Насколько экологичны искусственный интеллект и человеческие задачи? Сравнение углеродного следа искусственного интеллекта и задач, выполняемых людьми.
Сравнение экологичности искусственного интеллекта и человеческих задач.
В последние годы искусственный интеллект (ИИ) сделал значительные шаги вперед, и его применение распространилось на различные отрасли, включая здравоохранение, банковское дело, транспорт и сохранение окружающей среды. Однако с распространением использования ИИ появились опасения относительно его влияния на окружающую среду, особенно в отношении энергии, необходимой для работы и обучения моделей ИИ, и связанных с этим выбросов парниковых газов. Один из наиболее мощных сегодняшних систем ИИ, GPT-3, например, создает выбросы при обучении, сравнимые с выбросами, создаваемыми пятью автомобилями на протяжении их жизненного цикла.
В недавнем исследовании были изучены экологические последствия нескольких систем ИИ в контексте выполнения задач, таких как написание и рисование. Команда исследователей сравнила выбросы, создаваемые различными системами ИИ, а именно ChatGPT, BLOOM, DALL-E2 и Midjourney, с выбросами, создаваемыми людьми при выполнении тех же задач. Особое внимание было уделено задачам написания текста и создания изображений.
Целью является сравнение экологического воздействия, создаваемого людьми при выполнении этих задач, с воздействием ИИ. Команда подчеркнула взаимозаменяемость людей и ИИ, показав, что эти затраты обычно ниже, чем при выполнении идентичных действий людьми, несмотря на экологические затраты, связанные с ИИ. Результаты показали поразительное расхождение в случае создания текста.
- Введение в библиотеки глубокого обучения PyTorch и Lightning AI
- Количественная оценка скрытых регрессий в GPT-4 со временем
- Внутри AGENTS Новая открытая платформа для создания полуавтономных агентов LLM
При создании страницы текста системы ИИ создают от 130 до 1500 раз меньше эквивалента углекислого газа (CO2e), чем сделал бы человек. Это значительное различие подчеркивает экологические преимущества ИИ в этой ситуации. Аналогично этому, системы ИИ выбрасывают на 310-2900 раз меньше CO2e, чем люди, при создании изображений. Эти цифры явно показывают, насколько меньше выбросов производится при создании изображений с использованием ИИ.
Команда отметила, что важно понимать, что исследование выбросов само по себе не может дать полную картину, так как необходимо учитывать ряд важных социальных последствий и факторов, которые следующие:
- Профессиональное перемещение: В некоторых отраслях использование ИИ для выполнения работ, которые ранее выполняли люди, может привести к перемещению рабочих мест. Важно должным образом учесть потенциальные экономические и социальные последствия такого перемещения.
- Законность: Важно обеспечить разработку и использование систем ИИ в соответствии с нравственными и законными принципами. Законность созданного ИИ-контента и его потенциальное злоупотребление должны быть рассмотрены, чтобы избежать вреда.
- Эффекты отскока: При внедрении ИИ в различные отрасли могут возникнуть неожиданные последствия, называемые эффектами отскока. Эти результаты могут проявиться в виде повышенного использования или производства.
Важно понимать, что не все функции человека могут быть заменены ИИ. ИИ не может выполнять некоторые задачи и должности, требующие человеческого творчества, эмпатии и принятия решений. Однако текущие исследования показывают, что по сравнению с людьми ИИ имеет потенциал значительно снизить выбросы в различных задачах. В то же время эти результаты должны также учитываться в контексте более широких этических, экономических и общественных факторов, чтобы обеспечить соответствие интеграции ИИ общим целям и ценностям. Перспектива использования ИИ для выполнения некоторых задач с значительно меньшим количеством выбросов является жизнеспособным подходом к решению текущих экологических проблем.
