A mesterséges intelligencia növeli a vállalatok áram- és vízfogyasztását, egy amerikai kutatócsoport ezt próbálta számszerűsíteni.
A DeepL-hez vagy a ChatGPT-hez hasonló mesterségesintelligencia-rendszerek számos mindennapi feladatban nyújtanak segítséget: fordítanak idegen nyelvű szövegeket, írnak leveleket és egyéb szövegeket. Ez praktikus, de költségekkel is jár. Egy amerikai kutatócsoport most megpróbálta meghatározni ezeket a költségeket.
A projektben részt vett a The Washington Post amerikai napilap, amely Jeff Bezos amerikai milliárdos tulajdonában van, valamint a kaliforniai Riverside-i Egyetem (UC Riverside). Együtt vizsgálták, hogy a ChatGPT, az OpenAI amerikai vállalat rendszerének működtetése mennyi vizet és áramot igényel. A kutatók megvizsgálták, hogy mennyi áramot fogyaszt egy ChatGPT-keresés, és mennyi vizet igényel a szerverek hűtése. Példaként egy 100 szavas e-mail generálását vették a GPT4-es ChatGPT-vel.
Az eredmények szerint egy ilyen e-mail elkészítéséhez a rendszernek 0,14 kilowattórára van szüksége. Ez az az energiamennyiség, amely 14 LED-es lámpát egy órán át működtet. Ha valaki egy évig hetente ír egy ilyen e-mailt, az összesen 7,5 kilowattórának felel meg – ez ugyanannyi, mint amit Washington DC-ben 9,3 háztartás fogyaszt egy óra alatt.
Ha az USA-ban a munkavállalók 10%-a – vagyis körülbelül 16 millió ember – hetente egyszer ír egy ChatGPT-generált e-mailt, az összesen 121.517 megawattóra. Ez megfelel Washington DC összes háztartása 20 napos áramfogyasztásának.
A számítóközpontokban lévő szervereket hűteni kell. Ehhez gyakran vizet használnak hűtőközegként. Az említett 100 szavas e-mail 518 milliliter vizet igényel, vagyis valamivel több mint fél litert. Ha valaki hetente egy ilyen e-mailt generál, az egy év alatt 27 liter víznek felel meg. Ha az USA-ban minden tizedik munkavállaló hetente egy ilyen e-mailt generál a ChatGPT-vel, az 435.235.476 liter vizet igényel. Ennyi vizet fogyaszt Rhode Island, az USA legkisebb államának összes háztartása másfél nap alatt.
A kutatócsoport hangsúlyozta, hogy a pontos környezeti terhelésnek "majdnem lehetetlen" a kvantifikálása, mivel az áram- és vízfogyasztás ingadozik – attól függően, hogy mennyi víz áll rendelkezésre helyben a hűtéshez. Ott, ahol kevés víz van, más módon hűtenek, például árammal. Ez azokra a helyekre is vonatkozik, ahol sokkal olcsóbb az áram.
Ahhoz, hogy egy ChatGPT-hez hasonló mesterségesintelligencia-modell elvégezhesse feladatait, azt be kell tanítani. Ez akár több hónapot is igénybe vehet. A Washington Post újságírói és az UC Riverside kutatói ezt is megvizsgálták. Eszerint a Microsoft számítóközpontjainak 700.000 liter vízre volt szüksége a GPT-3 betanításához – a szoftvercég szorosan együttműködik az OpenAI-val.
Ez még kevésnek is számít ahhoz képest, amire a Facebook-üzemeltető Metának volt szüksége a Llama-3 modelljének betanításához: ehhez 22 millió liter vizet használtak fel. És még rosszabb a helyzet: Mark Zuckerberg, a Meta vezérigazgatója úgy véli, hogy a következő, Llama-4 modell betanításához tízszer több számítási teljesítményre lesz szükség.
Mivel jelenleg a nagy internetes cégek mind a mesterséges intelligenciába fektetnek be, nő az energiafogyasztás és ennek megfelelően a szén-dioxid-kibocsátás is, ahogy az környezetvédelmi jelentéseikből kiderül. A Google számítóközpontjai például a mesterséges intelligencia miatt 17%-kal több áramot fogyasztottak az előző évhez képest, a kibocsátás pedig 13%-kal nőtt.
A Microsoft számítóközpontjainak áramfogyasztása 2020 és 2023 között több mint megduplázódott: 11.284-ről 24.008 gigawattórára. Ennek 98%-a állítólag zöld energia. A Microsoft jelenleg tárgyal az amerikai Constellation Energy energiavállalattal arról, hogy újra üzembe helyezzenek egy leállított reaktorblokkot a Three Mile Island atomerőműben, hogy fedezze a vállalat áramigényét.
A vállalatok azzal érvelnek, hogy a mesterséges intelligencia elősegítheti a klímavédelmet is, például a jobb előrejelzések vagy a vállalati folyamatok fejlesztésével.
(A cikk eredetileg a német golem.de oldalon jelent meg.)
A VHS-korszak egyik örökbecsű klasszikusát a valóság ihlette. Vagy mégsem?
A katolikus egyházfőknél nem túl gyakran bukkannak fel ilyen hétköznapi darabok, egyszerre két dresszkódot is megszegett vele.
Fred Schmid nem ma kezdte a bringaversenyzést, de még ebben a korban is olyasmire képes, amire kevesen.
Egy bennfentes szivárogtatott izgalmas információkat, és nagy bejelentésre is utalt.
Az építkezés vagy lakásfelújítás komoly beruházás, amelyhez elengedhetetlen a megfelelő kivitelező megtalálása. Egy rosszul megválasztott csapat nemcsak késedelmeket, hanem anyagi veszteségeket és minőségi problémákat is okozhat. Ebben a cikkben végigvesszük azokat a szempontokat, amelyek segíthetnek a megfelelő szakemberek kiválasztásában.
A rendező a Batman: Kezdődik!-kel megváltoztatta a szuperhősfilmekről kialakult képet, arra viszont nem volt ráhatása, hogy a Denevérember jelmeze ne legyen szűk Christian Bale-nek.
Követem!
