A ChatGPT 2022 végi megjelenését követően exponenciálisan nőtt az érdeklődés a nagy nyelvi modellekre épülő generatív algoritmusok iránt, ami csak az elmúlt pár nap eseményeit szemlézve mostanáig sem nagyon csillapodott. Elég csak a Microsoft és a Google szinte egy időben rendezett fejlesztői konferenciáinak témáit megnézni: a Build és az I/O idén sem szól másról, mint a mesterséges intelligencia különböző felhasználási lehetőségeiről.

Amiről azonban a techvállalatok színes-szagos bemutatóiban egyáltalán nem, vagy maximum lábjegyzetként emlékeznek meg, az az MI-hez kötődő energiafelhasználás, illetve az ebből fakadó környezeti terhelés és egyéb kockázatok. Pedig a chatbotok berobbanása után nagyon gyorsan világossá vált, hogy a számításigényes utasítások végrehajtása többek között rengeteg energiát, vizet és pénzt igényel.

A téma összetettsége és a cégek titkolózása miatt nehéz számszerűsíteni ezeket a terheket, de egy 2023-as kutatás például arra jutott, hogy csak az OpenAI GPT-3-as modelljének a felépítéséhez mindent összeadva körülbelül 3,5-4,9 millió liter vízre volt szükség. Egy néhány hónappal később publikált tanulmányban pedig arra jutottak a tudósok, hogy egyetlen MI-vel generált képhez annyi áram kell, mint egy telefon feltöltéséhez.

Zabálja az energiát

Az MIT Technology Review a héten egy nagy terjedelmű anyagot szentelt a kérdéskörnek. A jelentés felmérésekre és szakértői megjegyzésekre támaszkodva igyekezik feltérképezni és számszerűsíteni a chatbotok működéséhez szükséges közvetlen energiaigényt. Egy sima szöveges prompt megválaszolása például 114-től 6706 joule-nyi energiát emészt fel, utóbbival egy átlagos mikrohullámú sütőt 8 másodpercig lehetne dolgoztatni. A tág határokat az indokolja, hogy nem mindegy, milyen modellnek milyen infrastruktúrán és milyen összetettségű problémát kell éppen megoldania. 

A helyzet a mozgóképek generálásánál természetesen csak fokozódik. A számítások alapján egyetlen 5 másodperces rövid videó elkészítéséhez körülbelül 3,4 joule szükséges, ami nem mellesleg 700 kép előállításával egyenértékű. A mikrós összehasonlítást folytatva: a nyúlfarknyi videó legenerálása helyett több mint egy óráig tudnánk ételt melegíteni.

Nagy terhelés alatt

A jelentés kitér arra is, hogy a mesterséges intelligencia megjelenése előtt az adatközpontok villamosenergia-felhasználása a megnövekedett hatékonyságnak köszönhetően nagyrészt stagnált. Az MI előtérbe kerülésével azonban ez a szerencsésnek mondható állapot elbillent.

Példának okáért az USA-ban 2017 óta megduplázódott az adatközpontok energiafogyasztása, miközben kormányzati becslések szerint 2028-ra az adatközpontok által felhasznált energia fele az MI-eszközök működtetésére megy majd el. A techóriások által kedvelt Írországban szintén komoly gondot jelent, hogy jövőre várhatóan már az ország energiafelhasználásának harmadát adják az MI miatt egyre éhesebbé váló adatközpontok. 

Mindent megold az MI

A helyzet kezelésére több lehetséges forgatókönyv is kering. Egyrészt sok techóriásnál mérlegelik mini atomerőművek telepítését, amelyek lényegesen kisebb környezeti terhelés mellett tudnák biztosítani a működéshez szükséges energiát. Az MI leglelkesebb hívei szerint ugyanakkor erre sem feltétlenül lesz szükség, hiszen pont az MI fejlődése teszi majd lehetővé azokat a tudományos áttöréseket, amelyek új szintre emelik a rendelkezésre álló eszközeinket és képességeinket. Utóbbiakkal pedig megnyugtató módon tudjuk kezelni például az adatközpontok növekvő energiaéhségét is.

Az viszont nem túl megnyugtató, hogy a szuperintelligencia ott tart, hogy egy mutatós óra számlapját sem képes leolvasni, miközben a segítségével elért, világraszóló energetikai áttörésekről egyelőre nem sokat lehet hallani.