هل الذكاء الاصطناعي التوليدي سيء للبيئة؟

إن الذكاء الاصطناعي التوليدي له تكلفة بيئية حقيقية: حيث يستخدم التدريب وتشغيل النماذج الكهرباء، وقد يستهلك التبريد الماء، كما أن الأجهزة لها بصمة تصنيعية. غالبًا ما يكون الأمر أكثر تطلبًا من الناحية الحسابية من قيام نظام متخصص بمهمة واحدة ضيقة. لكن الحجم يختلف بشكل كبير. الرد النصي القصير من نموذج صغير لا يعادل عملية تفكير طويلة أو مجموعة من الصور أو مقاطع الفيديو التي تم إنشاؤها.

لذا فإن الذكاء الاصطناعي التوليدي ليس ضارًا بالبيئة، ولكن ليس كل استخدام ضارًا بشكل استثنائي. ويصبح تأثيرها أكثر إثارة للقلق عندما تولد النماذج الثقيلة مخرجات ذات قيمة منخفضة أو يمكن التخلص منها بكميات ضخمة، وخاصة على الشبكات كثيفة الكربون أو في الأماكن التي تعاني من نقص المياه. المقارنة الصحيحة تكون مع البديل المناسب وقيمة النتيجة.

يقوم الجيل بعمل أكثر من الاسترجاع البسيط

يمكن لقاعدة البيانات التقليدية إرجاع المعلومات المخزنة. قد يقوم المصنف الخاص بالمهمة بتحديد تصنيف واحد. يقوم النموذج التوليدي بحساب تسلسل جديد من الرموز المميزة أو وحدات بكسل الصورة أو إطارات الفيديو من الأنماط المستفادة. النواتج الأكبر والطرائق الأكثر تعقيدًا تعني بشكل عام المزيد من الحسابات.

في المعالجة الجائعة للطاقةقام الباحثون لوتشيوني وجيرنيت وستروبيل بمقارنة 1,000 استنتاج عبر المهام التمثيلية. لقد وجدوا أن البنى التوليدية متعددة الأغراض أكثر استهلاكًا للطاقة بشكل كبير من النماذج الخاصة بمهمة محددة، حتى بعد الأخذ في الاعتبار حجم النموذج. ولا ينبغي لصق قيمها المقاسة على كل خدمة تجارية: فالأجهزة والاستخدامات والبرامج تختلف. الدرس الأكثر ديمومة الذي توصلت إليه الدراسة هو أن العمومية لها تكلفة.

في بعض الأحيان تكون هذه التكلفة جديرة بالاهتمام. يمكن لنموذج واحد قادر أن يحل محل العديد من الأدوات أو يساعد الشخص على إنهاء عمل قيم. يتطلب الحكم البيئي المهمة بأكملها، وليس مجرد تسمية "مولدة".

التدريب مرئي، لكن الاستدلال يتراكم

يؤدي تدريب نموذج كبير إلى تنسيق العديد من المعالجات على مدار فترة ممتدة. يمكن تكراره للتجارب والضبط الدقيق والتشغيل الفاشل. نادرًا ما توفر بطاقات النماذج العامة ما يكفي من بيانات الطاقة والموقع والأجهزة لإجمالي دورة الحياة المستقلة.

يبدأ الاستدلال بعد النشر. يكون كل طلب أصغر من عملية التدريب، لكن الخدمة الشائعة قد تتعامل مع عدد هائل. يمكن للسياق الطويل والرموز المنطقية المخفية والاسترجاع وتصفح الويب واستدعاءات الأدوات أن تضاعف العمل وراء إجابة واحدة مرئية. يعتمد ما إذا كان التدريب أو الاستدلال يهيمن على حياة النموذج على حركة المرور ومدة بقائه مفيدًا.

يمكن أن يكون تخصيص التدريب بالتساوي لكل استعلام مفيدًا للمحاسبة، ولكنه لا يتم سحب الكهرباء عندما يضغط المستخدم على إرسال. إن النموذج الشاب الذي يتسم بحركة مرور مستقبلية غير مؤكدة يجعل هذا التخصيص غير مستقر بشكل خاص. التقارير الجيدة تحافظ على فصل التدريب والاستدلال والأجهزة المضمنة قبل تقديم أي رقم مجمع.

النصوص والصور والفيديو غير قابلة للتبديل

"جيل واحد" هو وحدة سيئة. يتم إنتاج النص رمزيًا بواسطة رمز مميز. قد تستخدم الإجابة المختصرة ذات السياق المحدود جزءًا من الواط ساعة وفقًا للتقديرات الحديثة، في حين أن المستند الطويل أو مهمة الاستدلال يمكن أن تستخدم أكثر من ذلك بكثير. شرحنا على التأثير البيئي للذكاء الاصطناعي يوضح سبب أهمية الحدود وعبء العمل.

تتضمن الصور عمليات حسابية متكررة على مجموعة كبيرة من القيم. غالبًا ما يقوم المستخدمون بإنشاء عدة مرشحات ورفع مستوى المفضلة. يضيف الفيديو العديد من الإطارات والاتساق الزمني وعادةً ما يكون الطلب الحسابي أكبر. ينشر مقدمو الخدمات التجاريون القليل من بيانات الطاقة القابلة للمقارنة على مستوى المنتج، لذا فإن النسب الدقيقة بين الأوضاع ستكون مجرد تخمين.

