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.
Az AI mint vállalati működési réteg: hogyan alakul át a digitális operáció?
A vállalati digitalizáció következő szakaszát egyre kevésbé az új alkalmazások vagy önálló technológiai projektek határozzák meg. A fókusz fokozatosan a működés egészének átalakulása felé mozdul: hogyan lehet a folyamatokat gyorsabban, hatékonyabban és nagyobb üzleti kontroll mellett működtetni egy olyan környezetben, ahol az adatmennyiség, a rendszerek komplexitása és a reakcióidővel kapcsolatos elvárások folyamatosan növekednek.
a melléklet támogatója a ONE Solutions
Projektek O-gyűrűje. Mit tanulhat egy projektvezető a Challenger tragédiájából?