Upotreba ChatGPT-ja može potrošiti istu količinu vode koliko potroši američka savezna država Rhode Island u dan i pol.

ChatGPT sa svojim modelom GPT-4 koristi približno 519 mililitara vode za pisanje jedne poruke e-pošte sa 100 riječi, prema istraživanju Washington Posta i Kalifornijskog sveučilišta u Riversideu.

Ovo ekstravagantno korištenje resursa može pogoršati uvjete suše uzrokovane ljudskim djelovanjem, osobito u već suhim klimama.

Istraživački rad 'Making AI Less Thirsty: Uncovering and Addressing the Secret Water Footprint of AI Models' djelo je Mohammada A. Islama s UT Arlingtona, a u njemu su sudjelovali i Pengfei Li, Jianyi Yang i Shaolei Ren s Kalifornijskog sveučilišta u Riversideu.

Gladni i žedni poslužitelji

Novinari Washington Posta koristili su se javnim informacijama za svoje izračune procjena vodenog otiska i potrošnje električne energije.

Ispitali su koliko je električne energije potrebno za rad web poslužitelja koji omogućavaju generativnu umjetnu inteligenciju i vodu za održavanje tih poslužitelja hladnim.

Količina vode i električne energije potrošene u određenim podatkovnim centrima može varirati ovisno o klimi u kojoj se nalaze ti podatkovni centri.

U područjima u kojima je električna energija jeftinija ili ima izobilje vode, podatkovni centri mogu se hladiti putem električnog sustava umjesto rashladnih tornjeva ispunjenih vodom, naprimjer.

Ako jedan od 10 zaposlenih Amerikanaca (oko 16 milijuna ljudi) napiše jednu poruku e-pošte od 100 riječi tjedno pomoću ChatGPT-ja tijekom godine dana, umjetna inteligencija će za to trebati 435.235.476 litara vode. Taj broj otprilike odgovara količini vode koju se potroši u Rhode Islandu tijekom dana i pol.

Za slanje e-pošte od 100 riječi pomoću modela GPT-4 potrebno je 0,14 kilovatsati (kWh) električne energije, što je jednako kao kad 14 LED žarulja ostane uključeno jedan sat.

Ako jedan od 10 zaposlenih Amerikanaca napiše jednu e-poštu od 100 riječi pomoću ChatGPT-ja tjedno tijekom godine, umjetna inteligencija će potrošiti 121.517 megavatsati (MWh) električne energije. To je ista količina električne energije koju sva kućanstva Washingtona potroše tijekom 20 dana.

Za obuku modela GPT-3 potrošeno je 700 tisuća litara vode.

U OpenAI-ju tvrde da konstantno rade na poboljšanju učinkovitosti.

Zarada ili voda

U prosincu 2023. istraživači sa Sveučilišta Carnegie Mellon i Hugging Face otkrili su da je potrebno 2907 kWh električne energije na 1000 zaključaka za generiranje slike umjetnom inteligencijom.

Taj se iznos razlikuje ovisno o veličini njenog modela i razlučivosti slike. Konkretno, istraživači su testirali potrošnju energije u fazi zaključivanja, a ona se događa svaki put kada umjetna inteligencija odgovori na upit, jer su prethodna istraživanja bila usredotočena na fazu obuke.

Najviše emisija ugljika dolazi kao posljedica generiranja slika.

U utrci za zaradom umjetna inteligencija povećava rizik od suše i pritisak na elektrodistribucijsku mrežu. Stoga bi to trebalo uzeti u obzir kad se razmatraju koristi koje donosi, naročito ako dođe do njenog širokog prihvaćanja.

Jedan od načina za ublažavanje utjecaja umjetne inteligencije na okoliš je koristiti obnovljivu energiju vjetra, sunca i hidroelektričnu energiju za napajanje podatkovnih centara ili pak nuklearnu energiju.

Također treba optimizirati procese i smanjiti neučinkovitost. Njezin bi se učinak trebao mjeriti u odnosu na ugljični učinak ljudske radne snage koja obavlja iste zadatke, piše Tech Republic.