- מנכ"ל OpenAI, סם אלטמן, טוען שכל שאילתת ChatGPT משתמשת בכ-0,00032 ליטר מים, בהשוואה לנפח זה של "חמש עשרה כפית".
- צריכת האנרגיה של אינטראקציה עם ChatGPT היא כ-0,34 וואט-שעה, בדומה לשימוש בנורת LED למשך מספר דקות.
- מומחים וחברי הקהילה המדעית מציינים כי לא הוצגו ראיות ברורות התומכות בנתונים אלה, וגם לא פורטה המתודולוגיה שלהם.
- הדיון בנוגע להשפעה הסביבתית של בינה מלאכותית נמשך, במיוחד בכל הנוגע לקירור מרכזי נתונים והדרכת מודלים גדולים.
ההתקדמות המהירה של הבינה המלאכותית הביאה לשולחן חששות לגבי השפעתו על הסביבה, con especial atención al צריכת אנרגיה ומים הכרוכה בהפעלת מודלים פופולריים כמו ChatGPT, שפותחה על ידי OpenAI. בחודשים האחרונים, מנכ"ל החברה, סם אלטמן, ניסה לשפוך אור על היקף צריכת המשאבים הטבעיים האמיתית של הטכנולוגיה שלה, אם כי לא בלי מחלוקת מסוימת או חוסר שאלות.
דבריו של אלטמן בבלוג האישי שלו עוררו ויכוח סוער בתחום הטכנולוגי והמדעי.ככל שהפופולריות של ChatGPT ממשיכה לגדול ברחבי העולם, דעת הקהל והתקשורת התמקדו בטביעת הרגל האקולוגית של כל שאילתה, ובשאלה האם הנתונים המסופקים משקפים באמת את ההשפעה הסביבתית שיכולה להיות לבינה מלאכותית על חיי היומיום.
כמה מים משתמש ChatGPT בפועל בכל שאילתה?
לאחרונה, סם אלטמן הצהיר כי בכל פעם שמשתמש מקיים אינטראקציה עם ChatGPT, צריכת המים הנלווית היא מינימלית.. Según explicó, פגישת ייעוץ אחת צורכת כ-0,00032 ליטר מים, שווה ערך בערך ל"חמש עשרה כפית". כמות זו משמשת בעיקר במערכות קירור של מרכזי נתונים שבהן שרתים מעבדים ומייצרים תגובות של בינה מלאכותית.
קירור הוא קריטי כדי למנוע התחממות יתר של רכיבים אלקטרוניים, במיוחד כשאנחנו מדברים על תשתיות גדולות שפועלות ברציפות ובתפוקה מלאה. הצורך הזה לקרר מכונות עם מים אינו בלעדי ל-ChatGPT, אלא משותף לכולם כל תחום מחשוב הענן והבינה המלאכותיתעם זאת, היקף השאילתות היומיות - מיליונים, לפי OpenAI - פירושו ש אפילו צריכה זעומה צוברת השפעה ניכרת.
למרות שאלטמן רצה להדגיש שהעלות למשתמש כמעט ולא רלוונטית, מומחים ומחקרים קודמים פרסמו נתונים גבוהים יותר במחקר עצמאילדוגמה, ניתוחים אחרונים של אוניברסיטאות אמריקאיות מצביעים על כך אימון מודלים גדולים כמו GPT-3 או GPT-4 יכול לדרוש מאות אלפי ליטרים של מים., למרות שהשימוש הספציפי לייעוץ יומי נמוך בהרבה.
מחלוקת המספרים: ספקות לגבי שקיפות ומתודולוגיה
דבריו של אלטמן התקבלו בזהירות הן על ידי הקהילה המדעית והן על ידי התקשורת המתמחה, עקב היעדר הסברים מפורטים כיצד התקבלו ערכים אלהמספר מאמרים מציינים כי OpenAI לא פרסמה את המתודולוגיה המדויקת לחישוב צריכת מים ואנרגיה, מה שהוביל כמה כלי תקשורת וארגונים לקרוא לשקיפות רבה יותר בתחום זה.
פרסומי תקשורת כמו הוושינגטון פוסט, The Verge ואוניברסיטאות כמו MIT או קליפורניה הצביעו על הערכות גבוהות יותר, הנעות בין 0,5 ליטר לכל 20-50 פגישות ייעוץ (במקרה של דגמים קודמים כמו GPT-3) וכמה מאות אלפי ליטרים לשלב אימון הבינה המלאכותית.
