Poznato nam je da obuka umjetne inteligencije zahtijeva ogromne količine energije, ali, kako otkrivaju nova istraživanja, takva obuka također troši apsurdne količine vode.
Istraživači sa Sveučilišta Colorado Riverside i Sveučilišta Texas Arlington objavili su rad koji još nije prošao recenziju drugih kolega iz područja pod nazivom “Kako učiniti AI manje žednim?”
Rad koji istražuje utjecaj obuke umjetne inteligencije na okoliš, koja ne samo da treba mnogo električne energije već i tone vode za hlađenje podatkovnih centara.
Istražujući koliko je vode potrebno za hlađenje podatkovnih centara koje koriste tvrtke poput OpenAI-a i Googlea, istraživači su otkrili da je samo za treniranje GPT-3, Microsoft, koji surađuje s OpenAI-om, potrošio nevjerojatnih 185.000 galona vode – što je, prema njihovim izračunima, ekvivalent količini vode potrebne za hlađenje nuklearnog reaktora.
Kako navodi rad, voda koju je Microsoft koristio za hlađenje svojih podatkovnih centara u SAD-u tijekom treniranja GPT-3 bila je dovoljna za proizvodnju “370 BMW automobila ili 320 Tesla električnih vozila“. Da su model trenirali u podatkovnim centrima u Aziji, koji su još veći, “ti brojevi bi se utrostručili.“
Štoviše: “ChatGPT mora ‘popiti’ [ekvivalent] boca od 500 ml vode za jednostavan razgovor od otprilike 20-50 pitanja i odgovora“, napominje se u radu. “Iako boca od 500 ml vode možda ne izgleda previše, ukupna kombinirana potrošnja vode i dalje je iznimno velika, s obzirom na milijarde korisnika ChatGPT-a.”
Kada je riječ o prijedlozima što učiniti s ovim očitim problemom u svjetlu ponovljenih upozorenja o nestašici vode, istraživači nemaju previše savjeta.
U najmanju ruku, tvrtke poput Googlea i OpenAI-a “mogu i trebaju preuzeti društvenu odgovornost rješavanjem vlastitih zahtjeva za potrošnjom velikih količina vode”, pišu istraživači.
Prvi je to korak u gašenju neutažive “žeđi” umjetne inteligencije.
