생성 AI 도구가 환경에 미치는 영향은 무엇입니까?

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하는 동안오보 AI가 인간을 장악하는 위협일자리 인공 지능의 위험성에 대한 대화를 계속 지배하고 있는 보스턴 대학의 한 교수는 생성 AI 도구의 잠재적으로 상당한 환경적 영향이라는 또 다른 단점에 대해 경고하고 있습니다.

"AI 연구원으로서 인공지능 모델 구축에 드는 에너지 비용에 대해 자주 걱정합니다." 보스턴 대학의 컴퓨터 과학 부교수인 케이트 사엔코(Kate Saenko)는썼다 의 기사에서대화 . "AI가 강력할수록 더 많은 에너지가 필요합니다."

비트코인 및 이더리움과 같은 블록체인의 에너지 소비가 트위터에서 의회에 이르기까지 연구되고 논의되었지만 지구상에서 AI의 급속한 발전이 미치는 영향은 아직 동일한 주목을 받지 못했습니다.

Saenko 교수는 그것을 바꾸는 것을 목표로 하지만 단일 생성 AI 쿼리의 탄소 발자국에 대한 데이터가 제한적이라는 것을 기사에서 인정했습니다. 그러나 그녀는 연구에서 단순한 검색 엔진 쿼리보다 4~5배 더 높은 숫자를 넣었다고 말했습니다.

2019년 보고서에 따르면 Saenko는 1억 1천만 개의 매개변수가 있는 Bidirectional Encoder Representations from Transformers(또는 BERT)라는 생성 AI 모델이 그래픽 처리 장치(또는 GPU)를 사용하여 한 사람이 왕복 대륙 횡단 비행에 필요한 에너지를 소비했다고 말했습니다. 모델을 훈련합니다.

AI 모델에서 매개변수는 모델의 예측을 안내하는 데이터에서 학습된 변수입니다. 혼합된 매개변수가 많을수록 모델이 더 복잡해지고 결과적으로 더 많은 데이터와 컴퓨팅 성능이 필요합니다. 매개변수는 오류를 최소화하기 위해 훈련 중에 조정됩니다.

Saenko는 1,750억 개의 매개변수가 있는 OpenAI의 GPT-3 모델이 1년 동안 123대의 휘발유 승용차 또는 약 1,287메가와트의 전기를 소비하는 것과 같은 양의 에너지를 소비했다고 비교했습니다. 또한 552톤의 이산화탄소를 발생시켰습니다. 그녀는 이 숫자가 소비자가 사용하기 시작하기 전에 모델을 출시할 준비를 하는 것에서 나온다고 덧붙였습니다.

"챗봇이 검색 엔진만큼 대중화되면 AI를 배치하는 데 드는 에너지 비용이 실제로 합산될 수 있습니다." Saenko는 Microsoft의 ChatGPT를빙 이달 초 웹 브라우저.

도움이 되지 않는 것은 점점 더 많은 AI 챗봇이곤혹 AI 그리고 OpenAI의 엄청난 인기채팅GPT , 모바일 애플리케이션을 출시하고 있습니다. 이를 통해 사용하기가 훨씬 쉬워지고 훨씬 더 많은 청중에게 노출됩니다.

Saenko는 보다 효율적인 모델 아키텍처 및 프로세서와 친환경 데이터 센터를 사용하면 탄소 발자국을 상당히 줄일 수 있다는 Google의 연구를 강조했습니다.

"하나의 대형 AI 모델이 환경을 망치지는 않지만" Saenko는 "만약 천 개의 회사가 각각 수백만 명의 고객이 사용하는 서로 다른 목적을 위해 약간 다른 AI 봇을 개발한다면 에너지 사용이 문제가 될 수 있습니다."라고 썼습니다.

궁극적으로 Saenko는 생성 AI를 보다 효율적으로 만들기 위해 더 많은 연구가 필요하다는 결론을 내렸지만 그녀는 낙관적입니다.

"좋은 소식은 AI가 재생 가능 에너지로 작동할 수 있다는 것입니다." 그녀가 적었다. "그린 에너지가 더 풍부한 곳으로 계산을 가져오거나 재생 가능 에너지를 더 많이 사용할 수 있는 시간대에 계산을 예약하면 화석 연료가 지배하는 그리드를 사용하는 것에 비해 배출량을 30~40배 줄일 수 있습니다." ;