- Izvršni direktor OpenAI, Sam Altman, trdi, da vsaka poizvedba ChatGPT porabi približno 0,00032 litra vode, kar primerja s količino »petnajstino čajne žličke«.
- Poraba energije pri interakciji s ChatGPT je približno 0,34 vatne ure, kar je podobno kot pri uporabi LED žarnice nekaj minut.
- Strokovnjaki in člani znanstvene skupnosti poudarjajo, da niso bili predloženi nobeni jasni dokazi, ki bi podprli te številke, niti njihova metodologija ni bila podrobno opisana.
- Razprava o vplivu umetne inteligence na okolje še vedno poteka, zlasti glede hlajenja podatkovnih centrov in usposabljanja velikih modelov.
Hiter napredek umetne inteligence je prinesel na mizo zaskrbljenost glede njegovega vpliva na okolje, con especial atención al Poraba energije in vode pri delovanju priljubljenih modelov, kot je ChatGPT, ki ga je razvil OpenAI. V zadnjih mesecih si je izvršni direktor podjetja, Sam Altman, prizadeval osvetliti resnični obseg porabe naravnih virov s strani svoje tehnologije, čeprav ne brez nekaj polemik ali pomanjkanja vprašanj.
Altmanove izjave na njegovem osebnem blogu so sprožile burno razpravo na tehnološkem in znanstvenem področju.Ker priljubljenost ChatGPT po vsem svetu še naprej narašča, se javno mnenje in mediji osredotočajo na ekološki odtis vsake poizvedbe in na to, ali posredovani podatki resnično odražajo vpliv umetne inteligence na okolje na vsakdanje življenje.
Koliko vode ChatGPT dejansko porabi na poizvedbo?
Pred kratkim je Sam Altman izjavil, da Vsakič, ko uporabnik komunicira s ChatGPT, je poraba vode minimalna.. Según explicó, En sam posvet porabi približno 0,00032 litra vode, kar je približno enako "petnajstini čajne žličke". Ta količina se uporablja predvsem v hladilnih sistemih podatkovnih centrov, kjer strežniki obdelujejo in ustvarjajo odzive umetne inteligence.
Hlajenje je ključnega pomena za preprečevanje pregrevanja elektronskih komponent, še posebej, ko govorimo o velikih infrastrukturah, ki delujejo neprekinjeno in s polno zmogljivostjo. Ta potreba po hlajenju strojev z vodo ni značilna samo za ChatGPT, ampak je skupna vsem celoten sektor računalništva v oblaku in umetne inteligenceVendar pa obseg dnevnih poizvedb – milijoni, po podatkih OpenAI – pomeni, da že majhna poraba ima znaten vpliv.
Čeprav je Altman želel poudariti, da so stroški na uporabnika skoraj nepomembni, Strokovnjaki in prejšnje študije so v neodvisnih raziskavah objavili višje številkeNa primer, nedavne analize ameriških univerz kažejo, da Usposabljanje velikih modelov, kot sta GPT-3 ali GPT-4, lahko zahteva več sto tisoč litrov vode., čeprav je specifična poraba na dnevni posvet precej nižja.
Polemika o številkah: dvomi o preglednosti in metodologiji
Altmanove izjave so tako znanstvena skupnost kot specializirani mediji sprejeli z previdnostjo zaradi pomanjkanje podrobnih pojasnil o tem, kako so bile te vrednosti pridobljeneVeč člankov poudarja, da OpenAI ni objavil natančne metodologije za izračun porabe vode in energije, zaradi česar so nekateri mediji in organizacije pozvali k večji preglednosti na tem področju.
Medijske publikacije, kot sta The Washington Post, The Verge in univerze, kot sta MIT ali California, so opozorile na višje ocene, ki segajo med 0,5 litra na vsakih 20–50 posvetovanj (pri prejšnjih modelih, kot je GPT-3) in nekaj sto tisoč litrov za fazo usposabljanja umetne inteligence.