هذا هو المكان الذي يساعد فيه السلوك. حدد النتيجة التي تحتاجها، وقم بإنشاء متغيرات أقل وتجنب ترقية المسودات. بالنسبة للنص، اطلب طولًا مناسبًا وابدأ محادثة جديدة عندما يصبح السياق القديم غير ذي صلة.

تحكي الكهرباء والكربون والماء قصصًا مختلفة

الكهرباء تقيس الطاقة. ويعتمد الكربون على كيفية توليد تلك الكهرباء. يمكن استهلاك المياه في الموقع للتبريد وبشكل غير مباشر عن طريق توليد الطاقة. يمكن أن تعمل الخدمة على تحسين أحد الأبعاد بينما تؤدي إلى تفاقم بُعد آخر - على سبيل المثال، قد يؤدي التبريد الجاف إلى توفير المياه المحلية ولكنه يتطلب المزيد من الكهرباء في بعض الظروف.

تقدر وكالة الطاقة الدولية جميع مراكز البيانات المستخدمة حول 415 تيراواط ساعة في عام 2024، وليس الذكاء الاصطناعي وحده. وتتوقع أن تكون الخوادم المتسارعة المعتمدة على الذكاء الاصطناعي مصدرًا رئيسيًا للنمو بحلول عام 2030. وتُظهر مجاميع النظام سبب استحقاق الطلب الإجمالي الاهتمام حتى عندما تكون المطالبة النصية العادية صغيرة.

الموقع مهم على الأقل بالنسبة للمياه. يمكن للتر المستهلك في مستجمعات المياه المجهدة أن يحمل عواقب أكبر من نفس الحجم في منطقة وفيرة بالمياه. وتخفي المتوسطات العالمية تلك القرارات المحلية. اقرأ كيف يؤثر الذكاء الاصطناعي على البيئة للسلسلة كاملة .

الكفاءة آخذة في التحسن، ولكن الطلب يمكن أن يتجاوزها

يمكن للمسرعات الجديدة إجراء المزيد من العمليات الحسابية لكل وحدة كهرباء. الكمي يقلل من الدقة العددية والعمل. تعمل نماذج خليط الخبراء على تنشيط جزء فقط من المعلمات الخاصة بها لكل رمز مميز. يعمل التجميع الأفضل على توزيع قوة الخادم عبر عدة مستخدمين، ويمكن للنماذج الأصغر حجمًا التعامل مع المهام العادية.

هذه تحسينات حقيقية. أنها لا تضمن انخفاض الاستهلاك الإجمالي. يمكن للجيل الأرخص والأسرع أن يجذب المزيد من المستخدمين ويتيح منتجات أكثر تطلبًا. هذه هي مشكلة الارتداد: تنخفض الطاقة لكل ناتج بينما ينمو عدد وحجم المخرجات بشكل أسرع.

كلا المقياسين ينتميان إلى نفس التقرير. يجب على مقدمي الخدمة الكشف عن الكفاءة لكل حمل عمل والطاقة المطلقة والمياه والانبعاثات. ولا يشكل انخفاض المتوسط ​​الفوري دليلا على انخفاض التأثير الإجمالي؛ إن ارتفاع إجمالي مراكز البيانات ليس دليلاً على أن كل مطالبة أصبحت أقل كفاءة.

طريقة متناسبة لاستخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي

قرر أولاً ما إذا كانت هناك حاجة إلى التوليد. غالبًا ما يكون البحث أفضل للعثور على صفحة معروفة؛ جدول البيانات أفضل للحسابات الشفافة؛ قد يتفوق القالب على النسخة الروتينية المتجددة. عندما يضيف الذكاء الاصطناعي قيمة، حدد أصغر نموذج قادر بدلاً من اختيار النموذج الأقوى افتراضيًا.

حافظ على المطالبات والمرفقات ذات الصلة. اسأل عن اتجاه واحد قوي قبل طلب الاختلافات. أعد استخدام المخرجات الجيدة بدلاً من البدء من جديد. احفظ إنشاء الصور والصوت والفيديو للحصول على النتائج التي تنوي استخدامها. ولن تحل هذه الاختيارات تأثيرات البنية التحتية، ولكنها تقلل من الطلب الذي يمكن تجنبه.

اسأل البائعين عما تتضمنه أرقامهم وما إذا كانت يتم قياسها أو تصميمها. Treechat ق المنهجية يصف تقديرًا يعتمد على اختيار النموذج والرموز المميزة والنفقات العامة لمركز البيانات ومتوسط كثافة الكربون في الشبكة. لا يمكنه رؤية عداد الطاقة المباشر أو نظام المياه أو دورة حياة الأجهزة الكاملة الخاصة بالمزود.

إن الذكاء الاصطناعي التوليدي مكلف من الناحية البيئية بالدرجة الكافية لاستخدامه بشكل متعمد، وليس كارثيا بشكل فريد بحيث يجب أن يتوقف كل استخدام قيم. السؤال الأعمق في ما مدى سوء الذكاء الاصطناعي حقًا هو ما إذا كانت الأداة والحجم والنتيجة تبرر الموارد. يمكن أن تتغير هذه الإجابة من مطالبة إلى أخرى.