Yapay zeka modelleri oluşturmanın enerji maliyetleri bazı insanlar için merak konusu. Yapay zeka ne kadar güçlü olursa, o kadar fazla enerji harcamakta. Peki giderek daha güçlenen üretken yapay zeka modellerinin ortaya çıkması toplumun gelecekteki karbon ayak izini nasıl etkileyecek?
1 yıl boyunca 123 benzinli binek araç kullanımına eşdeğer
2019'da araştırmacılar, 110 milyon parametreye sahip BERT adlı üretken bir yapay zeka modeli oluşturmanın, bir kişi için gidiş-dönüş kıtalararası bir uçuşun enerjisini tükettiğini tespit etti. Parametre sayısı modelin boyutunu ifade eder ve daha büyük modeller genellikle daha becerikli. Araştırmacılar, 175 milyar parametreye sahip çok daha büyük GPT-3'ü oluşturmanın 1.287 megawatt saat elektrik tükettiğini ve bir yıl boyunca 123 benzinli binek araç kullanımına eşdeğer 552 ton karbondioksit ürettiğini tahmin ediyor. Zira bu sadece, herhangi bir tüketici kullanmaya başlamadan önce modeli piyasaya sürmeye hazır hale getirmek için kullanılan enerji.
Güncelleme maliyeti daha da artırıyor
Bir diğer sorun da yapay zeka modellerinin sürekli olarak güncellenmesi gerekliliği. Örneğin, ChatGPT yalnızca 2021'e kadar olan veriler üzerinde eğitildi ve bu nedenle o zamandan beri olan hiçbir şey hakkında bilgi sahibi değil. ChatGPT'yi oluşturmanın karbon ayak izi kamuya açık bir bilgi değil, ancak muhtemelen GPT-3'ünkinden daha yüksek olduğu çok açık. Bilgilerini güncellemek için düzenli olarak yeniden yaratılması gerekseydi, enerji maliyetleri daha da artacaktı.
Toplumsal baskı, şirketleri ve araştırma laboratuvarlarını yapay zeka modellerinin karbon ayak izlerini yayınlamaya teşvik etmek için yararlı olabilir. Gelecekte, belki de tüketiciler bu bilgileri "daha çevreci" bir sohbet robotu seçmek için bile kullanabilir.
(Güncellendi: )
Haberi DH'de Gör
{{body}}
{{/longBody}} {{^longBody}}{{body}}
{{/longBody}}