Energetska razprava: učinkovitost, kontekst in primerjave
Druga točka, ki jo je obravnaval Sam Altman, je Poraba energije, povezana z vsako interakcijo s ChatGPTPo njihovih ocenah Povprečen posvet porabi približno 0,34 vatne ure., podobno energiji, ki jo porabi LED žarnica v dveh minutah ali gospodinjska pečica, ki je prižgana eno sekundo. Za boljše razumevanje vplivov umetne inteligence si lahko ogledate tudi vpliv umetne inteligence na trajnost.
Vendar, Učinkovitost modelov se je v zadnjih letih povečala In današnja strojna oprema je sposobna obdelovati zahteve z manjšo močjo kot pred nekaj leti. To pomeni, da je kljub nizki individualni uporabi izziv v ogromnem obsegu sočasnih interakcij, ki se dogajajo na platformah, kot so ChatGPT, Gemini ali Claude.
Nedavne študije podpirajo določeno zmanjšanje povprečne porabe na posvet, čeprav vztrajajo, da Vsak brskalnik, vsaka naprava in vsaka regija ima lahko različne številke. odvisno od vrste podatkovnega centra in uporabljenega hladilnega sistema.
Kumulativni odtis in izziv dolgoročne trajnosti
Prava dilema se pojavi pri ekstrapolaciji teh minimalnih številk na posvet na skupno število dnevnih interakcij po vsem svetu. Vsota milijonov majhnih kapljic lahko postane precejšnja količina vode., še posebej ker se umetna inteligenca uporablja za vse bolj kompleksne naloge in se razširja na sektorje, kot so izobraževanje, prosti čas in zdravstvo.
Poleg tega, Proces učenja najsodobnejših modelov umetne inteligence, kot sta GPT-4 ali GPT-5, je še vedno izjemno intenziven., tako glede elektrike kot vode, zaradi česar so tehnološka podjetja prisiljena iskati nove vire energije – kot je jedrska energija – in razmisliti o lokacijah za svoje podatkovne centre, kjer je zagotovljena vodna infrastruktura.
La Pomanjkanje jasnih standardov, uradnih podatkov in preglednosti izračunov še naprej spodbuja polemikeOrganizacije, kot je EpochAI, in svetovalna podjetja so poskušale oceniti vpliv, vendar še vedno ni soglasja o dejanskih okoljskih stroških interakcije z generativno umetno inteligenco v velikem obsegu. Medtem pa razprava odpira okno za razmislek o prihodnosti tehnologije in okoljski odgovornosti njenih ključnih zagovornikov.
La discusión sobre el Sam Altman in umetna inteligenca na splošno poudarja napetosti med tehnološkimi inovacijami in trajnostjo. Čeprav številke, ki jih je navedel Sam Altman, poskušajo javnost pomiriti glede majhnega vpliva posameznega posvetovanja, pomanjkanje preglednosti in globalni obseg storitve ohranjata v središču pozornosti potrebo po spremljanju in znanstveni natančnosti pri ocenjevanju ekološkega odtisa sistemov, ki so že del našega vsakdanjega življenja.
Sem tehnološki navdušenec, ki je svoja "geek" zanimanja spremenil v poklic. Več kot 10 let svojega življenja sem porabil za uporabo vrhunske tehnologije in premleval najrazličnejše programe iz čiste radovednosti. Zdaj sem se specializiral za računalniško tehnologijo in video igre. To je zato, ker že več kot 5 let pišem za različna spletna mesta o tehnologiji in video igrah ter ustvarjam članke, ki vam želijo dati informacije, ki jih potrebujete, v jeziku, ki je razumljiv vsem.
Če imate kakršna koli vprašanja, moje znanje sega od vsega v zvezi z operacijskim sistemom Windows kot tudi Androidom za mobilne telefone. In moja zaveza je vam, vedno sem pripravljen porabiti nekaj minut in vam pomagati razrešiti kakršna koli vprašanja, ki jih morda imate v tem internetnem svetu.