Umetna inteligenca je postala eden od pomembnih delov naših življenj, pa naj si to želimo ali ne. Njeno bistvo so seveda računalniki oziroma procesi, ki tečejo v njih. Računalniki pa seveda porabijo določeno količino energije. Včeraj smo pisali o tem, kako požrešno je rudarjenje za kriptovalutami, danes pa se malce pozabavajmo z umetno inteligenco. Je ta tudi tako požrešna?
Neposredne primerjave ni in je tudi več ali manj neizvedljiva, saj ne moremo vedeti, koliko sistemov umetne inteligence teče v svetu. Raziskovalci univerze MIT so zato raziskali, koliko CO2 proizvede en sam sistem umetne inteligence oziroma strojnega učenja in nam s tem pričarati vsaj približno sliko, o kateri smo pisali pred nekaj tedni.
Torej - omenjena skupina je med seboj primerjala štiri sisteme umetne inteligence, namenjene razumevanju pisane besede: Transformer, ELMo, BERT in GPT-2. In kaj pomeni »razumevanje pisane besede«? Za boljšo predstavo povejmo, da gre pri recimo GPT-2 za sistem, ki je iz 40 GB internetnega besedila sposoben napovedati, kakšna bo naslednja beseda, tega pa se je naučil z analizo besedil na več kot 8 milijonih spletnih strani. Takšno učenje seveda zahteva čas, procesorsko moč in posledično – električno energijo. Znanstveniki so pri vsakem omenjenem sistemu izmerili enodnevno porabo energije, številko nato množili s številom dni, potrebnih za učenje umetne inteligence, nato pa, z upoštevanjem povprečne emisije ogljika pri proizvodnji električne energije, iz vsega skupaj izračunali povprečni ogljični odtis. In ta je res velik – kar 284 ton, kar je petkrat več od povprečnega avtomobila v njegovi celotni življenjski dobi.
Ta primerjava je sicer dokaj zgovorna, vendar obstajajo še druge, prav tako zanimive:
- let med New Yorkom in San Franciscom povzroči za okoli 900 kg emisij CO2 po potniku,
- povprečen zemljan povzroči za okoli 5 ton emisij letno
- povprečen Američan za okoli 16,4 tone letno,
- povprečen avtomobil (vključno z gorivom) 57 ton v celotni svoji življenjski dobi.
Vir: MIT
