Veštačka inteligencija (AI) promenila je svet kakav poznajemo. Koristi se za sve, od praćenja zdravstvene zaštite do pisanja govora. Ali uticaj tehnologije na životnu sredinu postaje ozbiljan problem.
ChatGPT, jedan od najpoznatijih modela veštačke inteligencije, je oblik generativne veštačke inteligencije koja koristi obradu prirodnog jezika da odgovori na korisničke upite u veb interfejsu u stilu chatbot-a.
Kada je OpenAI, kompanija koja je kreirala ChatGPT, obučavala treću generaciju svog modela (to jest, podučavala ga koji sadržaj da generiše na pitanja korisnika), koristila je dovoljno električne energije da napaja 120 kanadskih domova tokom cele godine.
A obuka je samo jedan aspekt emisija AI modela. Najveći doprinos tokom vremena je zaključivanje modela, ili proces pokretanja modela uživo. Veliki jezički modeli kao što je ChatGPT stalno rade, čekajući da korisnik postavi pitanje.
Data centri potrebni za napajanje ovih modela trenutno čine tri procenta globalne potrošnje energije, oni retko koriste obnovljive izvore energije i, prema Forbsu, emituju CO2 koliko i cela zemlja Brazil.
Ulazi dr Tušar Šarma, docent na fakultetu kompjuterskih nauka u Dalhauziju.
Istraživanje dr Šarme se fokusira na održivu veštačku inteligenciju i softversko inženjerstvo. Drugim rečima: on obezbeđuje da izvorni kod koji gradi i pokreće ove modele bude što čistiji i efikasniji. Kada nisu, on ih identifikuje i popravlja.
SMART Lab dr Šarme je nedavno objavila studiju u ACM Transactions on Softvare Engineering and Methodologi u kojoj je detaljno opisano kako da se izmeri potrošnja energije AI modela na granularnom nivou tako što će identifikovati koji delovi koda su najviše gladni energije. (Pomislite na račun za struju u vašem domu: on pokazuje veliku potrošnju energije u kući, ali obično ne kvari koji uređaji crpe najviše struje.)
U drugoj studiji, njegova laboratorija je pregledala desetine slojeva koda unutar AI modela kako bi „orezala“ tokene koji više nisu bili relevantni, korisni ili efikasni.
„Strateški se krećemo kroz svaki sloj ovih velikih modela i smanjujemo potrebne proračune iznutra“, objašnjava on.
Ideja je da se modeli obuče efikasnije, kako bi se smanjila električna struja i naknadne emisije. „Pokušavamo da ne moramo da koristimo toliko energije ili vremena, što dovodi do smanjenja energije ili smanjenja emisije ugljenika“, kaže on. „Idealni scenario je da smanjujemo energiju potrebnu za obuku ili rad ovih sistema bez žrtvovanja prednosti.
Dr Kristijan Bluin, vršilac dužnosti dekana Dalovog Fakulteta računarskih nauka, kaže da veštačka inteligencija ima potencijal da transformiše svet kakav poznajemo, i da će se to dogoditi bez obzira da li tehnologiju učinimo zelenijom ili ne.
„Imamo odgovornost da pronađemo bolji način za rešavanje važnih problema koji zahtevaju manje resursa“, kaže on. „Dok ljudi otkrivaju nove načine da iskoriste veštačku inteligenciju, od ključne je važnosti da razvijemo računarsku nauku kako bismo je učinili održivijom.
Ova ravnoteža je posebno važna za ljude koji rade u klimatskom sektoru. Dr Ania Vaite je izvršni direktor i naučni direktor Ocean Frontier Institute (OFI), istraživačkog instituta u Dal. OFI istražuje promenljivu ulogu okeana u našem klimatskom sistemu i pruža rešenja za ublažavanje klimatskih promena.
Dr Vejt kaže da iako je veštačka inteligencija kritično sredstvo za upravljanje podacima i poboljšanje efikasnosti i tačnosti, postaje neodrživa ako potrošimo više energije nego što uštedimo njenom upotrebom.
„Rad dr Šarme je kritičan jer podržava efikasnost veštačke inteligencije i smanjuje njenu cenu i ugljični otisak“, kaže ona. „Na kraju, bez posla kao što je dr Šarma, rizikujemo da izgubimo sposobnost lansiranja novih inovacija i mogli bismo da propustimo glavne prednosti koje oni pružaju.“
Dr Majkl Frojnd je direktor Dalovog Instituta za istraživanje čistih tehnologija (CTRI) i kaže da korisnici nisu uvek svesni infrastrukture i operacija koje su potrebne za podršku tehnologije koju koriste.
„Odgovoran rast veštačke inteligencije mora uzeti u obzir faktore životne sredine“, kaže dr Frojnd. „To mora da zahteva efikasan rad, uključujući efikasniji kod, odgovorno korišćenje i povezivanje centara podataka sa izvorima zelene energije.
On priznaje da je to težak balans, jer, kao i OFI, CTRI često koristi veštačku inteligenciju da poveća efikasnost operacija.
„Rad istraživača kao što je dr Šarma će rasvetliti pravu vrednost veštačke inteligencije i doneti odluke o tome kako se ona razvija i koristi“, kaže on.
Pretvaranje centara podataka u korišćenje obnovljivih izvora energije je još jedna velika prepreka, a dr Šarma kaže da će istraživanja poput njegovog u kombinaciji sa solarnom energijom, vetrom i hidroelektranama učiniti veštačku inteligenciju zelenijom.
„Sve ove tehnike na kraju pomažu u postizanju ovog cilja zelene veštačke inteligencije i otkrivanju kako možemo da nastavimo da koristimo ove modele mašinskog učenja, ali uz niže troškove energije.“
