Prof. Samantha Clarke
Недавние revelations о генеративном ИИ подчеркивают тревожную тенденцию — значительные ресурсы, необходимые для работы этих мощных моделей. Новое исследование показывает, что ChatGPT от OpenAI, который теперь основан на GPT-3, потребляет до четырех раз больше воды для охлаждения, чем ранее предполагали. Указывая на экологические последствия, исследователи сообщают, что модель GPT-4 от OpenAI может использовать около трех бутылок воды только для того, чтобы произвести сто слов.
Повышенный спрос на электроэнергию и охлаждающую воду обозначает проблему для крупных технологических компаний в их стремлении к устойчивости. Несмотря наRemarkableprogress в технологиях ИИ, критики указывают на значительные этические и экологические проблемы, включая опасения по поводу вытеснения рабочих мест и экзистенциальных рисков, связанных с ИИ. Такие гиганты индустрии, как OpenAI и Microsoft, находятся на переднем крае, революционизируя различные сектора, но они сталкиваются с возрастающей критикой за потребление ресурсов.
По мере того как ИИ продолжает развиваться, технологические компании оказались перед дилеммой. Необходимость сбалансировать передовые возможности с экологической ответственностью становится все более актуальной. В отчетах отмечается, что крупные компании испытывают трудности с учетом своих амбициозных целей по углеродной нейтральности с высокими требованиями к воде и электроэнергии, связанными с приложениями ИИ.
С финансовой точки зрения ставки также высоки. Сообщается, что OpenAI тратит почти 700 000 долларов в день на операции с ИИ, что вызывает беспокойство среди инвесторов относительно долгосрочной прибыльности. По мере того как ландшафт меняется, необходимость разработки устойчивых решений для управления ресурсами ИИ становится важнее, чем когда-либо.
Лайфхаки и советы для устойчивого использования ИИ
Рост генеративного ИИ преобразовал различные отрасли, но также выявил важные проблемы устойчивости, особенно в отношении потребления ресурсов. Вот несколько советов, лайфхаков и интересных фактов, которые стоит учитывать, диагностируя пересечение технологий и устойчивости.
1. Оптимизируйте использования инструментов ИИ
Чтобы уменьшить нагрузку на ресурсы, важно использовать инструменты ИИ разумно. Выбирайте пакетную обработку при генерации контента или данных вместо того, чтобы делать несколько меньших запросов. Это может минимизировать количество запусков системы, что в свою очередь снизит общее потребление ресурсов.
2. Проводите задачи ИИ в не пиковые часы
Если вы используете облачные сервисы ИИ, попытайтесь запланировать ваши задачи в не пиковые часы, когда общая нагрузка на электросети может быть ниже. Это поможет снизить нагрузку на ресурсы и иногда привести к экономии затрат.
3. Изучите меньшие модели
Рассмотрите возможность использования меньших моделей ИИ, когда это возможно. Хотя они могут не предлагать такие же возможности, как более крупные модели, такие как GPT-4, они могут потреблять гораздо меньше ресурсов. Инвестирование в локализованные решения или легкие модели может помочь уменьшить экологическое воздействие и достичь целей по устойчивости.
4. Сочетайте ИИ с возобновляемой энергией
Поощряйте использование технологий ИИ, работающих на возобновляемых источниках энергии. Это может значительно снизить углеродный след, связанный с операциями ИИ. Работайте с сервисными провайдерами, которые придают приоритет зеленой энергии, и рассмотрите возможность инвестиций в солнечные или ветровые энергетические решения для ваших собственных операций.
5. Будьте в курсе экологических инициатив
Следите за последними новостями об инициативах по устойчивому развитию, предпринимаемых технологическими компаниями. Многие организации активно ищут способы улучшить свой экологический след. Участие с компаниями, которые демонстрируют реальные усилия по устойчивым практикам, может помочь вам принимать обоснованные решения.
6. Поддерживайте прозрачность
Поддерживайте политику и компании, которые способствуют прозрачности в своих операциях ИИ, особенно в потреблении ресурсов. Сотрудничество с брендами, которые открыто сообщают о своих практиках устойчивости, может подтолкнуть всю отрасль к принятию экологически чистых мер.
7. Обучайте себя и других
Понимание последствий использования ресурсов ИИ — ключевой момент. Делитесь своими знаниями с коллегами и сверстниками, создавая осведомленность о экологических аспектах генеративного ИИ. Чем больше людей осведомлены, тем больше они могут коллективно поддерживать ответственные практики использования ИИ.
Интересный факт: Знали ли вы, что локализованные и оптимизированные модели ИИ могут значительно снизить потребление воды? Исследования показывают, что использование эффективно разработанной системы ИИ может привести к сокращению потребностей в охлаждении, тем самым минимизируя использование воды.
В заключение, хотя достижения в области ИИ вызывают волнение, они сопряжены с рядом проблем, которые необходимо решать. Реализуя эти советы и оставаясь внимательными к экологическим последствиям, мы можем использовать преимущества технологий, стремясь к более устойчивому будущему в разработке ИИ. Для получения более подробной информации о практиках ответственного использования ИИ посетите AI Resources.
