13. April 2023

KI-Training und die Wasserkrise: Ein Blick auf den überraschenden Zusammenhang dazwischen ChatGPT und Wasserverbrauch

Veröffentlicht: 13. April 2023 um 3:36 Uhr. Aktualisiert: 13. April 2023 um 3:36 Uhr

In Kürze

Große Sprachmodelle wie OpenAI ChatGPT und Googles Barde erfordern riesige Serverfarmen, um genügend Daten zum Trainieren der leistungsstarken Programme bereitzustellen. Sie verbrauchen viel Wasser. Experten befürchten, dass verschüttete Wasserflaschen die Wasserversorgung beeinträchtigen könnten, insbesondere in den Vereinigten Staaten, da mit einer Zunahme der Dürre und der Umweltunsicherheit zu rechnen ist.

Die beliebten großen Sprachmodelle, wie OpenAI ChatGPT und Googles Bard erfordern riesige Server, um genügend Daten zum Trainieren der leistungsstarken Programme bereitzustellen. Das macht die KI-Chatbots extrem durstig. Forscher fanden heraus, dass Training beliebt ist ChatGPT allein verbrauchten 185,000 Gallonen Wasser. Das fürchten sie verschüttete Wasserflaschen könnte die Wasserversorgung beeinträchtigen, insbesondere in Regionen mit historischer Dürre.

KI-Training und die Wasserkrise: Ein Blick auf den überraschenden Zusammenhang dazwischen ChatGPT und Wasserverbrauch

Die Menge an Süßwasser, die zum Trainieren einer künstlichen Intelligenz benötigt wird, entspricht der Menge an Süßwasser, die zum Füllen des Kühlturms eines Kernreaktors benötigt wird. Der neueste Supercomputer von Microsoft hat 10,000 Grafikkarten und über 285,000 Prozessorkerne, was das Ausmaß der Operation hinter KI zeigt.

Chatbots, die den KI-Wasserfußabdruck verwenden, müssen vorrangig angegangen werden, um die globalen Wasserprobleme zu bekämpfen. Der Wasserverbrauch wird für KI mit physischer Entnahme im Vergleich zum Verbrauch unterschiedlich berechnet.

Serverräume müssen kühl gehalten werden, um Fehlfunktionen der Geräte zu vermeiden. Um diese Temperatur aufrechtzuerhalten, werden Kühltürme eingesetzt, um kaltes Wasser zu verdampfen. Forscher schätzen, dass in einem durchschnittlichen Rechenzentrum für jede Kilowattstunde eine Gallone Wasser verbraucht wird. In Rechenzentren können saubere Frischwasserquellen verwendet werden, um Korrosion oder Bakterienwachstum zu vermeiden.

Rechenzentren benötigen große Mengen Wasser und Strom, um Modelle zu trainieren. Das Forschungspapier von 2018 schätzt, dass Google GPT3 könnte allein für das Training über 500,000 Liter Wasser und 4.5 Millionen Watt Strom benötigen. Auch andere LLMs benötigen zum Trainieren große Mengen Wasser und Strom.

Forscher sind besorgt über die Auswirkungen des Klimawandels und des Wasserverbrauchs auf die US-Bevölkerung. Sie glauben, dass bis zum Ende des Jahrhunderts fast die Hälfte der Süßwasserbecken des Landes nicht in der Lage sein werden, den monatlichen Wasserbedarf zu decken. Viele Regionen konnten ihre sehen Wasserversorgung durch steigende Temperaturen in den nächsten 50 Jahren um ein Drittel reduziert werden. Obwohl Überschwemmungen dazu beigetragen haben, einige schlimme Bedenken abzuwehren, ist die Dürre im amerikanischen Westen die schlimmste seit 1,000 Jahren. Die Wasserstände an Stauseen wie Lake Mead sind so weit zurückgegangen, dass sie Jahrzehnte freigelegt sind.

Die Kosten für den KI-Wasserverbrauch können gesenkt werden, indem Modelle außerhalb der Spitzentemperaturen trainiert und während „wassereffizienter Stunden“ mit Chatbots interagiert werden. Transparenz und mehr Transparenz ist erforderlich, damit KI-Modellentwickler und Rechenzentrumsbetreiber transparenter werden.

ChatGPT ist ein fortschrittliches KI-Tool, das für eine Vielzahl von Zwecken verwendet werden kann, von der Erstellung von Gedichten bis zum Spielen textbasierter Spiele. Eine der faszinierendsten Anwendungen ist die Fähigkeit, erstaunliche Ergebnisse zu erzielen Text-zu-Bild-Aufforderungen. ChatGPT ist ein Modell, das verwendet ein Dialogformat um mit Benutzern zu interagieren und den Diskursfluss aufrechtzuerhalten. Das zum Trainieren des Bots verwendete Modell stammt von GPT3.5. Der Bot ist sehr intelligent und kann mit lustigen Witzen antworten oder Briefe schreiben.

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