सैम ऑल्टमैन ने चैटजीपीटी के जल उपयोग को स्पष्ट किया: आंकड़े, बहस और एआई के पर्यावरणीय प्रभाव से संबंधित प्रश्न

कृत्रिम बुद्धिमत्ता की तीव्र प्रगति ने पर्यावरण पर इसके प्रभाव के बारे में चिंताविशेष ध्यान के साथ चैटजीपीटी जैसे लोकप्रिय मॉडल को चलाने में लगने वाली ऊर्जा और पानी की खपतओपनएआई द्वारा विकसित। हाल के महीनों में, कंपनी के सीईओ सैम ऑल्टमैन ने अपनी तकनीक द्वारा प्राकृतिक संसाधनों की खपत की वास्तविक सीमा पर प्रकाश डालने की कोशिश की है, हालांकि कुछ विवाद या सवालों की कमी के बिना नहीं।

ऑल्टमैन के अपने निजी ब्लॉग पर दिए गए बयानों ने तकनीकी और वैज्ञानिक क्षेत्र में गहन बहस छेड़ दी है।जैसे-जैसे चैटजीपीटी की लोकप्रियता विश्व स्तर पर बढ़ती जा रही है, जनता की राय और मीडिया ने प्रत्येक प्रश्न के पारिस्थितिक पदचिह्न पर ध्यान केंद्रित किया है, और क्या प्रदान किया गया डेटा वास्तव में पर्यावरणीय प्रभाव को दर्शाता है जो कृत्रिम बुद्धिमत्ता रोजमर्रा की जिंदगी पर डाल सकती है।

चैटजीपीटी वास्तव में प्रति क्वेरी कितना पानी उपयोग करता है?

हाल ही में सैम ऑल्टमैन ने कहा कि जब भी कोई उपयोगकर्ता ChatGPT के साथ इंटरैक्ट करता है, तो उससे संबंधित पानी का उपयोग न्यूनतम होता है।जैसा कि उन्होंने समझाया, एक बार परामर्श के लिए लगभग 0,00032 लीटर पानी की खपत होती है, मोटे तौर पर "एक चम्मच का पंद्रहवाँ हिस्सा" के बराबर है। इस मात्रा का उपयोग मुख्य रूप से डेटा केंद्रों की शीतलन प्रणालियों में किया जाता है जहाँ सर्वर AI प्रतिक्रियाओं को संसाधित और उत्पन्न करते हैं।

शीतलता अत्यंत महत्वपूर्ण है इलेक्ट्रॉनिक घटकों को अधिक गर्म होने से बचाने के लिए, खासकर जब हम बड़े बुनियादी ढांचे के बारे में बात कर रहे हैं जो लगातार और पूरी क्षमता से चलते हैं। मशीनों को पानी से ठंडा करने की यह ज़रूरत सिर्फ़ ChatGPT तक ही सीमित नहीं है, बल्कि सभी के लिए आम है। संपूर्ण क्लाउड कंप्यूटिंग और एआई क्षेत्र. हालाँकि, OpenAI के अनुसार, दैनिक प्रश्नों की संख्या लाखों में है, जिसका अर्थ है कि यहां तक ​​कि छोटी खपत भी सराहनीय प्रभाव जमा करती है.

यद्यपि ऑल्टमैन इस बात पर जोर देना चाहते थे कि प्रति उपयोगकर्ता लागत लगभग अप्रासंगिक है, विशेषज्ञों और पिछले अध्ययनों ने स्वतंत्र शोध में उच्च आंकड़े प्रकाशित किए हैंउदाहरण के लिए, अमेरिकी विश्वविद्यालयों द्वारा हाल ही में किए गए विश्लेषण से पता चलता है कि जीपीटी-3 या जीपीटी-4 जैसे बड़े मॉडलों के प्रशिक्षण के लिए लाखों लीटर पानी की आवश्यकता हो सकती है।, हालांकि प्रति दैनिक परामर्श का विशिष्ट उपयोग बहुत कम है।

आंकड़ों पर विवाद: पारदर्शिता और कार्यप्रणाली पर संदेह

ऑल्टमैन के बयानों को वैज्ञानिक समुदाय और विशेष मीडिया दोनों ने सतर्कता के साथ लिया है, क्योंकि इन मूल्यों को कैसे प्राप्त किया गया, इसके विस्तृत स्पष्टीकरण का अभावकई लेखों में बताया गया है कि ओपनएआई ने जल और ऊर्जा खपत की गणना के लिए सटीक पद्धति प्रकाशित नहीं की है, जिसके कारण कुछ मीडिया आउटलेट और संगठनों ने इस क्षेत्र में अधिक पारदर्शिता की मांग की है।