דיון על אנרגיה: יעילות, הקשר והשוואות
נקודה נוספת אליה התייחס סם אלטמן היא צריכת אנרגיה הקשורה לכל אינטראקציה עם ChatGPTלפי הערכותיהם, ייעוץ ממוצע כרוך בכ-0,34 וואט-שעה, בדומה לאנרגיה הנצרכת על ידי נורת LED בשתי דקות או תנור ביתי שנשאר דולק למשך שנייה אחת. כדי להבין טוב יותר את השפעות הבינה המלאכותית, ניתן גם להתייעץ השפעת הבינה המלאכותית על קיימות.
אוּלָם, יעילות המודלים גדלה בשנים האחרונות והחומרה של היום מסוגלת לעבד בקשות עם פחות אנרגיה מאשר לפני כמה שנים בלבד. משמעות הדבר היא שלמרות שהשימוש האישי נמוך, האתגר טמון בכמות העצומה של אינטראקציות בו-זמניות המתרחשות בפלטפורמות כמו ChatGPT, Gemini או Claude.
מחקרים אחרונים תומכים בהפחתה מסוימת בצריכה הממוצעת לפגישת ייעוץ, אם כי הם מתעקשים ש לכל דפדפן, לכל מכשיר ולכל אזור עשויים להיות נתונים שונים. בהתאם לסוג מרכז הנתונים ולמערכת הקירור בה נעשה שימוש.
טביעת הרגל המצטברת ואתגר הקיימות לטווח ארוך
הדילמה האמיתית מתעוררת כאשר מחשבים את המספרים המינימליים הללו לכל פגישת ייעוץ למספר הכולל של אינטראקציות יומיות ברחבי העולם. סכום של מיליוני טיפות קטנות יכול להפוך לכמות ניכרת של מים., במיוחד כאשר בינה מלאכותית משמשת למשימות מורכבות יותר ויותר ומתפשטת למגזרים כמו חינוך, פנאי ובריאות.
יתר על כן, ה- תהליך האימון של מודלים של בינה מלאכותית חדישים כמו GPT-4 או GPT-5 ממשיך להיות עתיר משאבים ביותר., הן מבחינת חשמל והן מבחינת מים, מה שמאלץ חברות טכנולוגיה לחפש מקורות אנרגיה חדשים - כמו אנרגיה גרעינית - ולשקול מיקומים למרכזי הנתונים שלהן שבהם תשתית המים מובטחת.
La היעדר סטנדרטים ברורים, נתונים רשמיים ושקיפות בחישובים ממשיך להלבין מחלוקתארגונים כמו EpochAI וחברות ייעוץ ניסו להעריך את ההשפעה, אך עדיין אין קונצנזוס לגבי העלות הסביבתית האמיתית של אינטראקציה עם בינה מלאכותית גנרטיבית בקנה מידה גדול. בינתיים, הדיון פותח צוהר להרהורים על עתיד הטכנולוגיה ועל האחריות הסביבתית של תומכיה המרכזיים.
La discusión sobre el סם אלטמן ובינה מלאכותית באופן כללי מדגיש את המתחים בין חדשנות טכנולוגית לקיימות. בעוד שהנתונים שסיפק סם אלטמן מבקשים להרגיע את הציבור לגבי ההשפעה הנמוכה של כל התייעצות פרטנית, חוסר השקיפות וההיקף הגלובלי של השירות מדגישים את הצורך בניטור ובקפדנות מדעית בעת הערכת טביעת הרגל האקולוגית של מערכות שכבר הן חלק מחיי היומיום שלנו.
אני חובב טכנולוגיה שהפך את תחומי העניין ה"חנון" שלו למקצוע. ביליתי יותר מ-10 שנים מחיי בטכנולוגיה מתקדמת והתעסקות עם כל מיני תוכניות מתוך סקרנות טהורה. עכשיו התמחיתי בטכנולוגיית מחשבים ומשחקי וידאו. הסיבה לכך היא שכבר יותר מ-5 שנים אני כותב לאתרים שונים בנושאי טכנולוגיה ומשחקי וידאו, ויוצר מאמרים המבקשים לתת לכם את המידע הדרוש לכם בשפה מובנת לכולם.
אם יש לך שאלות, הידע שלי נע מכל מה שקשור למערכת ההפעלה Windows וכן אנדרואיד לטלפונים ניידים. והמחויבות שלי היא אליך, אני תמיד מוכן להקדיש כמה דקות ולעזור לך לפתור כל שאלה שיש לך בעולם האינטרנט הזה.