Часто в ИИ видят инструмент, который позволит решить глобальный проблемы: голод, бедность или экологический кризис. Но есть ощущение, что как минимум одну проблему ИИ, наоборот, обострит - речь идет про изменение климата.

За общим очарование всесильности ChatGPT можно забыть, что работа мощных серверов требует большого количества ресурсов, в том числе воды и электричества (а ведь вода, как и энергия это дефицитный ресурс во многих точках земли).

Аналитики Gartner считают, что к 2030 году на обучение ИИ и хранение данных может приходиться 3,5% всего мирового потребления электроэнергии. При этом, потребление электричества растет в геометрической прогрессии год к году, а это в свою очередь ведет к прямому разогреву температуры Земли.

Исследователи из Калифорнийского университета в Беркли и Google обнаружили, что для обучения GPT-3 потребовалось 1287 мегаватт-часов электроэнергии, чего достаточно для снабжения средней семьи в США в течение примерно 120 лет.

Между тем миллионы ежедневных запросов к нейронке соответствует примерно 4000–6000 мегаватт-часам электроэнергии каждый день. Естественно, с ростом числа пользователей этот параметр тоже увеличивается. И это цифры лишь по одной нейросети, пусть и самой известной. Помимо этого некоторые исследователи говорят, что каждое обновление модели делает её еще более прожорливой.

Но отметим и позитивные моменты использования ИИ для решения проблем, связанных с изменением климата. ИИ показал себя мощным инструментом, помогающим сократить выбросы парниковых газов и повысить энергоэффективность — от оптимизации электросетей и создания «умных» зданий до совершенствования транспортных систем и содействия точному земледелию.

Теперь можно понять, для чего разработчики ИИ на своих презентациях сразу после слов об эффективности моделей сразу переходят на параметры их энергозатратности и высокий потенциал для решения глобальных проблем