- Генеральний директор OpenAI Сем Альтман стверджує, що кожен запит ChatGPT використовує близько 0,00032 літра води, порівнюючи цей об'єм з «однією п'ятнадцятою чайної ложки».
- Споживання енергії під час взаємодії з ChatGPT становить близько 0,34 ват-години, що дорівнює використанню світлодіодної лампочки протягом кількох хвилин.
- Експерти та члени наукової спільноти зазначають, що не було надано жодних чітких доказів на підтвердження цих цифр, а також не було детально описано їхню методологію.
- Дискусії щодо впливу штучного інтелекту на навколишнє середовище тривають, особливо щодо охолодження центрів обробки даних та навчання великих моделей.
Стрімкий розвиток штучного інтелекту вивів на перший план занепокоєння щодо його впливу на навколишнє середовищез особливою увагою до Використання енергії та води під час роботи популярних моделей, таких як ChatGPT, розроблений OpenAI. В останні місяці генеральний директор компанії Сем Альтман намагався пролити світло на справжні масштаби споживання природних ресурсів її технологією, хоча й не без певних суперечок чи відсутності питань.
Заяви Альтмана в його особистому блозі викликали жваві дискусії в технологічній та науковій сфері.Оскільки популярність ChatGPT продовжує зростати в усьому світі, громадська думка та ЗМІ зосередилися на екологічному сліді кожного запиту та на тому, чи дійсно надані дані відображають вплив штучного інтелекту на навколишнє середовище у повсякденному житті.
Скільки води ChatGPT насправді використовує на запит?
Нещодавно Сем Альтман заявив, що Щоразу, коли користувач взаємодіє з ChatGPT, пов'язане з цим використання води мінімальне.Як він пояснив, Одна консультація споживає близько 0,00032 літра води, що приблизно еквівалентно «одній п’ятнадцятій чайній ложці». Ця кількість в основному використовується в системах охолодження центрів обробки даних, де сервери обробляють та генерують відповіді штучного інтелекту.
Охолодження має вирішальне значення щоб запобігти перегріву електронних компонентів, особливо коли йдеться про великі інфраструктури, які працюють безперервно та на повну потужність. Ця потреба охолоджувати машини водою не є винятковою для ChatGPT, а є спільною для всіх весь сектор хмарних обчислень та штучного інтелектуОднак, обсяг щоденних запитів — мільйони, за даними OpenAI — означає, що навіть незначне споживання накопичує помітний вплив.
Хоча Альтман хотів наголосити, що вартість на одного користувача майже не має значення, Експерти та попередні дослідження опублікували вищі цифри в незалежних дослідженняхНаприклад, нещодавні аналізи, проведені американськими університетами, показують, що Навчання великих моделей, таких як GPT-3 або GPT-4, може вимагати сотень тисяч літрів води., хоча питоме використання на одну щоденну консультацію значно нижче.
Суперечка щодо цифр: сумніви щодо прозорості та методології
Заяви Альтмана були сприйняті з обережністю як науковою спільнотою, так і спеціалізованими ЗМІ через відсутність детальних пояснень того, як ці значення були отриманіУ кількох статтях зазначається, що OpenAI не опублікував точну методологію розрахунку споживання води та енергії, що спонукало деякі ЗМІ та організації закликати до більшої прозорості в цій сфері.
Такі медіа-видання, як The Washington Post, The Verge та університети, такі як MIT чи California, вказували на вищі оцінки, що сягають від 0,5 літра на кожні 20-50 консультацій (у випадку попередніх моделей, таких як GPT-3) і кілька сотень тисяч літрів для фази навчання ШІ.
Енергетичні дебати: ефективність, контекст та порівняння
Ще один момент, який розглядав Сем Альтман, це Споживання енергії, пов'язане з кожною взаємодією з ChatGPTЗгідно з їхніми оцінками, Середня консультація вимагає близько 0,34 ват-годин, що подібно до енергії, яку споживає світлодіодна лампочка за дві хвилини або побутова духовка, залишена увімкненою на одну секунду. Щоб краще зрозуміти вплив штучного інтелекту, ви також можете ознайомитися вплив штучного інтелекту на сталий розвиток.
Однак, Ефективність моделей зросла за останні роки А сучасне обладнання здатне обробляти запити з меншою потужністю, ніж лише кілька років тому. Це означає, що, хоча індивідуальне використання низьке, проблема полягає у величезному обсязі одночасних взаємодій, які відбуваються на таких платформах, як ChatGPT, Gemini або Claude.
Нещодавні дослідження підтверджують певне зниження середнього споживання на консультацію, хоча й наполягають на тому, що Для кожного браузера, кожного пристрою та кожного регіону можуть бути різні показники. залежно від типу центру обробки даних та використовуваної системи охолодження.
Сукупний вплив та виклик довгострокової стійкості
Справжня дилема виникає при екстраполяції цих мінімальних показників на консультацію на загальну кількість щоденних взаємодій у всьому світі. Сума мільйонів дрібних крапель може перетворитися на значну кількість води., особливо враховуючи, що штучний інтелект використовується для виконання дедалі складніших завдань і поширюється на такі сектори, як освіта, дозвілля та охорона здоров'я.
Крім того, Процес навчання найсучасніших моделей штучного інтелекту, таких як GPT-4 або GPT-5, продовжує бути надзвичайно ресурсоємним., як з точки зору електроенергії, так і води, що змушує технологічні компанії шукати нові джерела енергії, такі як ядерна енергія, та розглядати місця для своїх центрів обробки даних там, де гарантована водна інфраструктура.
La Відсутність чітких стандартів, офіційних даних та прозорості розрахунків продовжує підживлювати суперечкиТакі організації, як EpochAI та консалтингові фірми, намагалися оцінити вплив, але досі немає єдиної думки щодо справжньої екологічної вартості взаємодії з генеративним штучним інтелектом у великих масштабах. Тим часом дебати відкривають вікно для роздумів про майбутнє цієї технології та екологічну відповідальність її ключових прихильників.
Дискусія про Сем Альтман та ШІ загалом підкреслює суперечності між технологічними інноваціями та сталим розвитком. Хоча надані Семом Альтманом цифри мають на меті запевнити громадськість щодо низького впливу кожної окремої консультації, відсутність прозорості та глобальний масштаб послуги підкреслюють необхідність моніторингу та наукової ретельності під час оцінки екологічного сліду систем, які вже є частиною нашого повсякденного життя.
Я ентузіаст технологій, який перетворив свої "гікові" інтереси на професію. Я провів понад 10 років свого життя, користуючись передовими технологіями та возячись із усіма видами програм із чистої цікавості. Зараз я спеціалізуюся на комп’ютерних технологіях та відеоіграх. Це тому, що більше 5 років я писав для різних веб-сайтів про технології та відеоігри, створюючи статті, які прагнуть надати вам необхідну інформацію мовою, зрозумілою для всіх.
Якщо у вас є запитання, я знаю все, що стосується операційної системи Windows, а також Android для мобільних телефонів. І я зобов’язаний перед вами, я завжди готовий витратити кілька хвилин і допомогти вам вирішити будь-які запитання, які можуть виникнути в цьому світі Інтернету.