वाशिंगटन पोस्ट, द वर्ज जैसे मीडिया प्रकाशनों और एमआईटी या कैलिफोर्निया जैसे विश्वविद्यालयों ने उच्च अनुमानों की ओर इशारा किया है, जो 2000 से 2000 के बीच पहुंच रहे हैं। प्रत्येक 0,5-20 परामर्श के लिए 50 लीटर (GPT-3 जैसे पिछले मॉडलों के मामले में) और एआई प्रशिक्षण चरण के लिए कई लाख लीटर।

ऊर्जा बहस: दक्षता, संदर्भ और तुलना

सैम ऑल्टमैन द्वारा संबोधित एक अन्य बिंदु यह है कि ChatGPT के साथ प्रत्येक इंटरैक्शन से जुड़ी ऊर्जा खपतउनके अनुमान के अनुसार, एक औसत परामर्श में लगभग 0,34 वाट-घंटे लगते हैं, दो मिनट में एक एलईडी लाइट बल्ब या एक सेकंड में एक घरेलू ओवन द्वारा खपत की गई ऊर्जा के समान। AI के प्रभावों को बेहतर ढंग से समझने के लिए, आप भी परामर्श कर सकते हैं स्थिरता पर कृत्रिम बुद्धिमत्ता का प्रभाव.

तथापि, हाल के वर्षों में मॉडलों की दक्षता में वृद्धि हुई है और आज का हार्डवेयर कुछ साल पहले की तुलना में कम बिजली के साथ अनुरोधों को संसाधित करने में सक्षम है। इसका मतलब यह है कि, हालांकि व्यक्तिगत उपयोग कम है, चुनौती चैटजीपीटी, जेमिनी या क्लाउड जैसे प्लेटफ़ॉर्म पर होने वाली एक साथ होने वाली बातचीत की विशाल मात्रा में निहित है।

हाल के अध्ययन प्रति परामर्श औसत खपत में एक निश्चित कमी का समर्थन करते हैं, हालांकि वे इस बात पर जोर देते हैं कि प्रत्येक ब्राउज़र, प्रत्येक डिवाइस और प्रत्येक क्षेत्र के आंकड़े अलग-अलग हो सकते हैं। डेटा सेंटर के प्रकार और प्रयुक्त शीतलन प्रणाली पर निर्भर करता है।

संचयी पदचिह्न और दीर्घकालिक स्थिरता की चुनौती

वास्तविक दुविधा तब उत्पन्न होती है जब प्रति परामर्श इन न्यूनतम संख्याओं को विश्व भर में दैनिक बातचीत की कुल संख्या से जोड़ा जाता है। लाखों छोटी-छोटी बूंदों का योग मिलकर पानी की एक बड़ी मात्रा बन सकता है।विशेषकर इसलिए क्योंकि एआई का उपयोग तेजी से जटिल कार्यों के लिए किया जा रहा है तथा यह शिक्षा, अवकाश और स्वास्थ्य सेवा जैसे क्षेत्रों तक फैल रहा है।

इसके अलावा, जीपीटी-4 या जीपीटी-5 जैसे अत्याधुनिक एआई मॉडल की प्रशिक्षण प्रक्रिया अत्यंत संसाधन-गहन बनी हुई है।बिजली और पानी दोनों के मामले में, प्रौद्योगिकी कंपनियों को नए ऊर्जा स्रोतों की तलाश करने के लिए मजबूर होना पड़ रहा है - जैसे परमाणु ऊर्जा - और अपने डेटा केंद्रों के लिए ऐसे स्थानों पर विचार करना पड़ रहा है जहां पानी के बुनियादी ढांचे की गारंटी हो।

La स्पष्ट मानकों, आधिकारिक आंकड़ों और गणनाओं में पारदर्शिता का अभाव विवाद को बढ़ावा दे रहा हैएपोचएआई और परामर्श फर्मों जैसे संगठनों ने प्रभाव का अनुमान लगाने का प्रयास किया है, लेकिन बड़े पैमाने पर जनरेटिव एआई के साथ बातचीत करने की वास्तविक पर्यावरणीय लागत पर अभी भी कोई सहमति नहीं है। इस बीच, बहस प्रौद्योगिकी के भविष्य और इसके प्रमुख समर्थकों की पर्यावरणीय जिम्मेदारी पर चिंतन के लिए एक खिड़की खोलती है।

इस बारे में चर्चा सैम ऑल्टमैन और सामान्यतः AI तकनीकी नवाचार और स्थिरता के बीच तनाव को उजागर करता है। सैम ऑल्टमैन द्वारा प्रदान किए गए आंकड़े प्रत्येक व्यक्तिगत परामर्श के कम प्रभाव के बारे में जनता को आश्वस्त करने का प्रयास करते हैं, लेकिन पारदर्शिता की कमी और सेवा का वैश्विक स्तर उन प्रणालियों के पारिस्थितिक पदचिह्न का आकलन करते समय निगरानी और वैज्ञानिक कठोरता की आवश्यकता पर ध्यान केंद्रित करता है जो पहले से ही हमारे दैनिक जीवन का हिस्सा हैं।

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अल्बर्टो नवारो

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