A klímaváltozás napjaink egyik legégetőbb problémája. Ezt már nemcsak a kutatók állítják, az átlagemberek is érzik a bőrükön, mivel több mint egy éve stabilan a Párizsi Egyezményben megállapított másfélfok körüli emelkedésről beszélünk az ipari forradalom kezdetéhez képest. Ennek nyomán a nemzeteken túl a nagyvállalatokon is egyre nagyobb a felhasználói nyomás a karbonkibocsátás és az energiafogyasztás csökkentésére.

A nagy technológiai cégek emiatt egyre hangosabban hirdetik, hogy ők bizony törődnek a kibocsátásukkal: állításuk szerint ezért jár például egyre kevesebb mobil mellé töltő, és az egyéb tartozékok is kikoptak a dobozokból.

Ez viszont inkább önköltség-csökkentő látszatintézkedés, hiszen a globálisan vezetőnek számító tech cégek 2024-es környezetvédelmi jelentései azt mutatják, hiába a sok ígéret, az, hogy 2030-ra karbonsemlegessé váljanak a termelési láncok és a vállalatok működése, egyre lehetetlenebb célkitűzésnek tűnik.

Ennek oka többek közt, hogy az újrahasznosítás még mindig elenyésző a legtöbb gyártónál, és hiába állítja például az Apple, hogy a 2023-as Apple Watch már karbonsemleges termék, de vajon mennyire vehető komolyan egy ilyen kijelentés egy évente új, de kevés újdonságot tartalmazó változattal jelentkező okosóra esetében? A leginkább aggasztó viszont az, hogy a Big Five, vagyis az öt legnagyobb tech cég:

az Alphabet (Google), az Apple, a Meta, a Microsoft és az Amazon

mind-mind fejest ugrottak a mesterséges intelligencia versenybe.

Chris Jung / NurPhoto / Getty Images Apple Watch termékek az Apple Yeouido-i boltjában 2023-ban.

Az pedig már most tisztán látszik, hogy az MI-programok alapjául szolgáló nagy nyelvi modellek (LLM) betanítása kisebb, fejlődő országok heti energiafogyasztásával vetekszik. Arról pedig akkor még szó sem esett, hogy ezek fenntartása, valamint egy-egy szöveg, kép, vagy videó generálása mennyi energiát emészt fel. Márpedig ha komolyan akarnak beszélni a nagyvállalatok a karbonsemlegességről, ezzel muszáj lesz valamit kezdeniük.

Mit mutatnak a számok?

A Google 2024-es környezetvédelmi jelentéséből kiderül, hogy a Kaliforniában székelő vállalat üvegházhatású gázkibocsátása közel 50 százalékkal nőtt az elmúlt 5 évben. A dokumentum szerint a Google 2023-ban 14,3 millió tonna szén-dioxidot bocsátott ki, ami 48 százalékkal több, mint 2019-ben, és 13 százalékkal haladja meg az egy évvel korábbi eredményt. A Microsoft esetében szintén jelentős kibocsátásnövekedésről beszélhetünk, ahogy a Meta esetében is – bár ez utóbbi vállalatnál még csak a tavalyi jelentés érhető el.

Az Apple legfrissebb jelentése ennél azért megnyugtatóbb, a cupertinói cég ugyanis 4 év alatt 36 százalékkal, 8 év alatt pedig mintegy 50 százalékkal csökkentette a kibocsátását. Erről nagyrészt a megújuló energiába való bődületes befektetései gondoskodtak. Az Amazon esetében ugyan szintén még csak a 2023-as jelentés áll rendelkezésre, eszerint az Apple-höz hasonlóan sikerült megvágni a kibocsátást, habár nem olyan drasztikus mértékben, mint a cupertinóiaknál.

Az energiafogyasztását azonban egyik cégnek sem sikerült csökkenteni, sőt jelentős növekedés figyelhető meg, ahogy a vízfogyasztás terén is.

A Google a 2022-es 21,7 millió megawattórás fogyasztása idénre 25,3 millió megawattórára nőtt, a Metánál pedig az éves energiafogyasztás 34,8 millióról emelkedett 42,5 millió megawattórára. A többi vállalat esetében kevésbé egyértelmű az adatközlés, a fogyasztás azonban mind az irodák, mind pedig a gyártás terén emelkedő tendenciát mutat. Szintén szembetűnő mindegyik szereplőnél, hogy a vízfogyasztás kilőtt: a Google például 24 millió köbmétert használt el csak az adatközpontjaiban és az irodáiban.

