Može izgledati kao magija. Unesite zahtev u ChatGPT, kliknite na dugme i – evo pet paragrafa analize Šekspirovog Hamleta, napisanih u jambskom pentametru. Ili opišite DALL-E-u himeričnu životinju iz sna, i dobićete sliku gekona-vučje zvezde. Ako ste tužni, možete se obratiti digitalnom „duhu“ preminule bake za utehu.
Međutim, ništa od ovoga ne nastaje iz vedra neba. Svaka interakcija sa četbotom ili drugim generativnim AI sistemom prolazi kroz žice i kablove do data centra – skladišta punih servera koji obrađuju zahteve kroz milijarde (ili čak bilione) parametara koji definišu kako će model reagovati.
Koje resurse troši generativna veštačka inteligencija?
Obrada zahteva i generisanje odgovora troši električnu energiju, kao i prateća infrastruktura poput ventilatora i klimatizacije koji hlade servere. Pored visokih računa za struju, rezultat je i znatna količina emisija ugljen-dioksida koje doprinose klimatskim promenama.
Proizvodnja električne energije i hlađenje servera takođe zahtevaju ogromne količine vode – bilo u proizvodnji energije iz fosilnih goriva i nuklearnih izvora, bilo za sisteme za hlađenje.
Vrtoglav rast upotrebe i alarmi ekologa
Ove godine, sa sve većom popularnošću generativne AI, ekolozi su upozorili na resurse koje ova tehnologija troši. Rasprava o tome kako izmeriti troškove u odnosu na koristi, poput povećane produktivnosti i pristupa informacijama, prepuna je ideoloških podela oko svrhe i vrednosti tehnologije.
Zagovornici tvrde da je ova revolucija u AI-ju društveno dobro, pa čak i neophodnost, koja nas približava veštačkoj opštoj inteligenciji – kompjuterskim sistemima koji bi mogli biti tehnološki prodor ravnopravan štampariji ili internetu.
„Generativna veštačka inteligencija ubrzava sve ono što želite da postignete,“ kaže Rik Stivens, direktor u laboratoriji Argonne National Laboratory i naučnik sa Univerziteta u Čikagu. Po njegovom mišljenju, ova tehnologija već sada omogućava velike dobitke u produktivnosti u poslovanju i istraživanju.
Ogromna potrošnja energije
Međutim, modeli poput ChatGPT-a zahtevaju ogromne količine energije. Prema procenama, trening jednog modela troši više energije nego 100 domaćinstava u SAD tokom cele godine. Upit poslat ChatGPT-u troši oko 10 puta više energije od standardne onlajn pretrage, dok sastavljanje imejla pomoću AI četbota može potrošiti sedam puta više energije od punjenja iPhone-a.
Osim toga, korišćenje AI-a zahteva i ogromne količine vode. Jedna analiza iz 2023. pokazala je da 10 do 50 ChatGPT upita troši pola litra vode, mada je ova procena ubrzo prevaziđena – novi podaci ukazuju da je stvarna potrošnja čak četiri puta veća.
Održivija budućnost za AI
Umesto izbora između potpunog prekida razvoja generativnog AI-a i nekontrolisanog širenja, većina stručnjaka veruje da postoji odgovorniji pristup. Politike koje bi zahtevale od kompanija da obelodane lokacije i potrošnju energije za AI bile bi dobar početak.
Takođe, razvoj održivijih strategija za hlađenje servera, kao što su sistemi sa zatvorenim krugom koji omogućavaju reciklažu vode, mogao bi smanjiti potrošnju. Uvođenje karbonski efikasnih modela, koji rade samo kada ima dovoljno obnovljive energije, još je jedna opcija.
Svaki od ovih izbora uključuje kompromise, ali ignorisanje problema može dovesti do ozbiljnih posledica po životnu sredinu. Kako kaže kompjuterski naučnik Endru Čijen: „Nema razloga da verujemo da će nas tehnologija spasiti, pa zašto onda ne bismo odigrali pametno?“
