ChatGPT Günde 500.000 KWh'den Fazla Elektrik Tüketiyor ve Yapay Zekanın Gelişiminde Takılan Şey Enerji mi?

New Yorker kısa süre önce ChatGPT'nin günde 500.000 kilowatt saatten fazla elektrik tükettiğini bildirdi; bu da Amerika Birleşik Devletleri'ndeki ortalama hane halkının 17.000 katıdır. Elon · Musk ayrıca önümüzdeki iki yıl içinde güç sıkıntısının yapay zekanın gelişimini kısıtlayan önemli bir faktör haline geleceğini öngördü. Ancak durum gerçekten böyle mi?

Yapay zekanın güç tüketimine ilişkin mevcut görüşler büyük ölçüde gerçek ölçümlere değil, tahminlere dayanmaktadır. Amerika Birleşik Devletleri Bilgi Teknolojisi ve İnovasyon Vakfı (ITIF) tarafından yayınlanan bir rapor, bireysel hatalı çalışmaların yapay zekanın enerji tüketimini önemli ölçüde fazla tahmin ettiğini, bunun da yapay zeka gelişimini olumsuz yönde etkileyebileceğini ve yapay zekanın enerji tasarrufu ve emisyon azaltımına katkıda bulunma potansiyelini engelleyebileceğini ileri sürüyor. çevresel zorlukları ele almak. Sektör oyuncuları sektörde daha fazla şeffaflık ve yapay zeka teknolojisinin kötüye kullanımının azaltılması çağrısında bulunuyor.

Yapay Zeka Enerji Tüketimi Değerlendirmesindeki Zorluklar:

Etkileyen birçok faktör var

ITIF, merkezi Washington, Amerika Birleşik Devletleri'nde bulunan, kar amacı gütmeyen bir düşünce kuruluşudur. ITIF, 'Yapay Zeka Enerji Tüketimi İle İlgili Endişelerin Yeniden İncelenmesi' başlıklı raporda, farklı yapay zeka modellerinin enerji tüketiminin ve karbon emisyonlarının büyük ölçüde farklılık gösterdiğini ve çip tasarımı, soğutma sistemleri, veri merkezi tasarımı gibi bir dizi faktörden etkilendiğini belirtiyor. yazılım teknolojisi, iş yükü, güç kaynakları ve daha fazlası.

Sonuç olarak, konu yapay zekanın enerji tüketiminin tahmin edilmesi olduğunda farklı çalışmaların sonuçları birbirinden farklılaştı. Massachusetts Amherst Üniversitesi'nden bir ekip tarafından 2019'da yayınlanan bir ön baskı çalışması, o zamanlar Google'ın önde gelen büyük dil modeli olan BERT'in, 79 saatlik eğitim sırasında yaklaşık 1.438 pound (652 kilogram) karbondioksit yaydığını tahmin ediyordu; bu, bir yolcunun iki şehir arasında uçmasına eşdeğerdir. New York ve San Francisco. Çalışma aynı zamanda AI sinir mimarisi araştırması (NAS) gibi teknolojiler hakkında da benzer sonuçlara ulaştı. Makaleye Google Akademik'te yaklaşık 3.000 kez atıf yapıldı ve medyada çokça yer verildi.

Ancak yapay zeka araştırma ve geliştirmesi yapan şirketler ve kurumlar çok farklı sonuçlara ulaştı. 2021'de Google ve Berkeley'deki Kaliforniya Üniversitesi, çalışmanın Google'ın yapay zeka karbon emisyonlarını 88 kat fazla tahmin ettiğini ortaya koyan bir ön baskı çalışması yayınladı. Ancak çalışma, yalnızca yaklaşık 500 alıntıyla öncekinden çok daha az ilgi gördü. ...

Medyanın ve kamuoyunun olumsuz bilgilere odaklanma eğiliminden dolayı, şaşırtıcı sonuçlara sahip araştırmaların yayılma olasılığı daha yüksektir. Teknoloji endüstrisindeki ünlülerin sözleri ve eylemleri de 'Yapay Zekanın çok fazla enerji tükettiği' bilgisini güçlendiriyor ve Musk, 'Yapay zekanın gelişimini kısıtlayan faktörlerin 'silikon eksikliği'nden' 'elektrik eksikliği''; Open AI CEO'su Sam · Altman ayrıca yapay zekanın daha fazla elektrik tüketeceğini ve nükleer füzyona büyük yatırım yapacağını söyledi.