Plexi Images / GHI / UCG / Universal Images Group / Getty Images A Google irodaháza Cambridge, Massachusetts.

A felhasználás növekedésénél szinte mindenhol két szektorra tolják rá a felelősséget: az ellátási láncra, valamint az adatközpontokra. Ez utóbbi fenntartása, sőt az infrastruktúra bővítése elkerülhetetlennek tűnik napjainkban, amikor a globális felhasználói adatmennyiség folyamatosan emelkedik. Erre jön még pluszban a mesterséges intelligencia berobbanása, ami szintén komoly terhelést jelent, legyen bármennyire környezetbarát a felhasznált energia forrása.

Drága móka a mesterséges intelligencia

Ha napjainkban körbenézünk a mesterséges intelligencia piacon, a Google és a Meta mellett leginkább néhány éves startupokat láthatunk. Ezek a friss cégek azonban nagyrészt az említett tech óriások által lettek feltőkésítve, akik a pénzükért cserébe használhatják az Anthropic-hoz és az OpenAI-hoz hasonló vállalatok fejlesztéseit.

A Microsoft elsők között figyelt fel erre a piacra, amikor 2019 júliusában, bő három évvel a ChatGPT megjelenése előtt 1 milliárd dollárt fektetett be az OpenAI-ba. Azóta ez az összeg már 15 milliárd dollár környékén járhat, ami egyszerre volt remek befektetés a Microsoftnak, és óriási lehetőség a Sam Altman vezette vállalatnak. Előbbi ugyanis egy úttörő startupból profitálhat hosszú távon, utóbbi pedig kénye kedvére használhatja az óriás adatközpontjainak számítási kapacitását, így fejlesztve tovább modelljeit.

Hasonló a helyzet a jelenlegi benchmark tesztek alapján még a GPT-4o modellt is maga mögé utasító Claude nagy nyelvi modell tulajdonosával, az Anthropic-kal is. Az Amazon és a Google ugyanis 2023 novemberi adatok alapján mintegy 6 milliárd dollárt fektetett be a startupba egy év alatt, amely összeg azóta nem kizárt, hogy még tovább nőtt.

Az óriások tehát lényegében abba fektetik a pénzüket, hogy minden adat az ő rendszereiken haladjon át, és használhassák a közvetve ebből születő fejelsztéseket.

Hasonló beruházásokra nemcsak az Egyesült Államokban vetemednek a Big Five tagjai, a Microsoft például 4 milliárd euróval szállt be a francia MI-piac felvirágoztatásába, többek közt a francia OpenAI-ként is ismert Mistral fejlesztéseibe. Erre pedig a számítási kapacitás elérésén túl is nagy szüksége van a startupoknak, ugyanis egy olyan naprakész csúcsmodell, mint például a GPT-4 betanítása nagyjából 100 millió dollárba kerül.

CFOTO / Future Publishing / Getty Images

Pontos adatok nem állnak rendelkezésre arról, hogy egy ChatGPT-hez hasonló fejlesztés betanításához hány megawattórára van szükség, ahogy arról sem, mennyibe kerül mindezt működtetni. Becslések azonban vannak. Eszerint a GPT-4 modell betanításához több mint 50 gigawattórányi energia kellett, míg a korábbi GPT-3 betanításához ötvened ennyire volt szükség. Egy 2023-as számítás szerint a ChatGPT akkoriban naponta 195 millió kérésre válaszolt, a használat pedig napi 564 megawattóra átlagos áramfogyasztással járt, ami azóta tovább nőtt.

Nekünk is van felelősségünk

Mivel elképesztő hatalommal és erőforrással bíró cégekről beszélhetünk, a fogyasztók hajlamosak lesöpörni magukról a felelősséget azzal, hogy ők csak egyszerű felhasználók. Így sokan nem éreznek lelkiismeretfurdalást, amikor a temus vásárlásukról kiderül, hogy tulajdonképpen rabszolgaüzemben készültek, és akkor sem, amikor az akkumulátorokhoz szükséges anyagok bányászatáról szólnak a hírek.

