Számos területen már élvezzük a mesterséges intelligencia előnyeit, mint például az éghajlatváltozás elleni közdelemben , de ha az AI előnyei mögé nézünk, akkor gyorsan szembesülünk a megoldandó feladatokkal. Ilyen az AI szabályzása, mely területen az Európai Unió létrehozta a világ első átfogó rendeletét a mesterséges intelligencia használatáról, de megemlíthetjük az AI energiaigényét is. Rene Haas, az Arm Holdings vezérigazgatója úgy nyilatkozott, hogy „az évtized végére az AI-adatközpontok az Egyesült Államok energiaszükségletének akár 20–25%-át is igénybe veheti. Ma ez a szám valószínűleg 4%, vagy kevesebb.”
Hatékonyabbá tesz minket, de a hatékonyság és a kényelem sok energiába kerül
A hosszú távú jólétünk egyik fontos alkotóeleme a termelékenységünk növekedési üteme. A 2. világháborútól az 1970-es évekig az USA-ban évente több mint 3%-kal nőtt a termelékenység éves szinten, azaz több mint a kétszeresére nőtt a fenti időszak alatt. Az 1970-es években a termelékenység jelentősen lelassult, majd csak az 1990-es években indult el ismételten a növekedés, a 2000-es évek eleje óta pedig lassulás jellemző. Ezt a hullámzást nevezzük gazdasági ciklusnak.
A munkatermelékenység növekedése 1948 és 2022 között az USA-ban az U.S. Bureau of Labor Statistics adatbázisa alapján. (weforum.org)
Az 1990-es évektől a körülbelül 10 éven át tartó termelékenységi növekedés jelentős része a számítógépekbe és a kommunikációba történő hatalmas beruházási hullám miatt történt.
A generatív mesterséges intelligencia terén a közelmúltban elért előrelépéseket a szoftverek, a hardverek és az adatgyűjtés fejlődése, valamint az élvonalbeli modellekbe történő növekvő beruházások hajtják. Az élvonalbeli AI-rendszerek betanításához használt számítási teljesítmény mennyisége az elmúlt évtizedben félévente megduplázódott, ezáltal a teljesítményük is nőtt, és mostanra lehetővé teszik számunkra, hogy olyan feladatokat is elvégezzenek, vagy a munka egy részében segítsenek, amelyeket korábban a fehérgalléros munkavállalók láttak el.
Úgy is tekinthetünk az AI-ra, mint egy kétélű kardra. Az egyik oldalon egy hatékony eszköz, egyszerűsíti a mindennapi munkavégzést, hatékonyabb működést eredményez, azonban a mesterséges intelligencia futtatásához szükséges infrastruktúra rendkívül energiaigényes.
A mesterséges intelligencia általános, szélesebb körű használata az OpenAI GPT-3 megjelenésével terjedt el. Ennek a népszerű, mesterséges intelligencia-alapú nyelvi modellnek a tanítása rendkívül sok energiát igényel az adatközpontok táplálásához, illetve sok víz szükséges a lehűtésükre.
Amellett, hogy a mesterséges intelligencia segítségével az emberi munkavégzés is hatékonyabb lett, számos más területen is élvezhetjük az előnyét. Az okos otthoni rendszerek, mint az intelligens fűtésszabályozó kevesebb energiafelhasználást eredményeznek. Például a teljes otthoni energiagazdálkodás és automatizálás akár 40%-kal is csökkentheti a háztartások CO₂-fogyasztását.
Egy intelligens otthonokkal foglalkozó tanulmány azonban kimutatta, hogy az emberek további intelligens eszközöket vesznek igénybe a kényelmük növelése érdekében, ahelyett, hogy kevesebb energiát fogyasztanának. Ugyan a közlekedési útvonalak optimalizálásával utazási időt és távolságot is csökkenthetünk, a kényelem mégis kiszorítja az egyéb, fenntarthatóbb tömegközlekedési eszközöket, és az energiamegtakarítás ellenére a kényelem mégis 69%-kal több klímaszennyezést eredményez.
De mégis mennyi az a sok energia?
Sam Altman, az OpenAI vezérigazgatója így fogalmazott a számítási intelligencia és az energia kapcsán:
„Sokkal több energiára van szükségünk a világban, mint azt korábban gondoltuk. Az egész világmodellem az, hogy a jövő két fontos valutája a számítási intelligencia és az energia.”
A sok pozitív hír kapcsán a mesterséges intelligenciáról úgy tűnhet, hogy valószínűleg alábecsülik a környezetre gyakorolt hatásának valódi mértékét. Ma már a mesterséges intelligencia ott lapul a zsebünkben, használjuk a mindennapi életünkben, illetve mi is ki vagyunk téve a hatásának. Míg mi elkérjük tőle a tökéletes gulyás elkészítési módját, a vállalkozások AI-t használnak termékek és tartalmak fejlesztésére, előállítására és forgalmazására, befolyásolja a kereséseinket, a vásárlásainkat, és végső soron a teljes mindennapi életünket.
Azzal, hogy a gulyás elkészítési módját például a ChatGPT-tól kérdezzük meg, akár 25-ször több energiát fogyasztunk egy Google-keresésnél. A már korábban említett vízhasználat pedig körülbelül 20–50 lekérdezésből álló beszélgetés során fél liter elpárolgott vizet jelent – azaz egy kis palacknyit.
A Nemzetközi Energiaügynökség (IEA) januárban kiadott előrejelzésében a következő két év globális energiafelhasználására vonatkozóan az első helyen az adatközpontokhoz, a kriptovalutákhoz és a mesterséges intelligenciához kapcsolódó villamosenergia-fogyasztás található. Az IEA becslése szerint az említett területeken felhasznált villamosenergia a globális energiaigény közel 2%-át tette ki 2022-ben, és 2026-ra a jelenlegi fogyasztásnövekedésből kiindulva ez a szám megduplázódhat. Összehasonlításként, a 2026-os keresleti becslés megegyezne Japán mostani energiafelhasználásával.
Mi a megoldás?
Bár a mesterséges intelligencia rendkívül hasznos segítőnkké vált az utóbbi időben, a magas energiaigény csökkentésére még most is keresik az alternatív megoldásokat. Ilyen megoldás lehet például az 1-bites LLM, mely olcsóbb, gyorsabb és környezetbarátabb működést eredményez, azonban kevésbé pontos működést.
Can AI actually increase human productivity? | World Economic Forum (weforum.org)
AI already uses as much energy as a small country. It’s only the beginning. – Vox
How much electricity do AI generators consume? – The Verge
As Use of A.I. Soars, So Does the Energy and Water It Requires – Yale E360
The AI Boom Could Use a Shocking Amount of Electricity | Scientific American
