Im Bereich der künstlichen Intelligenz (KI) dreht sich die Diskussion häufig um Fehlinformationen und die potenzielle Bedrohung menschlicher Arbeitsplätze. Kate Saenko, Professorin an der Universität Boston, macht jedoch auf ein weiteres wichtiges Problem aufmerksam: die erheblichen Umweltauswirkungen generativer KI-Tools.
Als KI-Forscher äußert Saenko Bedenken hinsichtlich der Energiekosten für die Konstruktion von KI-Modellen. In einem Artikel auf The Conversation betont sie: „Je leistungsfähiger die KI, desto mehr Energie braucht sie.“
Während der Energieverbrauch von Kryptowährungen wie Bitcoin und Ethereum ausführliche Debatten ausgelöst hat, wurde die rasante Entwicklung der KI im Hinblick auf ihre Auswirkungen auf den Planeten nicht so genau untersucht.
Professor Saenko möchte dieses Narrativ ändern und erkennt an, dass nur begrenzte Daten zum COXNUMX-Fußabdruck einer einzelnen generativen KI-Abfrage verfügbar sind. Sie betont jedoch, dass Forschungsergebnisse darauf hindeuten, dass der Energieverbrauch vier- bis fünfmal höher ist als der einer einfachen Suchmaschinenabfrage.
Eine bemerkenswerte Studie aus dem Jahr 2019 untersucht ein generatives KI-Modell namens Bidirektionale Encoder-Repräsentationen von Transformern (BERT), das aus 110 Millionen Parametern besteht. Dieses Modell verbrauchte während des Trainingsprozesses so viel Energie wie ein transkontinentaler Hin- und Rückflug für eine Person, wobei Grafikprozessoren (GPUs) zum Einsatz kamen. Parameter, die die Vorhersagen des Modells steuern und die Komplexität erhöhen, werden während des Trainings angepasst, um Fehler zu reduzieren.
Im Vergleich dazu enthüllt Saenko, dass das GPT-3-Modell von OpenAI mit unglaublichen 175 Milliarden Parametern die Energiemenge von 123 benzinbetriebenen Personenkraftwagen verbraucht, die ein Jahr lang gefahren werden, oder etwa 1,287 Megawattstunden Strom. Darüber hinaus wurden unglaubliche 552 Tonnen Kohlendioxid erzeugt. Bemerkenswert ist, dass dieser Energieverbrauch anfiel, bevor Verbraucher überhaupt mit der Nutzung des Modells begannen.
Mit der zunehmenden Beliebtheit von KI-Chatbots wie Perplexity AI und dem in Bing integrierten ChatGPT von Microsoft wird die Situation durch die Veröffentlichung mobiler Anwendungen noch verschärft, wodurch diese Technologien einem breiteren Publikum noch zugänglicher werden.
Glücklicherweise hebt Saenko eine Studie von Google hervor, die verschiedene Strategien zur Reduzierung des COXNUMX-Fußabdrucks vorschlägt. Durch den Einsatz effizienterer Modellarchitekturen, Prozessoren und umweltfreundlicherer Rechenzentren kann der Energieverbrauch erheblich gesenkt werden.
Auch wenn ein einziges großes KI-Modell die Umwelt möglicherweise nicht im Alleingang zerstört, warnt Saenko, dass der kumulative Energieverbrauch zu einem erheblichen Problem werden könnte, wenn zahlreiche Unternehmen leicht unterschiedliche KI-Bots für verschiedene Zwecke entwickeln, von denen jeder Millionen von Kunden bedient.
Letztendlich schlägt Saenko vor, dass weitere Forschung unerlässlich ist, um die Effizienz der generativen KI zu steigern. Ermutigend betont sie das Potenzial von KI für den Einsatz erneuerbarer Energiequellen. Durch die Optimierung der Berechnungen, die mit der Verfügbarkeit grüner Energie übereinstimmen, oder durch den Standort von Rechenzentren dort, wo erneuerbare Energien reichlich vorhanden sind, können die Emissionen um den bemerkenswerten Faktor 30 bis 40 reduziert werden, verglichen mit der Nutzung von Netzen, die von fossilen Brennstoffen dominiert werden.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass zwar weiterhin Bedenken hinsichtlich Fehlinformationen und Arbeitsplatzverlagerungen aufgrund von KI bestehen, Professor Saenkos Betonung der Umweltauswirkungen generativer KI-Tools jedoch ein kritisches Problem aufwirft. Es erfordert mehr Forschung und innovative Ansätze, um sicherzustellen, dass die KI-Entwicklung mit den Nachhaltigkeitszielen im Einklang steht. Auf diese Weise können wir das Potenzial der KI nutzen und gleichzeitig ihren COXNUMX-Fußabdruck minimieren und so den Weg für eine grünere Zukunft ebnen.
Quelle: https://bitcoinworld.co.in/the-environmental-impact-of-artificial-intelligence-a-concern-beyond-misinformation-and-job-threats/