Üretken yapay zekayla görüntü oluşturmak, telefonunuzu şarj etmek kadar enerji tüketir

“E-postada arama yapmak gibi belirli bir uygulama yapıyorsanız… gerçekten her şeyi yapabilen bu büyük modellere ihtiyacınız var mı? Hayır derdim,” diyor Luccioni.

Çalışmanın bir parçası olmayan, Allen Yapay Zeka Enstitüsü’nde araştırma bilimcisi olan Jesse Dodge, yapay zeka araçlarının kullanımıyla ilişkili enerji tüketiminin, gerçek karbon ayak izini anlamada eksik bir parça olduğunu söylüyor.

Dodge, daha yeni, daha büyük üretken modellerle eski yapay zeka modellerinin karbon emisyonlarını karşılaştırmanın da önemli olduğunu ekliyor. “Bu, yeni dalga yapay zeka sistemlerinin iki ya da beş yıl önce sahip olduğumuzdan çok daha fazla karbon yoğun olduğu fikrini vurguluyor” diyor.

Google bir zamanlar ortalama bir çevrimiçi aramanın 0,3 watt-saat elektrik kullandığını, bunun da bir arabada 0,0003 mil yol kat etmeye eşdeğer olduğunu tahmin etmişti. Araştırmaya katılmayan MIT Lincoln laboratuvarında araştırma bilimcisi olan Vijay Gadepally, Google’ın üretken yapay zeka modellerini arama sürecine entegre etmesi nedeniyle bugün bu sayının muhtemelen çok daha yüksek olduğunu söylüyor.

Araştırmacılar yalnızca her görev için emisyonların beklediklerinden çok daha yüksek olduğunu bulmakla kalmadı, aynı zamanda yapay zeka kullanımıyla ilişkili günlük emisyonların büyük modellerin eğitiminden kaynaklanan emisyonları çok aştığını da keşfettiler. Luccioni, eğitim maliyetlerini karşılamak için kaç kullanımın gerekli olacağını görmek amacıyla Hugging Face’in çok dilli yapay zeka modeli BLOOM’un farklı versiyonlarını test etti. En büyük modelinin eğitiminin karbon maliyetine ulaşmak için 590 milyondan fazla kullanım gerekti. Luccioni, ChatGPT gibi çok popüler modeller için böyle bir modelin kullanım emisyonlarının eğitim emisyonlarını aşmasının sadece birkaç hafta sürebileceğini söylüyor.

Bunun nedeni, büyük yapay zeka modellerinin yalnızca bir kez eğitilip milyarlarca kez kullanılabilmesidir. Bazı tahminlere göre ChatGPT gibi popüler modellerin günde 10 milyona kadar kullanıcısı var ve bunların birçoğu modeli birden fazla kez yönlendiriyor.

Bunun gibi çalışmalar, yapay zeka ile ilgili enerji tüketimini ve emisyonları daha somut hale getiriyor ve yapay zeka kullanımıyla ilişkili bir karbon ayak izi olduğuna dair farkındalığın artmasına yardımcı oluyor, diyor Gadepally ve ekliyor: “Bu, tüketicilerin sormaya başladığı bir şey haline gelirse çok sevinirim. ”

Dodge, bunun gibi çalışmaların, şirketleri enerji kullanımı ve emisyonları konusunda daha sorumlu tutmamıza yardımcı olacağını umduğunu söylüyor.

“Burada sorumluluk, modelleri yaratan ve onlardan kâr elde eden şirkete ait” diyor.