Утицај вештачке интелигенције на животну средину

Модерно друштво највише воли једноставност. Сви нови изуми су осмишљени тако да нам у потпуности олакшају свакодневни живот. Роботски усисивачи, једноставни детаљи на новијим грађевинама и аутоматски аутомобили само су неки од примера. Ту су наравно и чет-ботови помоћу којих кроз неколико секунди имамо одговоре на безброј питања, написане мејлове, слике генерисане на основу често бесмислених реченица и још много начина уштеде времена које ни сами не знамо како проводимо. Међутим, многи од нас не знају шта се крије иза тога.

Како функционишу чет ботови?

Чет-ботови су засновани на трансформаторима који текст конвертују у нумеричку репрезентацију која се зове токен. Токени не морају бити само речи, могу бити и знаци интерпункције, подречи, чак и размаци - било шта што чет-боту помаже да разуме дати текст. Токени се након тога претварају у векторе помоћу претраживања из табеле уграђивања речи. Затим, токени се контекстуализују унутар опсега контекстног прозора са другим токенима путем паралелног механизма вишеструке пажње, допуштајући појачавање сигналу за кључне токене и смањивање мање важних токена. У случају да потребне информације нема у центру података, постоји retrieval-augmented generation (RAG), односно генерисање проширено претраживачем. На пример, ако питате чет-бота за 10 најбољих места које можете посетити ове године, (RAG) му дозвољава да употреби и спољне изворе информација, попут претраживача, пре него што генерише одговор.

Где овде настаје проблем?

Центри података стварају велику количину топлоте док оперишу и да би се одржала поуздана перформанса и спречио квар хардвера, неопходни су системи за хлађење. Ваздушно хлађење јесте често, али доста великих постројења се ослања на технологије за хлађење базиране на води (рашладни торњеви, чилери, CRAC/CRAH) због њихове ефикасности. У оваквим системима, вода циркулише кроз цевоводе и размењиваче топлоте, апсорбујући топлоту пре него што се опет охлади (углавном кроз евапорацију у рашладним торњевима). Оваквим хлађењем чак 80% воде испари.

Колико воде ChatGPT користи?

Компаније користе воду за хлађење сервера, производњу чипова и генерисање енергије. Вода мора бити чиста да би развој бактерија и корозија били спречени. Према речима Сема Алтмана, извршног директора OpenAI-ја, ChatGPT по захтеву користи 0.3ml воде за хлађење, што без проблема можемо сматрати занемарљивим. Међутим, многа независна истраживања сугеришу да би то вероватно било између пет и десет милилитара по питању, што опет можемо сматрати занемарљивим.

Сада долазимо до следећег питања: колико захтева дневно добија ChatGPT? Сем Алтман извештава да ChatGPT добија преко 2.5 милијарде захтева дневно и када сада помножимо од њега добијених 0.3 мл и 2.5 милијарде, количина воде више није тако занемарљива (око 750 милиона литара током само једног дана).

Поређења ради, једно српско домаћинство дневно потроши око 400 литара воде, тако да је дневна потрошња воде само једног од многих великих језичких модела (у даљем тексту: LLM – од large language model) једнака количини коју током тог истог дана потроши 1700 домаћинстава у Србији.

фото: Getty Images

Шта независна истраживања показују?

Док процена Сема Алтмана укључује само директну потрошњу воде унутар система за хлађење сервера (локално испаравајуће хлађење у постројењима за процесирање података OpenAI-ја), независна истраживања су посматрала ширу слику, тако да су разлике у резултатима значајне.

Када посматрамо цео животни циклус једног LLM-а и у финалну рачуницу укључимо и операције фарми сервера, енергетске потребе облачне инфраструктуре, као и производњу напредних чипова и графичких процесора, укупна потрошња воде постаје значајно већа.

Ипак, и поред тога што процена OpenAI-ја није потпуна, она нам нуди нешто значајно – минималну границу за разумевање стварног утицаја AI система на наше окружење.

Универзитет Калифорније у Риверсајду: ~10ml по захтеву

Почнимо најдраматичнијом проценом, која је преко 30 пута већа од процене компаније OpenAI. Истраживачи са Универзитета Калифорније у Риверсајду уочили су детаљ који је многима промакао – уграђена потрошња воде за производњу струје, нарочито из термоелектрана.

Добијен је резултат од око 500 мл на 20 до 50 захтева, што грубо доводи до 10 мл по једном захтеву.

Центри података широм света троше отприлике 200 TWh струје годишње (1% светске потрошње струје), што чини њихову потребу за водом еколошком обавезом.

Методологија овог истраживања користи факторе конверзије енергије у воду, преводећи потрошњу струје у литре испарене и изгубљене воде кроз простране расхладне торњеве, не само унутар самих постројења, већ и у оквиру шире мрежне инфраструктуре.

Остале академске процене

Студија Универзитета у Риверсајду није изузетак. Друге независне процене донеле су сличне резултате, са мањим одступањима у зависности од региона, енергетског микса (grid mix) и типа расхладне инфраструктуре.

• NIAIS (Национална иницијатива за вештачку интелигенцију и безбедност): процењује 5ml по захтеву, укључујући хибридне системе хлађења.

• Европске климатске и етичке студије: дају распон од 6 до 9ml по захтеву, истичући утицај хидроелектрана и мрежа базираних на фосилним горивима на потражњу за водом при раду LLM-ова.

Нетранспарентност и поступци компанија

Мање од трећине оператера дата центара јавно објављује метрике и циљеве везане за потрошњу воде.

Оператери углавном мере:

• запремину повучене воде из извора свеже воде,

• ефикасност употребе воде (WUE – water usage effectiveness), дефинисану као количина воде потрошене по kWh потрошене енергије.

Иако WUE омогућава упоредно поређење између постројења, она захтева доследно извештавање и о потрошњи воде и енергије.

Компромиси између воде и струје

Смањење потрошње воде често подразумева прелазак на мање ефикасне системе хлађења, који користе више електричне енергије. Ово потенцијално повећава емисију гасова стаклене баште, посебно ако додатна струја долази из мрежа које се ослањају на фосилна горива.