- Sam Altman, CEO von OpenAI, behauptet, dass für jede ChatGPT-Abfrage etwa 0,00032 Liter Wasser verbraucht werden, und vergleicht dieses Volumen mit „einem Fünfzehntel Teelöffel“.
- Der Energieverbrauch einer Interaktion mit ChatGPT beträgt etwa 0,34 Wattstunden, vergleichbar mit der Verwendung einer LED-Glühbirne für einige Minuten.
- Experten und Mitglieder der wissenschaftlichen Gemeinschaft weisen darauf hin, dass weder klare Beweise zur Untermauerung dieser Zahlen vorgelegt wurden, noch die Methodik detailliert erläutert wurde.
- Die Debatte über die Umweltauswirkungen von KI ist noch nicht abgeschlossen, insbesondere im Hinblick auf die Kühlung von Rechenzentren und das Training großer Modelle.
Der rasante Fortschritt der künstlichen Intelligenz hat Bedenken hinsichtlich seiner Auswirkungen auf die Umweltmit besonderem Augenmerk auf Energie- und Wasserverbrauch beim Ausführen beliebter Modelle wie ChatGPT, entwickelt von OpenAI. In den letzten Monaten hat der CEO des Unternehmens, Sam Altman, versucht, Licht ins Dunkel des wahren Ressourcenverbrauchs seiner Technologie zu bringen, allerdings nicht ohne Kontroversen oder fehlende Fragen.
Altmans Aussagen in seinem persönlichen Blog haben im technologischen und wissenschaftlichen Bereich heftige Debatten ausgelöst.Da die Popularität von ChatGPT weltweit weiter zunimmt, konzentrieren sich die öffentliche Meinung und die Medien auf den ökologischen Fußabdruck jeder Abfrage und darauf, ob die bereitgestellten Daten wirklich die Umweltauswirkungen widerspiegeln, die künstliche Intelligenz auf das tägliche Leben haben kann.
Wie viel Wasser verbraucht ChatGPT tatsächlich pro Abfrage?
Kürzlich erklärte Sam Altman, dass Bei jeder Interaktion eines Benutzers mit ChatGPT ist der damit verbundene Wasserverbrauch minimal.. Wie er erklärte, Eine einzige Konsultation verbraucht etwa 0,00032 Liter Wasser, entspricht etwa „einem Fünfzehntel Teelöffel“. Diese Menge wird hauptsächlich in den Kühlsystemen von Rechenzentren verwendet, in denen Server KI-Reaktionen verarbeiten und generieren.
Kühlung ist entscheidend um eine Überhitzung elektronischer Bauteile zu verhindern, insbesondere wenn es um große Infrastrukturen geht, die kontinuierlich und mit voller Kapazität laufen. Diese Notwendigkeit, Maschinen mit Wasser zu kühlen, ist nicht nur auf ChatGPT beschränkt, sondern allen gemeinsam. der gesamte Cloud-Computing- und KI-Sektor. Das Ausmaß der täglichen Abfragen – Millionen, laut OpenAI – bedeutet jedoch, dass selbst ein minimaler Verbrauch hat einen spürbaren Einfluss.
Obwohl Altman betonen wollte, dass die Kosten pro Benutzer nahezu irrelevant sind, Experten und frühere Studien haben höhere Zahlen in unabhängigen Forschungsarbeiten veröffentlichtSo legen aktuelle Analysen amerikanischer Universitäten nahe, dass Das Training großer Modelle wie GPT-3 oder GPT-4 kann Hunderttausende Liter Wasser erfordern., wobei der spezifische Verbrauch pro Tageskonsultation deutlich geringer ist.
Der Zahlenstreit: Zweifel an Transparenz und Methodik
Altmans Aussagen wurden sowohl von der wissenschaftlichen Gemeinschaft als auch von den Fachmedien mit Vorsicht aufgenommen, da das Fehlen detaillierter Erklärungen, wie diese Werte erhalten wurdenIn mehreren Artikeln wird darauf hingewiesen, dass OpenAI die genaue Methodik zur Berechnung des Wasser- und Energieverbrauchs nicht veröffentlicht hat, was einige Medien und Organisationen dazu veranlasst hat, mehr Transparenz in diesem Bereich zu fordern.
