«Если вы создаете конкретное приложение, например поиск по электронной почте… вам действительно нужны эти большие модели, способные на все? Я бы сказал нет», — говорит Луччиони.

Потребление энергии, связанное с использованием инструментов искусственного интеллекта, было недостающим элементом для понимания их истинного углеродного следа, говорит Джесси Додж, научный сотрудник Института искусственного интеллекта Аллена, который не участвовал в исследовании.

Также важно сравнивать выбросы углекислого газа от новых, более крупных генеративных моделей и старых моделей искусственного интеллекта, добавляет Додж. «Это подчеркивает идею о том, что новая волна систем искусственного интеллекта гораздо более углеродоемка, чем то, что было еще два или пять лет назад», — говорит он.

Google один раз оцененный что средний поиск в Интернете потребляет 0,3 ватт-часа электроэнергии, эквивалент проехать на автомобиле 0,0003 мили. Сегодня это число, вероятно, намного выше, поскольку Google интегрировал генеративные модели искусственного интеллекта в свой поиск, говорит Виджей Гадепалли, научный сотрудник лаборатории Линкольна Массачусетского технологического института, который не участвовал в исследовании.

Исследователи не только обнаружили, что выбросы для каждой задачи оказались намного выше, чем они ожидали, но и обнаружили, что ежедневные выбросы, связанные с использованием ИИ, намного превышают выбросы от обучения больших моделей. Луччиони протестировал различные версии многоязычной модели искусственного интеллекта BLOOM от Hugging Face, чтобы определить, сколько раз потребуется использовать ее, чтобы окупить затраты на обучение. Чтобы достичь углеродной стоимости обучения самой большой модели, потребовалось более 590 миллионов использований. По словам Луччиони, для очень популярных моделей, таких как ChatGPT, может потребоваться всего пара недель, чтобы выбросы от использования такой модели превысили выбросы от обучения.

Это связано с тем, что большие модели ИИ обучаются только один раз, но затем их можно использовать миллиарды раз. В соответствии с некоторые оценки, популярные модели, такие как ChatGPT, имеют до 10 миллионов пользователей в день, многие из которых запрашивают модель более одного раза.

Подобные исследования делают потребление энергии и выбросы, связанные с ИИ, более ощутимыми и помогают повысить осведомленность о углеродном следе, связанном с использованием ИИ, говорит Гадепалли, добавляя: «Мне бы хотелось, чтобы потребители начали спрашивать об этом. »

Додж говорит, что надеется, что подобные исследования помогут нам привлечь компании к ответственности за использование энергии и выбросы.

«Ответственность здесь лежит на компании, которая создает модели и получает от них прибыль», — говорит он.