Утоление скрытой жажды ИИ

В последние годы перспективы искусственного интеллекта (ИИ) очаровали как технологов, так и широкую общественность. Потенциал обучения, прогнозирования и моделирования с помощью машинного обучения, особенно больших языковых моделей, таких как GPT-3, действительно завораживает. Однако у этих цифровых чудес есть скрытая цена: вода.

Да, Вы прочли это правильно. Наши ИИ-компаньоны — пожиратели воды.

Использование такого инструмента, как ChatGPT, может быть таким же освежающим, как купание в бассейне в жаркий день, особенно когда он предоставляет настроенную строку кода, которую вы искали часами. Но так же, как вы можете быть удивлены, обнаружив, что бассейн нужно наполнить после купания, вы также можете быть удивлены, обнаружив, что 15-минутный разговор с вашим приятелем по искусственному интеллекту потенциально потребляет около пол-литра пресной воды.

На первый взгляд это может показаться нелогичным. Зачем искусственному интеллекту, чисто цифровому объекту, нужна вода? Как показано в недавней исследовательской работе Ли и др. под названием «Как сделать ИИ менее «жаждущим»: раскрытие и устранение секретного водного следа моделей ИИ», оказывается, что технологические компании используют огромное количество воды для обучения и работы ИИ. выводы об их огромных вычислительных фирмах.

Интенсивные вычисления, необходимые для обучения ИИ, выделяют значительное количество тепла, и для его рассеивания компании используют градирни, в которых испаряется вода. Следовательно, этот процесс представляет собой то, как ИИ поглощает воду – пресную воду, если быть точным.

По оценкам документа, обучение такой модели, как GPT-3, в современных центрах обработки данных Microsoft в США может напрямую потреблять 700 000 литров чистой пресной воды. Если бы обучение проводилось в азиатских центрах обработки данных Microsoft, это потребление утроилось бы.

Еще более ошеломляющими являются последствия использования ИИ для воды. Например, в июне 2023 года на ChatGPT было зафиксировано около 1,6 миллиарда посещений пользователей. Если при каждом взаимодействии потребляется пол-литра воды, мы видим, что каждый месяц мы используем сотни миллионов литров пресной воды только для обеспечения наших цифровых разговоров.

Поскольку искусственный интеллект становится частью большего количества приложений и устройств, его использование и, как следствие, потребление воды резко возрастет. Вскоре банковское взаимодействие на основе искусственного интеллекта, интерфейсы веб-сайтов, электронная коммерция и даже повседневные домашние задачи станут обычным явлением. В результате потребление воды будет расти одновременно, создавая дополнительную нагрузку на наши и без того ограниченные ресурсы пресной воды.

Решение этого растущего водного кризиса требует многогранного подхода. Авторы исследования предполагают, что технологические компании могут изменить время обучения на периоды с более низкой жарой, тем самым снижая потребность в воде. Однако это может противоречить усилиям по сокращению выбросов углекислого газа, поскольку солнечная энергия наиболее доступна в самое жаркое время дня.

В этой ситуации решающую роль может сыграть гражданское и общественное давление. Внедряя соответствующие стратегии ценообразования на воду, города и штаты могут стимулировать технологические компании сокращать потребление воды. Действительно, как и в случае с повышением энергоэффективности в центрах обработки данных за последнее десятилетие, повышенное внимание и давление могут также привести к радикальному повышению эффективности использования воды.

Здесь нет универсального решения; проблема столь же сложна, сколь и неотложна. Технологические компании, которые пообещали стать «положительными в отношении воды» к 2030 году, изучают такие стратегии, как сбор дождевой воды и «адиабатическое охлаждение», при котором вместо воды используется воздух. Но даже с учетом этих мер прогнозируемая экономия ничтожна по сравнению с масштабами потребления воды моделями ИИ.

Однако этот прогресс будет лишь каплей в море по сравнению с более широкой проблемой нехватки воды. Водный след ИИ, возможно, является верхушкой айсберга, но он является индикатором более масштабного и надвигающегося кризиса. Поскольку наша жажда цифровых технологий растет, нам необходимо убедиться, что она не оставит нас в беде в реальном мире. Настало время всем заинтересованным сторонам – технологическим компаниям, правительствам и потребителям – решить проблему скрытых затрат на воду наших цифровых спутников и перейти к действительно устойчивому искусственному интеллекту.