Развитие искусственного интеллекта требует все больше энергии: чем это грозит

Искусственный интеллект (ИИ) оказался не только инструментом, расширяющим возможности человека и упрощающим ему жизнь, но и весьма прожорливой с точки зрения потребления энергии системой. Более того, из-за этого он может нанести существенный вред экологии.

Риски реальны, достаточно вспомнить историю с развитием майнинга криптовалют в нашей стране, который также связан с сильным увеличением энергопотребления. В 2023 году из-за этого даже стали говорить о возможном локальном дефиците электроэнергии в некоторых регионах Сибири и Дальнего Востока. В результате был разработан повышающий коэффициент к тарифам на электричество, который применяется при достижении определенного объема потребления.

Но сравнивать напрямую майнинг и ИИ не совсем правильно. Цель майнинга - заработать, для чего приобретается оборудование. Чем мощнее, тем лучше. Под майнинг уже выпускается соответствующее компьютерное железо, одним из главных характеристик которого является энергоэффективность. Затраты на электричество - минус к прибыли майнеров.

Создатели чат-ботов, конечно, тоже хотят заработать, но они это делают, предоставляя услуги другим пользователям. И для этого им нужны совершенно разные инструменты, способные создать визуальные или звуковые образы, собрать информацию, распознать речь, сделать перевод на другой язык и прочее. Пока говорить об унификации оборудования нельзя. К тому же системы ИИ пока не многозадачны. Распознаватель речи не нарисует картину. Грубо говоря, для обработки этих запросов нужны два разных сервера.

Энергозатраты также влияют на прибыльность чат-ботов, но учитывать их намного сложнее, чем с майнингом. Оценки затратности ИИ очень разнятся. Но все показывают, что такие системы потребляют огромное количество энергии. Например, по данным The New Yorker со ссылкой на аналитика Национального банка Нидерландов Алекса де Фриса, чат-бот ChatGPT, ежедневно отвечая на 200 млн запросов, требует на это 500 тыс. кВт/ч энергии, что в 17 тыс. раз больше, чем тратит в день среднестатистическое домохозяйство в США (29 кВт/ч).

Вместе с энергозатратами на запросы к ИИ-моделям расход электричества приходится на процесс обучения. OpenAI потратила на эти цели для GPT-3 объем энергии, который мог бы снабдить 126 частных домов, рассказал профессор РАН, гендиректор Института AIRI и профессор Сколтеха Иван Оселедец.

В исследовании банка Morgan Stanley говорится, что индустрия ИИ будет с каждым годом потреблять на 70% больше энергии. К 2027 году показатель вырастет до 224 ТВт/ч, а, к примеру, энергопотребление всей Испании в 2022 году составило около 230 ТВт/ч.

А по оценкам Международного энергетического агентства (МЭА), к 2026 году энергопотребление центров обработки данных, используемых для обработки запросов ИИ, достигнет 1000 ТВт/ч. Это примерно эквивалентно общему потреблению Японии. По оценкам МЭА, в настоящее время во всем мире насчитывается от 9 до 11 тыс. облачных центров обработки данных. Как отмечает директор по стратегии ИК "Финам" Ярослав Кабаков, ожидается, что уже к 2025 году ИИ потребит больше энергии, чем вся человеческая рабочая сила, занимая 3,5% мирового энергопотребления.

В России ситуация с энергопотреблением ИИ-систем может быть менее острой по сравнению с США, тенденция к увеличению энергопотребления будет актуальна по мере развития и масштабирования технологий, считает Кабаков. В России, например, развиваются комплексы ИИ для мониторинга дорожного движения и системы интеллектуального видеонаблюдения, такие как те, что используются в проекте "Безопасный город".

Искусственному интеллекту нужно все больше не только электричества, но и воды

А в Евросоюзе с 2025 года системы искусственного интеллекта высокого риска, которые включают в себя мощные базовые модели, такие как ChatGPT, будут обязаны раскрывать свое энергопотребление и потребление других ресурсов на протяжении всего их жизненного цикла. Оговорка про потребление других ресурсов не случайна. По словам Кабакова, выявлен значительный "водный след" ИИ, на примере обучения модели GPT-3, с энергопотреблением, равным энергозатратам на 550 полетов между Сан-Франциско и Нью-Йорком.

Вода используется для охлаждения оборудования, и ее потребление также с каждым годом растет. В отчете Microsoft за 2022 год говорится, что в связи с популяризацией ИИ-технологий потребление воды в дата-центрах компании выросло на 34% по сравнению с 2021 годом, до 6,4 млн кубометров. Это равно объему 2500 олимпийских бассейнов.

С точки зрения доктора технических наук и технического директора Smart Engines Дмитрия Николаева, не все так мрачно. В ближайшей перспективе негативных последствий от роста энергопотребления ИИ можно не ждать, считает он. В будущем они могут возникнуть только в том случае, если технологии будут масштабироваться, однако получить широкое распространение они вряд ли смогут, полагает он.

В среднесрочной перспективе расхождение между ожиданиями и реальностью может привести к очередной "зиме ИИ" (снижение инвестиций в отрасль), поскольку рано или поздно разочарование накопится. Нынешняя волна моды на ИИ - отнюдь не первая. Ей предшествовала как раз "зима", когда на ИИ никто денег не давал, поскольку предыдущая попытка решить все проблемы человечества с помощью ИИ обернулась полным провалом, отмечает эксперт.

Хотя есть еще ведь углеродный след от работы серверов и энергии. По словам Кабакова, проблема углеродного следа ИИ особенно актуальна для систем, требующих значительных вычислительных мощностей, как, например, системы глубокого обучения для автономных автомобилей, которые разрабатывают в Tesla и Waymo. Эти системы требуют использования мощных серверов, работающих круглосуточно.

Но, как отмечает профессор РАН, гендиректор Института AIRI и профессор Сколтеха Иван Оселедец, сейчас разработчики используют специальное программное обеспечение и открытые библиотеки, которые снижают вычислительные мощности и размеры необходимой памяти, а также применяют сжатие для подбора наиболее оптимальных алгоритмов обучения и сокращения параметров нейросети. Это помогает обучать модели на меньшем количестве мощностей.

Не исключено, что впереди "зима" для искусственного интеллекта: падение инвестиций в отрасль

А по мнению директора группы по оказанию услуг в области устойчивого развития компании ДРТ Тимура Турсунова, проблемой углеродного следа ИИ не нужно заниматься в приоритетном порядке или в отрыве от других целей и задач климатической и экологической повестки. В отличие от цикличного и непостоянного интереса, например к майнингу криптовалют, технологии ИИ через несколько лет (или месяцев) станут таким же спутником современного человека, как интернет. Конечно, углеродный след, непосредственно связанный с ИИ, требует внимания экспертов и общественности, но прежде всего нужно определиться, кто будет нести первичную ответственность за выбросы парниковых газов от ИИ - стартапы и компании-гиганты, создающие ИИ-системы и платформы, операторы центров обработки данных (ЦОД) или пользователи ИИ-платформ. Пользователи ИИ, например, компании, внедряющие ИИ в свои процессы и продукты, могут быть двигателем декарбонизации отрасли, выбирая "зеленые" ЦОДы, которые используют возобновляемые источники энергии, поясняет эксперт.

Как отмечает Николаев, для функционирования человеческих мозгов, которые создали всю цивилизацию, включая ИИ, не требуется столько энергии, сколько на обсуждаемые сейчас технологии будущего. Наши технологии подозрительно сильно стали отставать от природных. Это тупик, но выйти из него в наших же силах, считает эксперт.