Ви будете здивовані, скільки енергії потрібно для створення одного зображення штучним інтелектом
Жага ресурсів
Ні для кого не секрет, що інструменти генеративного ШІ, такі як ChatGPT від OpenAI, споживають астрономічну кількість енергії.
Навіть створення зображень із текстових підказок за допомогою таких інструментів, як Midjourney або DALL-E від OpenAI, потребує величезного енергоспоживання.
Як вперше зауважив The Register, група дослідників з компанії Hugging Face, розробника штучного інтелекту, та Університету Карнегі-Меллона нещодавно поділилася статтею, що ще не рецензована, про те, яка потужність необхідна інструментам штучного інтелекту для виконання різних завдань.
Їх результати — і наголошують на цілком реальному вуглецевому сліді звернення до штучного інтелекту замість людини-художника для створення зображень.
Вони виявили, що вивчена ними «найменш ефективна модель генерації» — модель XL з відкритим вихідним кодом компанії Stable Diffusion, випущена в липні, — споживала майже стільки ж енергії на одне зображення, скільки потрібно для повного заряджання смартфона.
Згідно зі статтею, отримання 1000 зображень з використанням цієї моделі дає еквівалент викидів вуглекислого газу, еквівалентний «6.6 кілометрів, що проїжджає середньостатистичний легковий автомобіль з бензиновим двигуном».
Приховані витрати
Але через «великі відмінності між моделями створення зображень» це число також може бути меншим. Загалом для всіх моделей, протестованих дослідниками, на створення 1000 зображень знадобилося в середньому 2,907 кВтг, що приблизно еквівалентно зарядці акумулятора телефону до 24 відсотків на кожне зображення.
Однак генерація тексту, мабуть, є набагато менш енерговитратним процесом, і, як виявили дослідники, на нього витрачається лише стільки ж, скільки потрібно три зарядки смартфона на 1000 запитів.
Однак екстраполяція даних у глобальному масштабі відкриває ще більш потворну правду. Такі компанії, як OpenAI й Google, вже стикаються з рахунками, що швидко зростають, за електроенергію, намагаючись зберегти свої інструменти генеративного ШІ в мережі.
Нещодавні оцінки показують, що сервери штучного інтелекту у глобальному масштабі використовують еквівалент того, що використовує за рік ціла країна, наприклад Аргентина.
Одне лише охолодження цих серверів надає приголомшливий вплив на довкілля. Згідно з Екологічним звітом Google за 2023 рік, минулого року компанія витратила астрономічні 5,6 мільярда галонів води, що на 20 відсотків більше, ніж у 2021 році.
Коротко кажучи, вуглецевий слід індустрії штучного інтелекту, як і раніше, залишатиметься великою проблемою, особливо зараз, коли світ дедалі ближче наближається до кліматичної катастрофи.
Останні дослідження є нагадуванням про те, що навіть при розгляді окремих зображень енерговитрати на використання цих генеративних інструментів штучного інтелекту можуть бути значними.
Проте неясно, як ці результати співвідносяться з більш поширеними генераторами зображень штучного інтелекту, такими як Midjourney або DALL-E від OpenAI, які не брали участь у дослідженні.
Джерела: The Register
