Автор иллюстрации Александра Фёдорова
Языковые модели и нейросети делают все магически быстро — они пишут быстрее, чем кто-либо успевает читать. Однако за легкостью получения ответов скрывается огромный расход ресурсов. Обучение и использование языковых моделей GPT-3 и GPT-4 уже отвечает за 1–2% мирового потребления электричества.
Вода, используемая в процессе разработки и эксплуатации искусственного интеллекта, остается для нас «невидимым» ресурсом, но ее значение огромно. В некоторых частях света эта проблема проявляется особенно остро: в 2023 году жители Уругвая вышли на протест против строительства центра обработки данных Google в условиях сильнейшей засухи.
Модели GPT-3 используют 500 миллилитров воды для обработки 10-50 запросов. После появления GPT-4 количество расходуемой воды, вероятно, значительно возросло.
Центры обработки данных используют воду для различных целей:
Охлаждение центров обработки данных
Центры обработки данных потребляют значительное количество воды, главным образом для охлаждения серверов. Почти вся энергия, используемая серверами, преобразуется в тепло. Чтобы предотвратить перегрев, используется охлаждение, которое может быть организовано двумя способами:
- Охладительные башни
Эти системы закрытого типа многократно используют одну и ту же воду. Потери воды происходят только через испарение, поэтому ее качество должно быть высоким — это замедляет испарение.
- Системы охлаждения наружным воздухом
Здесь используется уличный воздух. Однако вода все равно расходуется в жаркую погоду (когда температура превышает 27 °C) или при слишком сухом воздухе. Несмотря на общую экономичность этой системы, она создает проблемы во время жары, когда спрос на воду и без того высок. В таких условиях центры обработки данных могут усугублять ситуацию, оказывая дополнительное воздействие на экосистемы в регионах с большим количеством подобных объектов.
Электричество
Для работы центров обработки данных нужна электроэнергия, большая часть которой по-прежнему добывается из невозобновляемых источников. Количество воды, расходуемой при производстве энергии, зависит от используемых ресурсов. Например, в 2022 году глобальные центры обработки данных компании Meta израсходовали 41,1 миллиарда литров воды — объем, сравнимый с озером Юлемисте в Эстонии.
Производство микрочипов
Производство микрочипов — процесс, требующий огромного количества воды. Точные данные о расходах остаются неясными, но известно, что после производства в воде остается много радиоактивных отходов, более половины из которых не перерабатывается.
Обучение искусственного интеллекта
Обучение языковых моделей также требует значительных затрат. Так, на создание GPT-3 было израсходовано около 5,4 миллиона литров воды. Для сравнения: чтобы создать 42 такие модели, потребуется столько же воды, сколько содержится в итальянском озере Комо.
К использованию искусственного интеллекта стоит подходить осознанно — как к использованию пластика. Это инновационный продукт с множеством полезных применений, но его экологический след остается значительным. Если нет реальной необходимости, лучше сократить использование нейросетей.
Небольшая памятка:
- Если можно загуглить — загуглите.
- Если можете придумать сами — придумайте сами.
- Формулируйте запросы максимально конкретно и детально, чтобы получить желаемый результат с первого раза.
- Делайте запросы ночью или в выходные, когда серверы менее загружены.
- По возможности избегайте генерации изображений и отправки фотографий нейросетям.
- Не отправляйте лишние комментарии, чтобы сократить количество запросов.
______________
Эта статья была опубликована в рамках PERSPECTIVES – нового бренда независимой, конструктивной и многоперспективной журналистики. PERSPECTIVES софинансируется ЕС и реализуется транснациональной редакционной сетью из Центрально-Восточной Европы под руководством Гёте-института. Узнайте больше о PERSPECTIVES.
Со-финансировано Европейским Союзом.
Однако высказанные мнения и взгляды принадлежат исключительно автору(ам) и не обязательно отражают позицию Европейского Союза или Европейской комиссии. Ни Европейский Союз, ни предоставляющий финансирование орган не несут ответственности за их содержание.
Эта статья была опубликована в рамках PERSPECTIVES – нового бренда независимой, конструктивной и многоперспективной журналистики. PERSPECTIVES софинансируется ЕС и реализуется транснациональной редакционной сетью из Центрально-Восточной Европы под руководством Гёте-института. Узнайте больше о PERSPECTIVES.
Со-финансировано Европейским Союзом.
Однако высказанные мнения и взгляды принадлежат исключительно автору(ам) и не обязательно отражают позицию Европейского Союза или Европейской комиссии. Ни Европейский Союз, ни предоставляющий финансирование орган не несут ответственности за их содержание.