A mesterséges intelligencia korába lépve, és látva az elképesztő tempót, amiben az újabb fejlesztések és kütyük piacra kerülnek, az etikai aggodalmakon túl azonban az a kérdés is felértékelődik, hogy milyen terhet jelent az MI a bolygónk számára. Transzparenciára e téren aligha számíthatunk, így ismét csak a kutatók számításaira támaszkodhatunk, mikor arra vagyunk kíváncsiak, mit is jelent pontosan, ha egy szöveg, kép vagy videó generálása mellett döntünk.

A Carnegie Mellon Egyetem és a Hugging Face gépi tanulással foglalkozó kutatói közös publikációjukban 88 különböző modellen végeztek teszteket, számos használati módot vizsgáltak, kezdve a kérdések megválaszolásától a tárgyak azonosításán át egészen a képgenerálásig. Mindegyik esetben 1000-szer futtattak le kéréseket, majd megbecsülték annak energiaköltségét.

Ezek alapján messze a szöveggenerálás a „legkörnyezetkímélőbb”, amit az MIT eredményei is megerősítenek: eszerint 1000 szöveggenerálás nagyjából 0,047 kilowattórát fogyaszt, ami annyinak felel meg, mintha 16 százalékra töltenénk fel a mobilunkat, vagy ha 3,5 percig netflixeznénk.

A számok lényegesen nagyobbak voltak a képgeneráló modelleknél, amelyek átlagosan 2,907 kilowattórát használtak 1000 kérés alatt. Ez nagyjából annyi, mintha teljesen feltöltenénk az okostelefonunkat. Kibocsátás terén sem festenek túl jól az arányszámok: a Stable Diffusion XL képgenerátor 1000 munkamenete nyomán közel 1600 gramm szén-dioxid termelődött, ami olyan, mintha hat és fél kilométert tettünk volna meg egy gázüzemű autóval. A videógenerálás egyelőre annyira új dolog, hogy még becslések sem nagyon vannak erről a területről.

Nem túl fényes a jövő

Alex de Vries, a VU Amsterdam Egyetem doktorandusza a Joule szaklapban közzétett kutatása szerint 2027-re a mesterséges intelligencia szektor 85-134 terawattórás fogyasztást is elérhet majd évente, ami nagyjából annyi, mint a szakértő hazájának, Hollandiának az éves energiaigénye.

A Nemzetközi Energia Ügynökség legutóbbi jelentéséből hasonló eredmények olvashatók ki: eszerint az adatközpontok villamosenergia-felhasználása a közeljövőben jelentősen meg fog nőni a mesterséges intelligencia és a kriptovaluták forgalmának köszönhetően. Az ügynökség szerint az adatközpontok energiafelhasználása körülbelül 460 terawattóra volt 2022-ben, 2026-ra pedig 620 és 1050 terawattóra közé emelkedhet, ami Svédország, illetve Németország energiaigényének feleltethető meg.

A mesterséges intelligencia tehát jól láthatóan megtörte a 2010 és 2018 között tapasztalt stabil energiafelhasználási görbét az adatközpontok esetében, ami az idő tájt a globális fogyasztás 1-2 százalékát tette ki. Ez könnyen lehet, hogy 2030-ra már négy százalékra nő.

Ez az arányszám sokaknál extrém megoldások kipróbálását eredményezheti: az Európai Unió például azt tervezi, hogy az űrbe helyezné át az adatközpontjait, így gondoskodva a hűtésről – habár a rakéták felküldésével keletkező kibocsátással, úgy tűnik, nem nagyon számoltak. A kutatók és a nagy cégek világszerte próbálkoznak hatékonyabb megoldások bevezetésével a nagy energiafogyasztással járó területeken, ám minden bizonnyal hosszú évek telhetnek el addig, míg ezek ténylegesen felhasználásra kerülnek.

Kapcsolódó Karnyújtásnyira kerültek az emberi kommunikációtól a gépek A GPT-4 már az emberek több mint felét meg tudja győzni arról, hogy valós személlyel van dolguk.

The post Felforr a Föld a mesterséges intelligencia miatt first appeared on 24.hu.