Generative AI의 탄소 발자국에 대한 비판적 시각
요컨대
이미지 처리 및 챗봇 생성은 데이터 센터의 일반적인 작업입니다. 이러한 작업은 수천 대의 컴퓨터에서 수행됩니다.
AI 기반 챗봇 및 이미지 생성기는 전 세계 데이터 센터에 있는 수천 대의 컴퓨터에서 실행됩니다. 이러한 데이터 센터는 엄청난 양의 데이터를 처리하고 매우 빠른 속도로 복잡한 계산을 수행하도록 설계되었습니다. AI 기반 기술에 대한 수요가 계속 증가함에 따라 이러한 강력한 데이터 센터에 대한 필요성도 증가할 것입니다.
생성 AI(Generative AI)는 챗봇과 이미지 생성기의 기반이 되는 기술입니다. Generative AI는 문장, 단락 또는 이미지와 같은 복잡한 출력을 생성합니다. 스마트 스피커나 자동 완성과 같은 애플리케이션에서는 오디오 응답을 생성하거나 검색어를 제안할 수 있습니다. 챗봇과 이미지 생성기 점점 인기가 높아지고 있으며 Google과 Microsoft는 AI 언어 모델을 사용하여 검색 결과를 개선할 것입니다. 그것 필요 강력한 모델을 구축하기 위한 더 많은 에너지. AI가 강력할수록 더 많은 에너지가 필요하기 때문입니다. 이것이 사회의 미래 탄소 발자국에 어떤 영향을 미칠지는 불분명합니다. 연구원들은 AI 모델을 보다 에너지 효율적으로 만드는 방법을 모색하고 있습니다. 한 가지 접근 방식은 기존 프로세서보다 더 효율적으로 계산을 수행할 수 있는 특수 하드웨어를 사용하는 것입니다.
연구자들은 110년에 2019억 XNUMX천만 개의 매개변수가 있는 BERT라는 생성형 AI 모델을 만드는 데 XNUMX인당 대륙 횡단 비행의 에너지를 소비한 것으로 추정합니다. 이러한 에너지 사용은 AI 모델 개발이 계속 가속화됨에 따라 심각한 환경 문제입니다. 결과적으로 AI 개발에 대한 보다 생태적이고 에너지 효율적인 접근 방식이 필요합니다. 태양열이나 풍력과 같은 재생 가능 에너지원을 사용하면 AI 모델의 탄소 발자국도 크게 줄일 수 있습니다.
ChatGPT 에서 출시한 모델입니다. OpenAI 2022년 XNUMX월에 끝났습니다. 1.5 억 방문 2023년 XNUMX월에 Microsoft가 ChatGPT 검색 엔진에, Bing, 4년 2023월 XNUMX일 모든 사람에게 제공되었습니다. 챗봇은 문서 작성, 수학 문제 해결, 마케팅 생성 등 다양한 작업을 수행할 수 있는 AI 비서입니다. 캠페인. 새로운 데이터를 따라잡으려면 모델을 정기적으로 업데이트해야 합니다. 창조의 탄소 발자국 ChatGPT is 불명하지만 그 확률은 의 것보다 높을 가능성이 높습니다. GPT3. 사용되는 하드웨어 및 인프라를 기반으로, ChatGPT전력 소비 및 처리 속도 측면에서 의 효율성은 변경될 수 있습니다. 따라서 다음과 같은 AI 모델을 생성하고 활용할 때 ChatGPT, 환경의 영향과 리소스 사용량을 고려하는 것이 중요합니다. 한 번의 채팅으로 검색 엔진에 대한 일반 쿼리보다 훨씬 비쌉니다. ChatGPT 비용 2 센트 일반 Google 요청은 에너지 소비로 인해 비용이 XNUMX배 저렴합니다.
큰 생성 AI 모델 여기 머물고 사람들은 정보를 얻기 위해 그들에게로 향할 것입니다. 예를 들어, 학생이 수학 문제를 푸는 데 도움이 필요하면 튜터나 친구에게 묻거나 교과서를 참조합니다. 미래에는 아마도 챗봇에게 물어볼 것입니다. 하나의 대형 AI 모델이 환경을 망치지는 않겠지만, 수천 개의 기업이 각각 수백만 명의 고객이 사용하는 서로 다른 목적을 위해 약간 다른 AI 봇을 개발하면 에너지 사용이 문제가 될 수 있기 때문입니다. 좋은 소식은 AI가 재생 가능 에너지로 작동할 수 있다는 것입니다. 녹색 에너지가 더 풍부한 곳으로 계산을 가져오거나 재생 가능 에너지를 더 많이 사용할 수 있는 시간대에 계산을 예약하면 더 효율적일 수 있습니다.
대중은 AI 모델의 탄소 발자국에 대한 데이터를 사용하여 "더 친환경적인" 챗봇을 선택할 수 있습니다. 미래는 "더 친환경적인" AI 시스템을 선택하는 데 사용될 수 있습니다.
- 전 세계는 제너레이티브 AI의 잠재력에 대해 흥분하고 있습니다. 연구원들은 이것이 인상적이라고 말하지만 우리가 생각하는 것보다 더 발전할 수 있습니다. Microsoft와 Columbia University의 연구원들은 챗봇이 다음과 같은 증거를 보여줄 수 있음을 보여주었습니다. AGI.
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Damir는 팀 리더, 제품 관리자 및 편집자입니다. Metaverse Post, AI/ML, AGI, LLM, Metaverse 및 Web3-관련 분야. 그의 기사는 매달 백만 명이 넘는 사용자의 엄청난 청중을 끌어들입니다. 그는 SEO 및 디지털 마케팅 분야에서 10년의 경험을 가진 전문가로 보입니다. Damir는 Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto 및 기타 간행물. UAE, 터키, 러시아, CIS를 오가며 디지털 유목민으로 활동하고 있습니다. Damir는 끊임없이 변화하는 인터넷 환경에서 성공하는 데 필요한 비판적 사고 기술을 제공했다고 믿는 물리학 학사 학위를 받았습니다.
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