Jak sztuczna inteligencja wpływa na zużycie energii i środowisko
Sztuczna inteligencja (AI) zyskuje na znaczeniu w niemal każdej dziedzinie życia, a jej zastosowania nieustannie się rozwijają. Jednakże, jak pokazują badania, rozwój dużych modeli językowych, takich jak ChatGPT, wiąże się z ogromnym zużyciem energii, które bywa porównywane do rocznej konsumpcji energii przez małe państwa. Temat ten nabiera szczególnego znaczenia w kontekście globalnych wysiłków na rzecz zmniejszenia śladu węglowego, co stawia przed nami wiele wyzwań. W tym artykule przyjrzymy się bliżej tej problematyce, zwracając uwagę na konieczność projektowania bardziej energooszczędnych algorytmów oraz na potencjalne korzyści, jakie sztuczna inteligencja może przynieść w walce ze zmianami klimatycznymi.
Wzrost popularności sztucznej inteligencji, zwłaszcza w kontekście modeli językowych, wiąże się z rosnącym zapotrzebowaniem na moc obliczeniową. Jak zauważa Pamela Krzypkowska, dyrektorka Departamentu Badań i Innowacji w Ministerstwie Cyfryzacji, aby sprostać potrzebom, konieczne jest budowanie nowych centrów danych. Szacuje się, że obecnie AI zużywa coraz więcej energii, co przekształca się w coraz wyższe koszty. Ostatnie dane mówią o tym, że ChatGPT, z 300 milionami aktywnych użytkowników tygodniowo, zużywa każdego dnia około 2,9 miliona kWh energii. Dla porównania, przeciętne amerykańskie gospodarstwo domowe jest w stanie konsumować zaledwie 29 kWh dziennie, co obrazuje, że ChatGPT potrzebuje 100 tysięcy razy więcej energii niż typowe gospodarstwo.
Niezwykle istotnym jest, byśmy zdawali sobie sprawę z kosztów środowiskowych, które wiążą się z rozwijaniem technologii AI. Tego rodzaju świadomość to pierwszy krok w kierunku poszukiwania rozwiązań, które pozwolą nam ograniczyć negatywny wpływ na naszą planetę. Według raportu „World Energy Outlook 2024” opracowanego przez Międzynarodową Agencję Energetyczną, centra danych mają znaczący wpływ na globalne zużycie energii elektrycznej, generując od 1 do 1,5 procenta całkowitego zapotrzebowania. W Europie przewiduje się, że zużycie energii przez centra danych wzrośnie z obecnych 62 TWh do ponad 150 TWh do 2030 roku. To zjawisko stawia przed nami wyzwanie w postaci opracowania bardziej energooszczędnych metod i algorytmów, które skutecznie zminimalizują ślad węglowy związany z technologią.
Podczas gdy technologia AI staje się coraz bardziej zaawansowana, równocześnie pojawia się potrzeba wykorzystania mniejszych i bardziej wyspecjalizowanych modeli językowych. W Polsce powstają takie alternatywy jak PLLuM (Polski Model Dużego Języka) oraz Bielik, które mimo mniejszej liczby parametrów, wciąż potrafią skutecznie wspierać użytkowników w różnych zadaniach. Jak podkreśla Krzypkowska, w wielu przypadkach nie jest konieczne sięganie po najnowocześniejsze modele, które są najbardziej skomplikowane i energochłonne. Dla wielu zadań można wykorzystać mniejsze modele, które zużywają znacznie mniej energii. Również alternatywne podejścia, takie jak wyjaśnialne modele AI czy modele oparte na mniejszych sieciach neuronowych, mogą okazać się skuteczne i efektywne energetycznie.
Z drugiej strony, sztuczna inteligencja może także odegrać istotną rolę w walce ze zmianami klimatycznymi. Wykorzystując zaawansowane algorytmy, AI wspiera analizę trendów klimatycznych oraz przewidywanie zmian pogodowych, co umożliwia bardziej efektywne zarządzanie zasobami. W sektorze transportu sztuczna inteligencja już teraz pomaga minimalizować zużycie paliwa poprzez inteligentne systemy zarządzania logistyką i optymalizację tras. To rozwiązanie pozwala na obniżenie kosztów i zredukowanie emisji, co jest niezwykle istotne w świetle globalnych działań mających na celu ograniczenie skutków zmian klimatycznych.
W przyszłości sztuczna inteligencja może jeszcze bardziej wpłynąć na efektywność energetyczną, wspierając zarządzanie sieciami energetycznymi oraz systemami opartymi na odnawialnych źródłach energii. Już teraz modele uczenia maszynowego są wykorzystywane w optymalizacji wykorzystania energii odnawialnej, co pomaga dostosować produkcję i dystrybucję do rzeczywistego zapotrzebowania. Dzięki temu ograniczamy straty i zmniejszamy koszty operacyjne.
Jak podkreśla Krzypkowska, warto myśleć o sztucznej inteligencji jako o narzędziu wspierającym kluczowe procesy, które są najbardziej energochłonne. Optymalizacja sieci energetycznych oraz logistyka to obszary, w których AI ma bardzo duży potencjał do rozwoju w przyszłości. W obliczu rosnących wyzwań związanych z ochroną środowiska oraz zaspokajaniem potrzeb energetycznych społeczeństwa, konieczne staje się poszukiwanie innowacyjnych rozwiązań, które połączą rozwój technologii z dbałością o naszą planetę.
Podsumowując, rozwój sztucznej inteligencji to zjawisko, które wiąże się zarówno z ogromnymi możliwościami, jak i z istotnymi wyzwaniami, zwłaszcza w kontekście efektywności energetycznej. Tak jak niezbędne jest projektowanie bardziej energooszczędnych algorytmów, tak również ważne jest, aby wykorzystać potencjał AI w działaniach na rzecz ochrony środowiska. W przyszłości to właśnie umiejętność harmonijnego łączenia nowych technologii z potrzebą dbania o naszą planetę może okazać się kluczowa dla zrównoważonego rozwoju społeczeństwa.
Źródło: Agencja Informacyjna NEWSERIA
