生成 AI の二酸化炭素排出量に対する批判的考察
簡単に言えば
画像処理 チャットボットの作成はデータセンターの一般的なタスクです。 これらのタスクは何千ものコンピュータによって実行されます。
AI を活用したチャットボットと画像ジェネレーターは、世界中のデータセンターにある数千台のコンピューターで実行されています。 これらのデータセンターは、大量のデータを処理し、複雑な計算を超高速で実行できるように設計されています。 AI を活用したテクノロジーの需要が高まるにつれ、これらの強力なデータセンターの必要性も高まります。
ジェネレーティブ AI は、チャットボットや画像ジェネレーターの背後にあるテクノロジーです。 生成 AI は、文、段落、画像などの複雑な出力を作成します。 スマート スピーカーやオートコンプリートなどのアプリケーションでは、音声応答を生成したり、検索クエリを提案したりできます。 チャットボットと 画像ジェネレータ の人気が高まっており、Google と Microsoft は AI 言語モデルを使用して検索結果を改善する予定です。 それ 必要 強力なモデルを構築するためのより多くのエネルギー。 AIが強力であればあるほど、より多くのエネルギーが必要となるからです。 これが社会の将来の二酸化炭素排出量にどのような影響を与えるかは不明です。 研究者たちは、AI モデルのエネルギー効率を高める方法を模索しています。 XNUMX つのアプローチは、従来のプロセッサよりも効率的に計算を実行できる特殊なハードウェアを使用することです。
研究者らは、110 億 2019 万個のパラメーターを備えた BERT と呼ばれる生成 AI モデルの作成に、XNUMX 年に XNUMX 人が大陸横断飛行するほどのエネルギーを消費したと推定しています。AI モデルの開発が加速し続ける中、このエネルギー使用量は深刻な環境問題となっています。 その結果、AI 開発には、より環境に優しくエネルギー効率の高いアプローチが必要となります。 太陽光や風力などの再生可能エネルギー源を使用すると、AI モデルの二酸化炭素排出量も大幅に削減できます。
ChatGPT から発売されたモデルです OpenAI 2022年XNUMX月に終わりました。 1.5億回の訪問 2023 年 XNUMX 月にマイクロソフトを法人化 ChatGPT 検索エンジンに、Bing に統合され、4 年 2023 月 XNUMX 日に誰でも利用できるようになりました。チャットボットは、文書の作成、数学の問題の解決、マーケティングの作成など、さまざまな作業を実行できる AI アシスタントです。 キャンペーン。 新しいデータに対応するには、モデルを定期的に更新する必要があります。 創造による二酸化炭素排出量 ChatGPT is 知らない、しかしそれよりも高い可能性があります。 GPT3. 使用されているハードウェアとインフラストラクチャに基づいて、 ChatGPTの消費電力と処理速度の効率は変化する可能性があります。 そのため、次のようなAIモデルを作成・活用する際には、 ChatGPT、環境への影響とリソースの使用状況を考慮することが重要です。 XNUMX つのチャットで検索エンジンへの通常のクエリよりもはるかにコストが高くなります。 ChatGPT 2セントかかります また、通常の Google リクエストは、エネルギー消費のおかげで XNUMX 分の XNUMX のコストがかかります。
L 生成 AI モデル 彼らはここに留まり、人々は情報を求めて彼らに頼るでしょう。 たとえば、生徒が数学の問題を解くのに手助けが必要な場合、家庭教師や友人に尋ねたり、教科書を調べたりします。 将来的にはチャットボットに頼ることになるだろう。 単一の大規模な AI モデルが環境を破壊することはありませんが、千の企業がさまざまな目的に合わせてわずかに異なる AI ボットを開発し、それぞれが数百万の顧客によって使用される場合、エネルギーの使用が問題になる可能性があるからです。 良いニュースは、AI が再生可能エネルギーで実行できることです。 グリーン エネルギーがより豊富にある場所に計算を適用したり、再生可能エネルギーがより利用可能な時間帯に計算をスケジュールしたりすることで、より効率的になる可能性があります。
一般の人は、AI モデルの二酸化炭素排出量に関するデータを使用して、より「環境に優しい」チャットボットを選択できます。 将来的には、より「環境に優しい」AI システムを選択できるようになるかもしれません。
- 世界は生成 AI の可能性に興奮しており、研究者らはこれが素晴らしいと述べていますが、それは私たちが思っているよりも進んでいる可能性があります。 マイクロソフトとコロンビア大学の研究者は、チャットボットが次の証拠を示すことができることを示しました。 AGI.
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著者について
Damir は、チームリーダー、プロダクトマネージャー、編集者です。 Metaverse PostAI/ML、AGI、LLM、メタバース、 Web3に関連するフィールド。 彼の記事は、毎月 10 万人を超えるユーザーという膨大な読者を魅了しています。 彼はSEOとデジタルマーケティングでXNUMX年の経験を持つ専門家のようです。 ダミールはMashable、Wired、 Cointelegraph、The New Yorker、Inside.com、Entrepreneur、BeInCrypto、およびその他の出版物。 彼はデジタル遊牧民として UAE、トルコ、ロシア、CIS の間を旅しています。 ダミールは物理学の学士号を取得しており、これにより、インターネットの絶え間なく変化する状況で成功するために必要な批判的思考スキルが身についたと信じています。
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