Conform HotNews: Inteligența artificială și consumul masiv de apă: un risc ascuns
Centrele de date care susțin dezvoltarea inteligenței artificiale (IA) ar putea consuma până în 2030 o cantitate de apă echivalentă cu necesarul minim de trai al 1,3 miliarde de oameni. Acest calcul alarmant provine dintr-un nou raport al Institutului pentru Apă, Mediu și Sănătate al Universității Națiunilor Unite, citat de futurism.com. Raportul subliniază că impactul asupra mediului al infrastructurii IA este, în general, subestimat.
Amprenta ascunsă a centrelor de date
Până acum, evaluările privind amprenta ecologică a IA s-au concentrat predominant pe emisiile de carbon generate de antrenarea modelelor lingvistice mari. Cu toate acestea, cercetătorii atrag atenția că aceste costuri inițiale de antrenare sunt de fapt eclipsate de costurile de „inferență”, adică de rularea constantă a modelelor pentru a răspunde solicitărilor utilizatorilor. Aceste operațiuni de inferență reprezintă între 80% și 90% din consumul total de energie al sistemelor IA.
Amprenta hidrică a acestor centre de date provine, în mare parte, din procesele de răcire necesare funcționării lor, precum și din consumul de energie electrică utilizată. La fel, amprenta asupra terenurilor este semnificativă, generată de infrastructura energetică necesară și de lanțurile de aprovizionare complexe pentru construcția și operarea acestor centre.
Raportul estimează că, dacă se iau în considerare și costurile de inferență, centrele de date pentru IA vor consuma aproximativ 945 de terawați-oră de electricitate până în 2030. Această cifră este de trei ori mai mare decât consumul combinat de energie electrică al unor țări precum Pakistan, Bangladesh și Nigeria, care găzduiesc împreună peste 650 de milioane de locuitori.
Paradoxul creșterii eficienței în IA
În ceea ce privește necesarul de apă, previziunile indică un consum de 9,3 trilioane de litri, echivalentul a ceea ce ar fi necesar anual pentru a susține populația de 1,3 miliarde de oameni din Africa Subsahariană. Ironia situației constă în faptul că, în loc să diminueze, îmbunătățirea eficienței energetice a modelelor IA ar putea, paradoxal, să ducă la o creștere a amprentei lor ecologice.
Coautorul raportului, Kaveh Madani, a explicat că percepția curentă, conform căreia tehnologia IA devine mai sustenabilă pe măsură ce devine mai eficientă, este incompletă. Creșterea eficienței și accesibilității IA duce la o utilizare mult mai intensă a acesteia, ceea ce, în cele din urmă, amplifică amprenta totală asupra mediului, depășind economiile obținute prin simpla optimizare a proceselor.
Aceste costuri inițiale de antrenare sunt depășite cu mult de costurile de inferență, adică de costurile asociate rulării modelelor pentru a răspunde solicitărilor utilizatorilor. Acestea reprezintă între 80 și 90% din consumul total de energie al inteligenței artificiale.
Analizele de până acum s-au concentrat în general pe emisiile de carbon generate de antrenarea modelelor lingvistice de mari dimensiuni, ignorând în același timp amprenta mult mai amplă asupra consumului de apă și asupra utilizării terenurilor.
Până în 2030, centrele de date pentru IA vor necesita 9,3 trilioane de litri de apă, cantitate echivalentă cu necesarul anual pentru 1,3 miliarde de oameni din Africa Subsahariană.
Sursa: HotNews
