Az extrém energiaigény mellett egy másik fontos környezeti vetülete is van a generatív algoritmusok iránt megmutatkozó érdeklődésnek: rengeteg vízre van szükség a számításokat végző szerverek hűtéséhez.

Az elmúlt időszakban egyértelmű trend volt, hogy az informatika térnyerésével az ezeket a feladatokat ellátó adatközpontok egyre komolyabb terhelést jelentenek az energiaellátás és egyéb létfontosságú erőforrások szempontjából. Mindez azonban csak fokozódott az elmúlt időszakban, köszönhetően a ChatGPT elsöprő sikerének, és annak, hogy most már nagyítóval kell olyan nagy technológiai céget keresni, amelyik nem próbálja kihasználni a chatbotok keltette érdeklődést.

Két amerikai egyetem (a University of Colorado Riverside és a University of Texas Arlington) kutatóinak friss tanulmánya szerint azonban mindez nem csupán az energiaigény miatt jelenthet gondot, hanem a gőzerővel dolgozó szerverek hűtésére használt víz is problémás mennyiségben fogyhat.

A Making AI Less Thirsty anyag [PDF] már nevében is utal arra, hogy ha nem tesszük kevéssé "szomjassá" az MI-algoritmusok működtetését, az globális környezeti károkkal jár. A kutatók számításai szerint csak az OpenAI GPT-3-as modelljének a felépítéséhez mindent összeadva körülbelül 3,5-4,9 millió liter vizre volt szükség, attól függően, hogy milyen hatékonyságú adatközpontokban és a világ mely részén végezték ezeket a feladatokat.

A nagy nyelvi modellek működtetése azonban ugyanannyira problémás, mint a trenírozásuk. Szintén a ChatGPT példájánál maradva: az immár százmilliók által használt chatbotnak fél liter vízre van szüksége egyetlen, kábé 20-50 kérdésből álló beszélgetés lebonyolításához. 

Társadalmi felelősség vs profit

Sajnálatos módon az egyetemi kutatóknak konkrét megoldási javaslatuk nincs a problémára. Leszámítva azt, hogy az ilyen tanulmányok publikálásával igyekeznek felhívni a világ figyelmét a potenciálisan mindannyiunk életére kihatással lévő jelenségre.

Ahogy fogalmaznak, a legszerencsésebb az lenne, ha az olyan vállalatok, mint a Google (Alphabet), vagy az OpenAI (és a vele szorosan összefonódó Microsoft) felismernék a szükségességét annak, hogy társadalmi felelősséget vállaljanak és példát mutassanak saját vízlábnyomuk kezelésével.

Mindez persze meglehetősen naív elképzelés, hiszen olyan profitorientált szervezetekről beszélünk, amelyekről már tágabb környezetvédelmi kérdésekben is kiderült, hogy teljesen mást kommunikálnak, mint amit valójában tesznek

Cloud & big data

Ausztrália alágyújt az MI-fejlesztőknek

Az ország miniszterelnöke csak úgy hajlandó építési engedélyt adni adatközpontoknak, ha azok a fogyasztásuknál több energiát teremtenek. A nagy nyelvi modellek fejlesztőinek pedig meg kell állapodni a helyi kreatív ipar szereplőivel.
 
Előrelátó tervezés és meghatározott menetrend segíti az incidensek minél gyorsabb elhárítását. Ehhez azonban sok feladatot és felelősséget kell tisztázni – még jóval azelőtt, hogy bekövetkezik a baj.

a melléklet támogatója a ONE Solutions

Egy kormányrendelet alapjaiban formálják át 2026-tól az állami intézmények és vállalatok szoftvergazdálkodási gyakorlatát.

Projektek O-gyűrűje. Mit tanulhat egy projektvezető a Challenger tragédiájából?

A Corvinus Egyetem és a Complexity Science Hub kutatói megmérték: a Python kódok közel harmadát ma már mesterséges intelligencia írja, és ebből a szenior fejlesztők profitálnak.

Rengeteg ország áll át helyi MI-platformra

Ön sem informatikus, de munkája során az információtechnológia is gyakran befolyásolja döntéseit? Ön is informatikus, de pénzügyi és gazdasági szempontból kell igazolnia a projektek hasznosságát? Mi közérthető módon, üzleti szemmel dolgozzuk fel az infokommunikációs híreket, trendeket, megoldásokat. A Bitport tizennegyedik éve közvetít sikeresen az informatikai piac és a technológiát hasznosító döntéshozók között.
© 2010-2026 Bitport.hu Média Kft. Minden jog fenntartva.