Yapay zeka enerji tüketimini değerlendirin

itibaren tam yaşam döngüsü perspektifi

ITIF raporuna göre, mevcut araştırmaların ve politikaların yapay zeka eğitimine odaklanması önemlidir, ancak çeşitli çalışmalar yapay zekanın çıkarım sürecinde, yani insanların sonuçları çıktı olarak almak için yapay zekayı kullandığı süreçte daha fazla enerji tükettiğini göstermiştir. Ayrıca farklı türde çıkarım görevleri için farklı yapay zeka modellerinin enerji tüketimi de büyük ölçüde farklılık gösteriyor. Örneğin 1000 istek hesaplanırsa görüntü sınıflandırma görevinin güç tüketimi 0,007 kWh iken görüntü oluşturma görevinin güç tüketimi 2,907 kWh olur.

Raporun yazarları, yapay zeka eğitiminin tek seferlik bir etkinlik olduğunu, kullanımının uzun vadeli bir süreç olduğunu ve yapay zeka enerji tüketimi tartışmasının patlayıcı büyümeye değil, uzun vadeli etkilere odaklanması gerektiğine dikkat çekiyor. Ve teknoloji tarihi açısından bakıldığında, yapay zekanın ve enerji tüketiminin büyümesi aşağıdaki dört faktörle sınırlı olacaktır:

• 1.Altyapı inşaatının maliyeti yapay zekanın hızlı büyümesini kısıtlayacak

'ChatGPT'nin günde 500.000 kWh'den fazla elektrik tükettiği' sonucu, Digiconomist·· Alex de Vries teknoloji blogunun yazarı Alex de Vries'in tahmininden geliyor. De · Fries ayrıca en kötü senaryoda, Google'ın yapay zeka elektrik kullanımının tüm İrlanda'nınkiyle kıyaslanabilir düzeyde olacağını ve yılda 29,3 TWh'ye (terawatt saat) ulaşacağını öngördü. Ancak bu ölçeğe ulaşmak için Google'ın milyarlarca dolarlık veri merkezi operasyonlarına ve elektrik faturalarına ek olarak 100 milyar dolarlık çip yatırımı yapması gerektiğine de dikkat çekti. Yapay zekanın operasyonel maliyetleri yüksek kalırsa kar amacı güden ticari şirketler doğal olarak yavaşlayacak ve yatırımlarını azaltacaktır.

• 2.Yapay zeka performans artışı üzerinde marjinal bir etki var

Yapay zeka son yıllarda pek çok alanda atılımlar gerçekleştirdi, bu da yakında bir darboğaza girebileceği anlamına geliyor. Daha büyük modellerin geliştirilmesinden ve çalıştırılmasından elde edilen getiriler giderek azalacak ve doğruluğun arttırılması daha zor olacaktır. Bu nedenle yapay zeka modellerini optimize etmek araştırma ve geliştirmenin bir sonraki yönü olabilir.

• 3.Yazılım ve donanımdaki performans iyileştirmeleri yapay zeka enerji tüketimini azaltacaktır

Yapay zeka modellerindeki optimizasyonların yanı sıra donanım teknolojisindeki ilerlemelerin de yapay zekanın enerji tüketimini azaltması bekleniyor. Science dergisinde yayınlanan bir araştırmaya göre, 2010~2018 yılları arasında küresel veri merkezlerindeki bilgi işlem miktarı %550, depolama alanı %2400 arttı, ancak güç tüketimi yalnızca %6 arttı. Donanım, sanallaştırma teknolojisi ve veri merkezi tasarımındaki yenilikler enerji verimliliğini artırdı ve bulut bilişimi geniş ölçekte mümkün kıldı.

Benzer şekilde budama, niceleme ve damıtma gibi tekniklerin, yapay zeka modellerini daha hızlı ve enerji açısından daha verimli hale getirecek daha iyi algoritmalara yol açması bekleniyor. Google ve Berkeley'deki Kaliforniya Üniversitesi'nden araştırma ekibi, çeşitli teknolojik gelişmeler sayesinde Google'daki yapay zekanın enerji tüketimi oranının son yıllarda sabit kaldığını, ancak makine öğreniminin %70~%80'e yükseldiğini belirtti. hesaplama maliyeti.

