שאלה פשוטה ל-AI מייצרת השפעה מונומנטלית. טביעת הרגל האקולוגית של כלים כמו ChatGPT ו-DeepSeek פעמים רבות נשארת לא ידועה. להעריך את צריכת האנרגיה שלהם שווה ערך למדוד את הבהוב של אור שהושאר דלוק במשך כמה שעות.
האתגרים הסביבתיים הקשורים לשימוש בבינה מלאכותית דורשים ניתוח קפדני. להבין את האנרגיה consumed על ידי כל שאילתה היא הכרחית. הפסגה האחרונה בפריז על AI מדגישה את הדילמה הזו.
המורכבות של החישובים הנדרשים כדי לטפל בקלט פשוט מעוררת שאלות קריטיות. המשאבים המנוצלים, כמו מים וחשמל, הם אסטרונומיים. הראיון הזה מגלה פרספקטיבות חדשות על הקשר שלנו לטכנולוגיות הללו.
השפעה סביבתית של שאילתות בינה מלאכותית
בעודנו מתקרבים לפסגת ה-AI שתיערך בפריז בתאריכים 10 ו-11 בפברואר, השאלה של צריכת האנרגיה והמשאבים הנגרמת על ידי כלים של בינה מלאכותית, כמו ChatGPT ו-DeepSeek, הופכת לקריטית. חוקרים מתמקדים בעיון בכימות השפעה זו, במיוחד כדי לקבוע כמה מים וחשמל מנוצלים בפועל בעת ביצוע שאילתה פשוטה.
ניתוח האנרגיה הנצרכת
כלים של AI גנרטיבי, המסוגלים לכתוב טקסטים או ליצור תמונות במהירות, מסתירים מאחורי תפקודם מורכבות אנרגטית לא מבוטלת. המומחים שואלים: האם ChatGPT או DeepSeek מתגלים כחורי אנרגיה? כל שאלה שנשאלת עשויה להיות שווה ערך ללהשאיר נורה דלוקה במשך כמה שעות. שאילתה אחת עשויה לצרוך כמות אנרגיה מפתיעה. הסוכנות הבינלאומית לאנרגיה (AIE) קבעה שכל שאילתה ב-ChatGPT עשויה לדרוש לפחות עשר פעמים יותר חשמל מאשר חיפוש רגיל בגוגל.
תגובות יוצרי ה-AI
הצוותים האחראים על ChatGPT ו-DeepSeek נשאלו לגבי השפעתם הסביבתית. הם נשארו עמומים בתשובותיהם. ChatGPT הכריזה: « קשה לכמת במדויק את טביעת הרגל הפחמנית שלי ». מצדם, המפתחים של DeepSeek טוענים ש« שאילתה פשוטה צורכת מאוד מעט אנרגיה », מה שנראה בסתירה עם הנתונים שניתחו על ידי מספר מחקרים עצמאיים.
מספרים חושפים
מחקר שנערך על ידי MIT Technology Review חשף שאימון מודל GPT-3 ייצר 552 טון פחמן דו-חמצני, כמות השווה לפליטת פחמן דו-חמצני של 205 טיסות הלוך ושוב בין פריז לניו יורק. ההשפעה אינה מוגבלת לאימון הראשוני. כל שאלה הנשאלת מפעילה מרכזי נתונים העוברים לפעולה מתמשכת, צורכים מים וחשמל.
הערכה של השימוש היומיומי
אמלי קורדיה, דוקטורית ב-AI באוניברסיטת ליון, הדגישה שכלים כComparAI מאפשרים למדוד את ההשפעה הסביבתית של שאילתת AI. זה נהיה מוחשי כשמתחשבים בכך ששאילתה עשויה להיות שווה ערך לדלוק נורת LED במשך כמה שעות.
אל כיוון אקוסקור ל-AI?
הצורך באקוסקור עבור כלים של בינה מלאכותית נעשה דחוף. זה יעלה את המודעות של הציבור להשלכות של השאילתות שלו. למעשה, למשתמש אין לעיתים קרובות מושג על מיליארדי החישובים המבוצעים על ידי מעבדים במרכזי נתונים עצומים.
שימוש אחראי ותמציתי
DeepSeek ממליצה על « להעדיף אינטראקציות קצרות וממוקדות » כדי למזער את ההשפעה הסביבתית. כל שאילתה נוספת מגדילה את המורכבות של החישובים הדרושים, שווה ערך לבלון שנפח שלו הולך וגדל בכל אינטראקציה.
