Zakup dwóch koszulek kosztuje dwa razy tyle, co jeden. Jest to oczywiste, gdy widzimy, jak pieniądze opuszczają nasz portfel. Przejazd dwukrotnie dłuższym dystansem będzie kosztował dwa razy więcej paliwa. Jest to również oczywiste, gdy spojrzymy na wskaźnik zbiornika paliwa.

Jeśli wszystko, co robimy online, w jakiś sposób kosztuje środowisko, ile kosztuje wyszukiwanie w Google? Jak wypada w porównaniu z kosztem tego samego wyszukiwania na ChatGPT?

Gdy poruszamy się po sieci – strumieniujemy, wyszukujemy, pobieramy i nie tylko – zostawiamy po sobie ślad. Jednak rozmiar tego śladu, a nawet fakt, że istnieje, wydaje się abstrakcyjny i ukryty. Nasz ślad węglowy w internecie zależy w dużej mierze od decyzji podejmowanych przez firmy podczas tworzenia narzędzi – narzędzi, które wymagają ogromnych ilości ziemi, wody i energii gdzieś w oddali. Ten ślad zależy również od decyzji podejmowanych przez konsumentów, kiedy wybieramy, z których narzędzi korzystamy i jak często.

W idealnym świecie wszystkie nasze ulubione witryny i aplikacje byłyby wolne od emisji – każde pobranie aplikacji skutkowałoby pojawieniem się tęczy nad naszymi telefonami i kciuków w górę od niedźwiedzi polarnych znajdujących się w oddali. W prawdziwym świecie jest wręcz odwrotnie. Te nowoczesne udogodnienia są nie tylko kosztowne dla środowiska, ale trudno powiedzieć, jak kosztowne. Nie ma portfela, który wskazywałby, że wydajesz dwa razy więcej (lub konta dla osób płacących cyfrowo). Nie ma wskaźnika paliwa, który wskazywałby, że zużyłeś dwa razy więcej paliwa (lub 1,5 raza więcej paliwa, w przypadku pojazdów elektrycznych). Nie jest jasne, ile kosztuje codzienne korzystanie z Internetu w zasobach, a sztuczna inteligencja staje się jeszcze mniej jasna.

Ludzie z Code Carbon są jednymi z laureatów Mozilla Technology Fund, który ma nadzieję sprowadzić nas do tego idealnego świata. (Chodzi o zerową emisję, nie o niedźwiedzie polarne). Code Carbon to pakiet kodów, który pomaga programistom oszacować emisję dwutlenku węgla przez ich narzędzia, a następnie oferuje sposoby jej zmniejszenia. Jeśli chodzi o sztuczną inteligencję, pojawiają się nowe normy, które nie są dobre dla założycielki Code Carbon, Sashy Luccioni. „Firmy zajmujące się sztuczną inteligencją nie dzielą się ilością energii, którą kosztuje zapytanie” – mówi Sasha. Firmy takie jak OpenAI trzymają informacje o zużyciu energii blisko siebie, a według Sashy są zachęcane, aby tego nie mówić. Na szczęście modele open source, takie jak Hugging Face, pomagają nam oszacować. „Kiedy patrzymy na modele sztucznej inteligencji typu open source, widzimy, że mniejsze modele przeszkolone do określonego zadania zużywają mniej energii niż wiele z tych ogromnych dużych modeli językowych, które mogą technicznie wykonać wiele zadań, ale zużywają znacznie więcej zasobów na każde zapytanie”. Sasha zauważa, że zadawanie większemu modelowi sztucznej inteligencji prostego pytania może skutkować 30 do 40 razy większym zużyciem energii na pojedyncze zapytanie w porównaniu z modelami wydajnymi zadaniowo.

Ale korzystanie z narzędzia sztucznej inteligencji to tylko połowa problemu. Druga połowa to duża ilość energii, której wymagają modele sztucznej inteligencji w ramach swojego treningu. „Facebook kupi w tym roku ponad 300 000 GPU, które będą wymagały takiej samej ilości energii zużywanej przez tysiące domów we Francji” – mówi Benoît Courty, prezes Code Carbon. „Samo szkolenie sztucznej inteligencji wymaga takiej samej ilości energii jak zasilanie miasta”. Karta graficzna Nvidia H100 pochłania 700 W podczas szczytowego zużycia – tak samo jak przeciętne dwuosobowe amerykańskie gospodarstwo domowe. Facebook (obecnie znany jako Meta) wykorzysta 350 000 tych kart graficznych i miejską energię wyłącznie do rozwoju sztucznej inteligencji. A to nie obejmuje nawet zasobów, które będą kosztować późniejsze korzystanie z narzędzi sztucznej inteligencji.