Medien wie The Washington Post, The Verge und Universitäten wie das MIT oder California haben auf höhere Schätzungen hingewiesen, die zwischen 0,5 Liter für jeweils 20–50 Konsultationen (bei Vorgängermodellen wie GPT-3) und mehrere hunderttausend Liter für die Trainingsphase der KI.
Die Energiedebatte: Effizienz, Kontext und Vergleiche
Ein weiterer Punkt, den Sam Altman anspricht, ist die Energieverbrauch bei jeder Interaktion mit ChatGPT. Ihren Schätzungen zufolge Eine durchschnittliche Konsultation umfasst etwa 0,34 Wattstunden, vergleichbar mit dem Energieverbrauch einer LED-Glühbirne in zwei Minuten oder eines Haushaltsofens, der eine Sekunde lang eingeschaltet bleibt. Um die Auswirkungen von KI besser zu verstehen, können Sie auch Folgendes konsultieren: die Auswirkungen künstlicher Intelligenz auf die Nachhaltigkeit.
Jedoch Die Effizienz der Modelle hat in den letzten Jahren zugenommen Und die heutige Hardware kann Anfragen mit weniger Leistung verarbeiten als noch vor ein paar Jahren. Das bedeutet, dass die individuelle Nutzung zwar gering ist, die Herausforderung jedoch im enormen Volumen gleichzeitiger Interaktionen liegt, die auf Plattformen wie ChatGPT, Gemini oder Claude stattfinden.
Neuere Studien belegen eine gewisse Reduzierung des durchschnittlichen Verbrauchs pro Konsultation, betonen jedoch, dass Jeder Browser, jedes Gerät und jede Region können andere Zahlen aufweisen. abhängig von der Art des Rechenzentrums und dem verwendeten Kühlsystem.
Der kumulative Fußabdruck und die Herausforderung langfristiger Nachhaltigkeit
Das eigentliche Dilemma entsteht, wenn man diese Mindestzahlen pro Konsultation auf die Gesamtzahl der täglichen Interaktionen weltweit hochrechnet. Die Summe aus Millionen kleiner Tropfen kann eine beträchtliche Wassermenge ergeben., insbesondere da KI für immer komplexere Aufgaben eingesetzt wird und sich auf Sektoren wie Bildung, Freizeit und Gesundheitswesen ausweitet.
Ferner die Der Trainingsprozess modernster KI-Modelle wie GPT-4 oder GPT-5 ist weiterhin äußerst ressourcenintensiv., sowohl in Bezug auf Strom als auch auf Wasser. Dies zwingt Technologieunternehmen dazu, nach neuen Energiequellen – wie etwa Kernenergie – zu suchen und Standorte für ihre Rechenzentren in Betracht zu ziehen, an denen die Wasserinfrastruktur gewährleistet ist.
La Der Mangel an klaren Standards, offiziellen Zahlen und Transparenz bei den Berechnungen sorgt weiterhin für KontroversenOrganisationen wie EpochAI und Beratungsfirmen haben versucht, die Auswirkungen abzuschätzen. Es besteht jedoch noch immer kein Konsens über die tatsächlichen Umweltkosten der großflächigen Nutzung generativer KI. Die Debatte eröffnet jedoch die Möglichkeit, über die Zukunft der Technologie und die Umweltverantwortung ihrer wichtigsten Befürworter nachzudenken.
Die Diskussion über die Sam Altman und KI im Allgemeinen verdeutlicht das Spannungsfeld zwischen technologischer Innovation und Nachhaltigkeit. Während die von Sam Altman vorgelegten Zahlen die Öffentlichkeit über die geringe Wirkung jeder einzelnen Konsultation beruhigen sollen, verdeutlichen der Mangel an Transparenz und die globale Reichweite des Dienstes die Notwendigkeit von Überwachung und wissenschaftlicher Genauigkeit bei der Bewertung des ökologischen Fußabdrucks von Systemen, die bereits Teil unseres Alltags sind.
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