Wired’in haberine göre,
Şu anda, üretken yapay zekayı çevrimiçi olarak görmezden gelmek imkansızdır. Bir Google araması yaptığınızda yapay zeka tarafından oluşturulan bir özet, sonuçların en üstünde rastgele görünebilir. Ya da denemeniz istenebilir Meta’nın AI aracı Facebook’ta gezinirken. Ve bu her zaman mevcut ışıltı emojisi rüyalarıma girmeye devam ediyor.
Mümkün olduğunca çok sayıda çevrimiçi etkileşime yapay zeka ekleme telaşının kökeni, OpenAI’nin 2022 sonlarında sınırları zorlayan ChatGPT’yi yayınlamasına kadar uzanıyor. Silikon Vadisi kısa sürede üretken yapay zekaya ilgi duymaya başladı ve yaklaşık iki yıl sonra, büyük dil modelleriyle desteklenen yapay zeka araçları çevrimiçi kullanıcı deneyimine nüfuz ediyor.
Bu yayılmanın talihsiz bir yan etkisi, üretken AI sistemlerini çalıştırmak için gereken bilgi işlem süreçlerinin çok daha fazla kaynak yoğun olmasıdır. Bu, inşa etmek ve çalıştırmak için aşırı miktarda elektrik ve su gerektiren yeni bir tür bilgi işlemin yayılmasıyla tanımlanan bir dönem olan internetin aşırı tüketim çağının gelmesine yol açmıştır.
“Arka planda, herhangi bir üretken AI modeli için çalıştırılması gereken bu algoritmalar, geleneksel Google Arama veya e-postadan temelde çok, çok farklıdır” diyor Seccad MuazeniWashington Üniversitesi’nde bilgisayar mühendisliği araştırmacısı olan . “Temel hizmetler için, işlemciler arasında gidip gelmesi gereken veri miktarı açısından bunlar çok hafifti.” Buna karşılık, Moazeni, üretken AI uygulamalarının yaklaşık 100 ila 1.000 kat daha fazla hesaplama yoğunluğuna sahip olduğunu tahmin ediyor.
Teknolojinin eğitim ve dağıtım için enerji gereksinimleri artık üretken AI’nın kirli küçük sırrı değil, geçen yıl uzmanların şirketlerin AI uygulamaları üzerinde çalıştığı veri merkezlerindeki enerji talebinde artışlar olacağını tahmin etmesi gibi. Neredeyse bir işaret almış gibi, Google yakın zamanda kendini karbon nötrve Microsoft onu çiğneyebilir sürdürülebilirlik hedefleri En büyük, en iyi yapay zeka araçlarını inşa etme yarışında ayaklar altında.
“Karbon ayak izi ve enerji tüketimi yaptığınız hesaplama miktarına göre doğrusal olacaktır, çünkü temelde bu veri merkezleri yaptıkları hesaplama miktarına orantılı olarak güç alıyor” diyor Junchen JiangChicago Üniversitesi’nde ağ sistemleri araştırmacısı olan . AI modeli ne kadar büyükse, genellikle o kadar fazla hesaplama gerekir ve bu sınır modelleri kesinlikle devasa hale geliyor.
Google’ın toplam enerji tüketimi 2019’dan 2023’e iki katına çıkmış olsa da şirketin sözcüsü Corina Standiford, bunun adil olmayacağını söyledi. Google’ın enerji tüketimi AI yarışı sırasında artış gösterdi. “Tedarikçilerimizden kaynaklanan emisyonları azaltmak son derece zorlu bir iş ve ayak izimizin yüzde 75’ini oluşturuyor,” diyor bir e-postada. Google’ın suçladığı tedarikçiler arasında veri merkezleri için sunucu, ağ ekipmanı ve diğer teknik altyapı üreticileri yer alıyor. Bu, sınır AI modelleri için fiziksel parçalar oluşturmak için gereken enerji yoğun bir işlemdir.