Неограниченные Инновации против 2,500 Бассейнов — Искусственный Интеллект Сталкивается с Подобным Экологическим Негодованием, Как и Майнинг Биткойнов

Экологическое воздействие ИИ: преодоление экологических проблем инноваций

Хотя ИИ в целом получает хвалебные отзывы в прессе, его потребление электроэнергии и воды недавно вызвало значительные дебаты. Многочисленные онлайн-статьи осуждают значительные ресурсы, используемые ИИ, включая материал Rolling Stone сказавший о том, что «глобальное потребление воды Microsoft за год выросло до почти 1,7 миллиарда галлонов». Статья упрощает сложный вопрос, сравнивая потребление воды ИИ с 2 500 олимпийскими бассейнами.

Цифровое издание The Standard использует аналогичный аргумент, связывая потребление воды с объемом бассейнов. Этот подход напоминает тот, который используют критики добычи биткоинов, сравнивая ее энергопотребление с уровнем потребления энергии целой страной. На социальной платформе X защитник биткоина Ник Картер заметил в ответ на заголовок The Standard, что они «буквально просто копируют [&] вставляют свои антибиткоиновские заметки в статьи против ИИ».

Сравнение потребления ИИ с общим использованием определенного человеческого ресурса может быть вводящим в заблуждение из-за различных факторов, часто упускаемых из виду в этих преувеличенных нарративах о ИИ, включая контекст, природу и различия в полезности. Нюансированное, информированное обсуждение должно учитывать качество, тип и последствия использования энергии в каждом сценарии.

Важен источник энергии, питающий ИИ. Если генеративный ИИ работает на возобновляемой или избыточной энергии, которая в противном случае осталась бы неиспользованной, это отличается от использования невозобновляемых ресурсов, критически важных для важных человеческих действий, делая прямые сравнения бесполезными. Более того, по мере прогресса технологий инфраструктура ИИ становится более энергоэффективной, что потенциально может уменьшить ее относительное энергетическое воздействие. Те же аргументы были высказаны и могут быть применены к использованию ресурсов при добыче криптовалют.

Разработчик и технический директор Casa, Джеймсон Лопп, прокомментировал пост на X, который обсуждает обучение модели ИИ или большой языковой модели (LLM). Пост утверждает со ссылкой на статью с сайта earth.org, что «обучение модели ИИ почти в 7 раз хуже для окружающей среды, чем производство и потребление топлива автомобилей в США». Лопп сказал, что это «самое глупое возмущение до сих пор». «Видимо, дураки не осознают, что обученную модель LLM можно бесконечно много раз запрашивать неограниченным числом людей», добавил Лопп.

Кроме того, в той же ветке постов на X другой комментатор объяснил, что при учете общих выбросов, а не выбросов на единицу продукции, становится очевидным, что общее воздействие моделей ИИ на выбросы относительно невелико по сравнению с огромным числом людей, автомобилей и воздушных путешествий. Это наблюдение указывает на меньший экологический след для моделей ИИ из-за их меньшего количества.

«Даже если предположить, что каждый год обучают 10 000 моделей, что определенно преувеличено, общие выбросы от этого все равно меркнут в сравнении», написал человек.

Страстные дискуссии о экологическом воздействии добычи биткоинов и генеративного ИИ отражают более широкую общественную тревогу. Однако стремление к сенсационным заголовкам часто затемняет сложный, многогранный характер этих технологий. Возле кликбейтных нарративов скрывается глубокая потребность в всестороннем понимании и нюансированном обсуждении реальных последствий нашей продвигающейся цифровой эры, которое учитывает все точки зрения и стремится информировать, а не возбуждать общественное мнение.

Что вы думаете о недавних дебатах, касающихся ИИ и его потребления энергии и воды? Поделитесь своими мыслями и мнениями по этому вопросу в комментариях ниже.