Схоже штучний інтелект вже скоро боротиметься з людиною за прісну воду

Експерти попереджають про численні загрози, пов'язані з генеративними моделями, такими як GPT-4 або Midjourney, але питання споживання води центрами обробки даних здебільшого залишалося поза увагою.

Скільки води потребує штучний інтелект?

Однак нещодавній звіт вчених з Каліфорнійського університету в Ріверсайді та Техаського університету в Арлінгтоні показує, що робота мовних моделей рівня GPT-3 вимагає близько 700 000 літрів води, в той час, як простий діалог з 20-50 питань ChatGPT використовує приблизно 500 мл води.

Ці дані викликають занепокоєння, особливо з огляду на те, що, за прогнозами, потреби у воді для систем штучного інтелекту різко зростуть із поширенням цих систем. Якщо не вжити заходів для оптимізації охолодження центрів обробки даних, споживання води серверами ШІ може досягти величезних масштабів, посилюючи дефіцит води та посухи в багатьох частинах світу. Проблема привернула увагу вчених-екологів, які закликають операторів дата-центрів до більшої прозорості.

Штучний інтелект не винен

Однак деякі експерти стверджують, що проблема не в самому штучному інтелекті, а в системах терморегулювання, які використовуються в дата-центрах. Наприклад, розташування дата-центру може суттєво впливати на споживання води, так само як і вибір системи охолодження. Хоча системи повітряного охолодження менш водомісткі, системи занурювального охолодження набагато ефективніші, забезпечуючи показник PUE менше ніж 1,05, порівняно з системами повітряного охолодження, які зазвичай забезпечують лише 1,4-1,5.

У дослідженні також мовиться про те, що центри обробки даних можуть зменшити свої теплові викиди, обираючи більш прохолодні місця та виконуючи певні завдання у прохолодні години дня. Хоча це може обмежити використання сонячних батарей, вчені рекомендують використовувати резервні джерела енергії замість генераторів, щоб зберігати енергію протягом дня.

Вони також закликають операторів центрів обробки даних до більшої прозорості, зокрема щодо споживання води, щоб допомогти побудувати моделі для більш ефективного використання енергії та охолодження.

Питання споживання води серверами штучного інтелекту не можна ігнорувати. Оскільки галузь розвивається швидкими темпами, гіперскалери можуть не встигнути впровадити якісну звітність, тому операторам дата-центрів вкрай необхідно вжити заходів для оптимізації систем охолодження та зменшення споживання води вже зараз. Якщо цього не зробити, це може мати серйозні наслідки для навколишнього середовища та нашої здатності задовольнити зростаючий попит на прісну воду.