Právě teď, generativní umělou inteligenci nelze online ignorovat. Souhrn generovaný umělou inteligencí se může náhodně objevit v horní části výsledků, kdykoli budete hledat na Googlu. Nebo můžete být vyzváni, abyste vyzkoušeli nástroj Meta’s AI při procházení Facebooku. A tento všudypřítomný jiskřivý emotikon nadále pronásleduje mé sny.
Tento spěch s přidáváním umělé inteligence do co největšího počtu online interakcí lze vysledovat až do vydání ChatGPT, které OpenAI tlačí na hranice, koncem roku 2022. Silicon Valley se brzy stalo posedlým generativní umělou inteligencí a téměř o dva roky později nástroje umělé inteligence poháněné velkými jazykovými modely. proniknout do online uživatelského zážitku.
Jedním nešťastným vedlejším účinkem tohoto rozšíření je, že výpočetní procesy potřebné pro provoz generativních systémů umělé inteligence jsou mnohem náročnější na zdroje. To vedlo k příchodu éry hyperspotřeby internetu, období definovaného rozšířením nového druhu výpočetní techniky, která vyžaduje nadměrné množství elektřiny a vody pro stavbu i provoz.
„Na konci se tyto algoritmy, které musí být spuštěny pro jakýkoli generativní model umělé inteligence, zásadně velmi, velmi liší od tradičního typu vyhledávání Google nebo e-mailu,“ říká Sajjad Moazeni, výzkumník v oblasti počítačového inženýrství na University of Washington. „U základních služeb to bylo velmi lehké, pokud jde o množství dat, které bylo třeba mezi procesory přenášet tam a zpět.“ Pro srovnání Moazeni odhaduje, že generativní aplikace umělé inteligence jsou přibližně 100 až 1 000krát výpočetně náročnější.
Energetické potřeby této technologie pro školení a nasazení již nejsou malým tajemstvím generativní umělé inteligence, protože odborník za odborníkem v loňském roce předpovídal prudký nárůst poptávky po energii v datových centrech, kde společnosti pracují na aplikacích umělé inteligence. Téměř jako na zavolanou se Google nedávno přestal považovat za uhlíkově neutrální a Microsoft může pošlapat své cíle udržitelnosti v probíhajícím závodě o vybudování největších a nejlepších nástrojů umělé inteligence.
„Uhlíková stopa a spotřeba energie budou lineární s množstvím výpočtů, které provádíte, protože v zásadě jsou tato datová centra napájena úměrně množství výpočtů, které provádějí,“ říká Junchen Jiang, výzkumník síťových systémů na University of Chicago. . Čím větší je model umělé inteligence, tím je často zapotřebí více výpočtů a tyto hraniční modely se stávají naprosto gigantickými.
Přestože se celková spotřeba energie Google od roku 2019 do roku 2023 zdvojnásobila, Corina Standifordová, mluvčí společnosti, řekla, že by nebylo fér prohlašovat, že spotřeba energie Google během závodu AI prudce vzrostla. „Snižování emisí od našich dodavatelů je extrémně náročné, protože tvoří 75 procent naší stopy,“ říká v e-mailu. Mezi dodavatele, které Google obviňuje, patří výrobci serverů, síťových zařízení a další technické infrastruktury pro datová centra – energeticky náročný proces, který je nutný k vytvoření fyzických částí pro hraniční modely umělé inteligence.
Čerpáme z těchto zdrojů: google.com, science.org, newatlas.com, wired.com, pixabay.com
