Impactul poluant și consumul masiv de energie al inteligenței artificiale

Deși IA aduce numeroase beneficii, costurile energetice și ecologice asociate dezvoltării și utilizării acestei tehnologii sunt semnificative. Pe scurt, procesul de antrenare a modelelor de inteligență artificială implică procesarea unor cantități uriașe de date. De exemplu, antrenarea unui model mare de limbaj, să ne gândim la celebrul și mult accesatul CHATGPT, poate consuma la fel de multă energie cât un oraș mic pentru o săptămână, și totul din cauza necesității IA-ului de a rula miliarde de calcule pe servere puternice, care consumă multă energie. Ca să vă faceți o idee, atunci când îi cerem lui Chat GPT un răspuns la o întrebare, acesta consumă energie cât pentru a ține o lampă cu bec aprinsă timp de 1 oră!

Vezi aici podcastul video G4Media „Tech Trends” realizat de Alex Buzică despre impactul poluant și consumul masiv de energie al inteligenței artificiale.

Să ne imaginăm câtă energie consumă centrele de date care găzduiesc aceste servere. Construcția și întreținerea centrelor cu servere implică utilizarea unor materiale cu amprentă de carbon ridicată, cum ar fi oțelul și cimentul. Mai mult, răcirea acestor centre pentru a preveni supraîncălzirea consumă, de asemenea, multă energie​.

Cerințele de putere pentru IA se dublează aproximativ la fiecare 100 de zile, ceea ce înseamnă că necesarul de energie pentru inteligența artificială crește exponențial, ceea ce duce la creșterea emisiilor de carbon .

Cercetările arată că antrenarea unui model mare de limbaj timp de 1 lună, poate emite la fel de mult dioxid de carbon ca 300 de mașini care funcționează timp de un an​.

Cererea mare de energie pentru IA contribuie la epuizarea resurselor naturale și pune presiune pe infrastructurile energetice existente, crește dependența de surse de energie poluante​, într-o eră în care, cel puțin Uniunea Europeană încearcă să reducă emisiile de carbon care provin de la autoturisme. Așadar suntem puși într-un paradox. Pe de o parte încercăm să reducem traficul cu mașini poluante, dar pe cealaltă parte consumăm de două ori mai multă energie și poluăm atunci când dezvoltăm tehnologie înzestrată cu inteligență artificială.

Creșterea amprentei de carbon contribuie la schimbările climatice, ceea ce poate avea efecte devastatoare asupra mediului înconjurător și asupra vieții umane pe termen lung. Subiectul a fost dezbătut și la World Economic forum.

Dar ce putem face pentru a preveni aceste probleme în viitor?

Dezvoltarea algoritmilor mai eficienți din punct de vedere energetic poate reduce semnificativ consumul de energie. Cercetătorii lucrează la tehnici care activează doar parametrii relevanți pentru o anumită sarcină. Adică atunci când ceri un răspuns în ChatGpt. Chat botul să îți dea un răspuns corect, dintr-o singură sursă, nu să caute din 10 sau 20 de surse pe secundă, cum se întâmplă azi. Concentrarea pe calitatea datelor utilizate poate reduce dimensiunea acestora și implicit consumul de energie. Și eliminarea datelor redundante și de calitate scăzută poate face modelele mai eficiente și mai puțin costisitoare energetic​, se arată într-un studiu postat pe HARVAD MAGAZINE.

În viitor, și centrele de date ar putea funcționa pe baza surselor de energie regenerabilă, cum ar fi energia solară și eoliană, pentru a reduce amprenta de carbon.

În concluzie, deși IA are un potențial uriaș de a transforma diverse domenii, este crucial să gestionăm consumul său energetic pentru a asigura o dezvoltare sustenabilă. Prin adoptarea unor practici mai eficiente și responsabile, putem beneficia de avantajele IA fără a compromite sănătatea planetei noastre, dar ideea este ca acest lucru să se întâmple cât mai repede.

Notă: Alex Buzică este reporter la Radio România Actualități și realizatorul emisiunii Internet cafe difuzată în fiecare sâmbătă de la ora 18:10.