השפעה על המעבר האקולוגי
יישומי הבינה המלאכותית אינם מוגבלים לתהליכים ריוקראטיביים. הבינה המלאכותית אופטימיזציה פתרונות אקולוגיים, כגון תחזיות אקלימיות ומיקום אסטרטגי של פאנלים סולאריים. עם זאת, שימוש לא נכון בכלי בינה מלאכותית לשאילתות טריוויאליות עשוי לפצות על תרומות מועילות אלו.
מסקנות המומחים
הפיתוח של AI וההשפעה האקולוגית שלו מחייבים התבוננות מעמיקה על השימוש בו. היתרונות של שימוש אתי וממוקד עשויים לעקוף בקלות את החסרונות הקשורים לצריכתו. השאלה אם כלים אלה באמת עוזרים להביס את שינויי האקלים ראויה להעשות ברצינות, תוך התחשבות בכל ממדי התפקוד שלהם.
שאלות נפוצות
מהי טביעת הרגל הפחמנית של שאילתה בודדת ב-ChatGPT או DeepSeek?
שאילתה למודלים של בינה מלאכותית יכולה לפלוט כמות של CO₂ שווה ערך למספר שעות של שימוש בנורת LED, כלומר השפעה סביבתית משמעותית יותר ממה שניתן לדמיין.
כמה אנרגיה צורכת שאלה הנשאלת ל-AI כמו ChatGPT או DeepSeek?
לשאול שאלה עשוי לצרוך את שוות האנרגיה הנדרשת להפעלת נורת LED במשך שעה, ולעיתים אפילו יותר, תלוי במורכבות הבקשה.
האם אפשר להעריך את ההשפעה הסביבתית המדויקת של אינטראקציה עם ה-AI הללו?
קיימים כלים כמו ComparAI המאפשרים למדוד את צריכת האנרגיה של שאילתה המוגשת ל-AI, אך התוצאות עשויות להשתנות בהתאם למאפיינים הטכנולוגיים ולמשאבים המנוצלים.
איך מרכזי הנתונים משפיעים על הסביבה שלנו בזמן השימוש ב-AI?
מרכזי הנתונים, הנדרשים לפעולה של הבינה המלאכותית, צורכים כמויות עצומות של חשמל ומים לצורכי קירור, מה שתורם לעלייה בטביעת הרגל הפחמנית הקשורה לשימושם.
מהו "אפקט הב rebound" בהקשר לשימוש בבינה מלאכותית?
אפקט הב rebound מתרחש כאשר הפחתת עלויות השימוש בבינה מלאכותית מביאה להגדלת השימוש בה, מה שעשוי לבטל את היתרונות הסביבתיים הראשוניים של הפחתה זו.
האם ניתן להשתמש בבינה מלאכותית בצורה אחראית יותר כדי לצמצם את ההשפעה שלה?
כן, מומלץ לנסח שאילתות מדויקות ותמציתיות במטרה למזער את החישובים הדרושים ולפיכך את האנרגיה הנצרכת בעת האינטראקציה עם מערכות אלו.
מהן האלטרנטיבות לשימוש בבינה מלאכותית כדי למצוא מידע?
לפני שנעזר בבינה מלאכותית, כדאי לשקול שיטות חיפוש אחרות, כגון ספרים, מאמרים מקצועיים או שיחות פנים אל פנים, כדי לצמצם את התלות שלנו במערכות צורכות אנרגיה.
איזה תפקיד משחקת הבינה המלאכותית במעבר האקולוגי?
הבינה המלאכותית יכולה להיות מועילה למעבר האקולוגי על ידי אופטימיזציה של תהליכים כמו ניהול משאבים, מיקום הפאנלים הסולאריים, והתחזיות האקלימיות, אך זה תלוי בשימוש האחראי שלה.
האם המשתמשים מודעים להשפעה הסביבתית של השימוש היומיומי שלהם בבינה מלאכותית?
לעיתים קרובות, המשתמשים אינם מודעים לחלוטין להשפעה הסביבתית של השימוש היומיומי שלהם בבינה מלאכותית, מה שמדגיש את הצורך בהגברת המודעות בנושא זה.
איך ניתן להעלות את המודעות של המשתמשים להשפעת ה-AI על הסביבה?
קמפיינים של מידע, אקוסקורים למודלים של AI, וסטודיות על צריכת האנרגיה שלהם יכולים לעזור להעלות את המודעות של הציבור ולעודד פרקטיקות יותר אחראיות בשימוש בכלים אלה.
