Енергийната тежест на изкуствения интелект остава загадка

По-рано тази година, когато с колегата ми Кейси Кроунхарт прекарахме шест месеца в изследване на климатичната и енергийната тежест на изкуствения интелект, се фокусирахме върху един ключов въпрос: колко енергия използват водещите AI модели, като ChatGPT или Gemini, за да генерират един отговор. Тази основна информация остана недостъпна, дори когато вниманието към енергийните нужди на AI достигна до Белия дом и Пентагона, а прогнозите показаха, че след три години AI може да използва толкова електричество, колкото 22% от всички домакинства в САЩ.

Проблемът с намирането на тази информация, както обясняваме в нашата статия, публикувана през май, е, че само AI компаниите разполагат с нея. Ние се обърнахме към Google, OpenAI и Microsoft, но всяка компания отказа да предостави своите данни. Изследователи, с които говорихме, сравниха това с опит да се измери горивната ефективност на кола без възможност да я караш, правейки предположения въз основа на слухове за размера на двигателя и звука му на магистралата.

Тази история е част от серията на MIT Technology Review „Power Hungry: AI and our energy future“, която разглежда енергийните изисквания и въглеродните разходи на революцията на изкуствения интелект. Но това лято, след като публикувахме, започна да се случва нещо странно. През юни, Сам Алтман от OpenAI написа, че средната заявка към ChatGPT използва 0.34 ватчаса енергия. През юли, френският AI стартъп Mistral не публикува директно число, но издаде оценка на генерираните емисии. През август, Google разкри, че отговорът на въпрос към Gemini използва около 0.24 ватчаса енергия.

Числата от Google и OpenAI бяха подобни на това, което Кейси и аз изчислихме за средно големи AI модели. Така че с тази нова прозрачност, завършихме ли нашата задача? Успяхме ли най-накрая да уловим нашия бял кит и ако да, какво следва за хората, изучаващи климатичния ефект на AI?

Свързах се с някои от нашите стари източници и някои нови, за да разбера. Първото нещо, което ми казаха, е, че има много липсваща информация в числата, публикувани от технологичните компании това лято. Числото на OpenAI, например, не се появи в детайлна техническа статия, а в блог пост на Алтман, който оставя много въпроси без отговор, като например кой модел се има предвид, как е измерено енергийното потребление и колко варира то.

Числото на Google, както отбелязва Кроунхарт, се отнася до медианното количество енергия на заявка, което не ни дава представа за по-енергоемките отговори на Gemini, като когато използва модел за разсъждение, за да „мисли“ през труден проблем или генерира наистина дълъг отговор. Числата също така се отнасят само до взаимодействия с чатботове, а не до другите начини, по които хората стават все по-зависими от генеративния AI.

„Когато видеото и изображението станат по-значими и използвани от все повече хора, ще ни трябват числата от различни модалности и как те се измерват“, казва Саша Лучони, лидер на AI и климат в AI платформата Hugging Face. Това е важно, защото числата за задаване на въпрос на чатбот са, както се очаква, несъмнено малки — същото количество електричество, използвано от микровълнова печка за няколко секунди. Това е част от причината, поради която AI и климатичните изследователи не предполагат, че използването на AI от един индивид създава значителна климатична тежест.

Пълно отчитане на енергийните изисквания на AI — такова, което надхвърля това, което се използва за отговор на индивидуална заявка, за да ни помогне да разберем пълното му въздействие върху климата — ще изисква специфична информация за приложението за това как се използва целият този AI. Кетан Джоши, анализатор за климатични и енергийни групи, признава, че изследователите обикновено не получават такава специфична информация от други индустрии, но казва, че може би е оправдано в този случай. „Темпът на растеж на центровете за данни е безспорно необичаен“, казва Джоши. „Компаниите трябва да бъдат подложени на значително повече контрол.“

Компаниите, които правят милиардни инвестиции в AI, се борят да съгласуват този растеж в енергийното търсене с техните цели за устойчивост. През май, Microsoft заяви, че емисиите й са нараснали с над 23% от 2020 г. насам, главно поради AI, докато компанията обеща да бъде въглеродно отрицателна до 2030 г. „Стана ясно, че нашето пътуване към въглеродна отрицателност е маратон, а не спринт“, пише Microsoft.

Технологичните компании често оправдават тази тежест на емисиите, като твърдят, че скоро AI сам ще отключи ефективности, които ще го направят нетно положителен за климата. Може би правилната AI система, според тях, би могла да проектира по-ефективни системи за отопление и охлаждане за сграда или да помогне за откриването на минерали, необходими за батериите на електрически превозни средства. Но няма признаци, че AI е бил полезно използван за тези неща досега.

Компаниите са споделили анекдоти за използване на AI за намиране на горещи точки на метанови емисии, например, но не са били достатъчно прозрачни, за да ни помогнат да разберем дали тези успехи надвишават нарастването на търсенето на електричество и емисиите, които Big Tech е произвела в AI бума. Междувременно се планират още центрове за данни и енергийното търсене на AI продължава да расте.

Един от големите неизвестни в енергийната уравнение на AI е дали обществото някога ще приеме AI на нивата, които фигурират в плановете на технологичните компании. OpenAI заяви, че ChatGPT получава 2.5 милиарда заявки на ден. Възможно е този брой и еквивалентните числа за други AI компании да продължат да растат през следващите години. Прогнози, публикувани миналата година от Lawrence Berkeley National Laboratory, предполагат, че ако го направят, AI сам може да консумира толкова електричество годишно, колкото 22% от всички домакинства в САЩ до 2028 г.

Но това лято също така видя признаци на забавяне, които подкопаха оптимизма на индустрията. Пускането на GPT-5 от OpenAI беше широко разглеждано като провал, дори от самата компания, и този провал накара критиците да се чудят дали AI може да удари стена. Когато група от MIT установи, че 95% от бизнеса не вижда възвръщаемост на масивните си AI инвестиции, акциите се сринаха. Разширяването на специфични за AI центрове за данни може да бъде инвестиция, която е трудно да се възстанови, особено когато приходите за AI компаниите остават неуловими.

Един от най-големите неизвестни за бъдещата енергийна тежест на AI не е колко консумира една заявка или която и да е друга цифра, която може да бъде разкрита. Това е дали търсенето някога ще достигне мащаба, за който компаниите строят, или дали технологията ще се срине под собствената си хиперболизация. Отговорът ще определи дали днешното разширяване ще стане трайна промяна в нашата енергийна система или краткотраен пик.