Jak rozwiązać problem śladu węglowego sztucznej inteligencji?

Zmiany w tym zakresie mogą zachodzić na trzech poziomach. Poziom firmy, poziom polityki i poziom indywidualny. Oczywiste jest, że firmy muszą, po pierwsze, być przejrzyste co do śladu węglowego swoich produktów, a po drugie, aktywnie pracować nad jego zmniejszeniem. Na przykład wskazywanie użytkownikom mniejszych modeli sztucznej inteligencji, gdy ich zapytanie jest podstawowe.

Niestety, jest mało prawdopodobne, aby znacząca zmiana nastąpiła na poziomie firmy bez interwencji rządu. Co się dzieje na poziomie polityki? Nie ma wielu przepisów dotyczących sztucznej inteligencji i zużycia energii, ale obserwujemy co najmniej niewielki ruch . Projekt ustawy w kongresie proponuje, aby Agencja Ochrony Środowiska (EPA) i Narodowy Instytut Norm i Technologii (NIST) nakłaniały firmy AI do zgłaszania zużycia energii przez ich narzędzia. Ustawa byłaby dobrym pierwszym początkiem, gdyby przeszła, ale jest miejsce na poprawę. „Następnym krokiem powinno być obowiązkowe ujawnienie”, mówi Sasha o ustawie EPA/NIST. A nawet jeśli nie możesz podać dokładnej liczby, możesz zaoferować średnią. Gdy firmy zostaną zobowiązane do zgłaszania tych liczb, można zacząć dodawać zasady dotyczące tego, ile energii mogą maksymalnie zużywać modele sztucznej inteligencji firm”.

Lubisz generować koty sztucznej inteligencji? Naciśnij przycisk z łapkami

I jeszcze poziom indywidualny. Chociaż konsumenci nie mają dużej kontroli nad śladem węglowym narzędziami, z których korzystają, istnieje pewna sprawczość w wyborze odpowiedniego narzędzia do pracy i dla planety.

Aplikacja taka jak ChatGPT jest ogromnym modelem i (prawdopodobnie) wymaga dużo energii za każdym razem, gdy go używasz. Każdy problem może wyglądać jak gwóźdź, gdy trzymasz młotek, ale pamiętaj, że w zestawie narzędzi internetowych znajduje się wiele narzędzi o różnych rozmiarach, a niektóre są lepsze dla planety niż inne. „Większe nie zawsze jest lepsze” mówi – Sasha. „Czasami dobre, staromodne narzędzia mogą wykonać tę samą pracę. Jeśli chcesz robić matematykę, są kalkulatory. Jeśli chcesz uzyskać informacje, uruchom proste wyszukiwanie internetowe lub przeszukaj encyklopedie”. Korzystanie z narzędzi cyfrowych bez sztucznej inteligencji może być równie skuteczne, a jednocześnie nieść ze sobą lżejszy ślad.

Nie oznacza to, że nigdy nie powinniśmy używać sztucznej inteligencji do generowania czegokolwiek. Na przykład Benoît zaleca używanie tylko tekstowego ChatGPT 3.5 zamiast ChatGPT 4, jeśli wiesz, że nie będziesz wykonywać żadnego przetwarzania obrazu. Jeśli jednak używasz dodatkowej mocy obliczeniowej, Benoît mówi, że warto sprawić, by było warto. „Jeśli używasz sztucznej inteligencji do generowania rozwiązań w zakresie globalnego ocieplenia, to może być dobre wykorzystanie,” mówi Benoît. „Jeśli chodzi o robienie zdjęć kotów, mamy ich już dość w Internecie”.

Sztuczna inteligencja staje się coraz większa. Czy jej wpływ na klimat jest coraz gorszy?

Autor: Xavier Harding

Redakcja: Audrey Hingle, Kevin Zawacki, Tracy Kariuki, Xavier Harding

Grafika: Shannon Zepeda