Влезете ли в който и да е офис, ще откриете поне един служител, който си е инсталирал приложение, напомнящо му да пие вода. Работният процес може да увлече мнозина да забравят нещо толкова елементарно, но можем ли да си представим, че технологията, която е надвиснала като заместник на голяма част от работните места, също има нужда от освежаване. Разбира се, не в буквален смисъл, но изкуственият интелект със сигурност оказва въздействие върху околната среда по доста различни начини. Подобно на копаенето на криптовалута и въглеродния отпечатък, скорошно проучване на изследователи от Калифорнийския университет в Ривърсайд и Тексаския университет в Арлингтън посочва водния отпечатък на моделите на AI като GPT-3 и GPT-4 на OpenAI.

Според проучването при обучението на GPT-3 в центровете за данни на Microsoft са използвани 700 000 литра прясна вода. Според Gizmodo това е достатъчно количество, за да се напълни охладителната кула на ядрен реактор, както и да се произведат 370 автомобила BMW или 320 автомобила Tesla. Използвайки тези данни, беше установено, че ChatGPT ще се нуждае от 500 мл вода за всеки 20 до 50 отговора на въпроси.  
"Макар че бутилка вода от 500 мл може да не изглежда много, общият комбиниран воден отпечатък за изводите все пак е изключително голям" поради голямата потребителска база на ChatGPT, пишат авторите на проучването. 
Microsoft "инвестира в изследвания за измерване на потреблението на енергия и въглеродното въздействие на изкуствения интелект, като същевременно работи по начини за повишаване на ефективността на големите системи както при обучението, така и при прилагането им", заяви говорител на Microsoft в изявление за Business Insider. 
"Продължаваме също така да инвестираме в закупуването на възобновяема енергия и други усилия за постигане на целите ни за устойчивост, а именно до 2030 г. да бъдем с отрицателни въглеродни емисии, положителен воден баланс и нулеви отпадъци", добавиха те. 
Моделите за изкуствен интелект като GPT-3 и GPT-4 се помещават в центрове за данни, в които се съхраняват големи масиви от изчислителни сървъри. Тези сървъри идентифицират модели и връзки в огромни масиви от данни, което от своя страна води до използване на енергия, независимо дали става въпрос за електричество, въглища, ядрена енергия или природен газ.  
В процеса на обучение се използват значителни разходи на енергия, която след това се превръща в топлина. След това на място се използва вода, за да се контролират температурите в цялата инфраструктура. Необходима е прясна вода за правилен контрол на влажността и защото солената вода може да доведе до "корозия, запушване на водопроводните тръби и развитие на бактерии", както посочват изследователите. В бъдеще тези цифри могат да "нараснат многократно за новоизградения GPT-4, който има значително по-голям размер на модела", добавят те.  

Снимки: Unsplash

Виж още: Мъск планира стартъп за изкуствен интелект, който да се конкурира с OpenAI