• 4.Yapay zekanın uygulanması sonuçta bazı açılardan karbon emisyonlarını azaltacaktır

Genel olarak, insanlar geleneksel mektupları e-postayla değiştirdiğinde ve sinemaya DVD veya yayın kanallarıyla gittiğinde, bu faaliyetlerin dijitalleştirilmesi karbon emisyonlarını azaltıyor. Yapay zekanın, örneğin video görüşmesi deneyimini iyileştirerek ve daha fazla toplantıyı uzak konumlara kaydırarak bu konuda rol oynamaya devam etmesi bekleniyor. Ayrıca yapay zeka teknolojisi, elektrik şebekelerini dağıtmak ve iklim verilerini analiz etmek için kullanılabilir ve böylece iklim değişikliğiyle mücadeleye yardımcı olabilir.

Enerji tüketimini doğru bir şekilde değerlendirin

Yapay zeka alanın sağlıklı gelişimini teşvik edecek

Tarihsel olarak yapay zekanın karbon emisyonlarına ilişkin endişeler yeni değil. 90'lı yıllarda gelecekteki elektrik üretiminin yarısının internet faaliyetlerini beslemek için kullanılacağı öngörülüyordu; Yayının ortaya çıktığı dönemde de benzer duygular dile getirildi. Bugün bu korkuların hiçbirinin gerçekleşmediğini biliyoruz. ITIF raporuna göre, enerji tüketimi sorunlarını tam olarak anlamadan yapay zekayı kontrol etmek için acele etmek, yapay zeka performans iyileştirmelerini engelleyebilir ve potansiyelini sınırlayabilir. Örneğin yapay zekanın önyargıyı ve nefret söylemini ortadan kaldırmasını ve zararlı bilgilerin yayınlanmasını önlemesini sağlamak, enerji tüketimini artırmak için daha fazla çıkarım gerektirir.

Rapor, yapay zekanın enerji tüketimine ilişkin kamuoyunun endişelerine yanıt olarak politika yapıcıların şunları yapması gerektiğini tavsiye ediyor:

(1) Yapay zeka modellerinin enerji tüketimini açık ve şeffaf hale getirmek için ilgili standartları geliştirmek;

(2) halkın bilinçli seçimler yapabilmesi için endüstriyi yapay zeka modellerinin enerji tüketim bilgilerini proaktif bir şekilde açıklamaya teşvik etmek;

(3) Yapay Zeka düzenlemelerinin enerji kullanımı üzerindeki istenmeyen sonuçlarını dikkate almak;

(4) Devlet operasyonlarını karbondan arındırmak için yapay zekayı kullanın.

Bazı kuruluşlar zaten yapay zekanın açıklanması için baskı yapıyor. Aralık 2023'te Avrupa Birliği, dünyanın ilk yapay zeka düzenleme kanunu olan Yapay Zeka Yasasını kabul etti. Tasarı, yapay zeka geliştiricilerini modellerini enerji açısından verimli ve sürdürülebilir hale getirmeye teşvik ediyor ve buna göre bilgilerin açıklanmasını gerektiriyor.

De · ayrıca bilgilerin açıklanması çağrısında bulundu ve tıpkı kripto para birimi teknolojisinde olduğu gibi yapay zekanın gelişimini de zamanında sınırlamak istedi. Digiconomist blogu, 'Yapay zeka ve önceki blockchain gibi yeni ortaya çıkan teknolojilerin gelişmesi, çok fazla çılgınlık ve fırsatı kaçırma korkusunun (FOMO) eşliğinde, çoğu zaman son kullanıcıya pek faydası olmayan uygulamalara yol açıyor' diyor. '

Ve New Yorker raporunda, ünlü bilim gazetecisi Elizabeth Kolbert (Elizabeth Kolbert) şunu söyledi: 'ChatGPT her mesaj gönderdiğinde (ya da birisi için bir lise makalesi yazdığında), çok fazla hesaplama yapmak gerekir.' ChatGPT'nin günde yaklaşık 200 milyon talebe yanıt verirken 500.000 kWh'den fazla elektrik tükettiği tahmin ediliyor. Başka bir deyişle, yapay zeka enerji krizine tepki, sınırlamalarla başlayabilir. Yapay zekanın işler için kullanılması.