Искусственный интеллект - пожиратель энергии

Запрос, выполненный через ChatGPT, или консультирование с помощью чат-бота – искусственный интеллект (ИИ) укрепляется и применятся в новых сферах человеческой жизни, требуя колоссальных энергозатрат из-за увеличения вычислительных мощностей.

Фатих Бироль, директор Международного энергетического агентства (МЭА), считает ИИ «одним из значимых событием» для энергетического сектора. «В ближайшие 5 лет глобальное потребление энергии дата-центров увеличится более чем вдвое и к 2030 году объём потребляемой энергии будет сопоставим с современным энергопотреблением целой Японии». В США на центры обработки данных будет приходится почти половина роста спроса, а в Японии – более чем наполовину.

В Кембриджском университете полагают, что в следующие 15 лет спрос на энергию в индустрии высоких технологий из-за ИИ увеличится как минимум пятикратно. В предисловии одного из отчётов говорится, что от таких стран, как Великобритания, ожидать способности возглавить гонку в области ИИ и одновременно выполнить цели по защите климата было бы «верхом наивности».

Технологические корпорации и растущий энергетический голод

С ростом возможностей нейросетей растёт и энергопотребление. «Вот почему каждая крупная IT-компания думает, как ей с этим справиться», – объясняет ИИ-эксперт Михаэль Фэрбер из Технического института Дрездена. Компания Meta, включающая в себя Facebook, Instagram и WhatsApp, подписала контракт в энергосфере сроком на 20 лет. Google рассчитывает на небольшие атомные электростанции. «Они определённо размышляют над тем, как им избежать больших затрат», – уверен Фэрбер.

В своём отчёте об экологически устойчивом развитии компания Google признала, что выбросы парниковых газов в 2023 году увеличились на 13%, а по сравнению с 2019 годом на 48%, что наглядно иллюстрирует попытку совместить несовместимое: продвинуться в области ИИ и в то же время стать более экологичными. Как следует из последнего отчёта по экологически устойчивому развитию, выбросы, производимые Microsoft, по сравнению с 2020 годом также выросли – более чем на 23%.

Разница между нейросетями и темами запросов

Сколько именно энергии потребляют отдельные нейросети, измерить сложно. Уже сами инструкции по использованию ИИ считаются чрезвычайно энергозатратными. Команда Максимилиана Даунера из Мюнхенского института недавно продемонстрировала результаты исследования в журнале «Frontiers in Communication», что энергопотребление сильно варьируется не только в зависимости от нейросети, но и от темы запроса. «Выбросы CO2 – в результате некоторых ваших запросов для ИИ – могут увеличиваться в 50 раз», – подытожила свои результаты команда.

Исследователи обнаружили связь между размером нейросети, сложностью логических операций или «рассуждением», количеством генерируемых текстовых сообщений (токенов) и объёмом выбросов.

Они сосредоточились на таких моделях, как DeepSeek, Cogito и Qwen, которые применимы на локальных серверах, что позволило напрямую измерить энергопотребление. «Распространённые нейросети, такие как ChatGPT и подобные ей, работают на серверах OpenAI или других компаний. Поэтому, по словам Даунера, возможности замерить потребление напрямую – нет.

Философия наносит климату больший вред, чем история

Согласно исследованию, запросы, требующие долгих логических рассуждений, например, по философии или общей алгебре, порождали в шесть раз больше выбросов, чем, скажем, стандартные школьные задания по истории.

К тому же, самые точные ответы давали нейросети, наиболее вредные для климата. «На сегодняшний день нейросети явно жертвуют экологичностью ради точности», – констатирует Даунер.

Зависимость уровня энергопотребления от темы или формулировки запроса не вызывает у эксперта Фэрбера особого удивления. «Фактические знания, такие как название столицы Японии или дата Французской революции, легко доступны, поскольку эта информация уже прописана в онлайн-источниках вроде Википедии», – объясняет он. Сложные запросы требуют больше вычислительных мощностей.

А если в запросе рецепт обычных блинов?

По мере того, как нейросети становятся всё более мощными и энергоёмкими, в них практически везде интегрируется функция ИИ. Во время поиска в Google обыкновенного рецепта блинов у пользователей нет возможности избежать получения трёх разных рецептов, отобранных ИИ.

Алёша Бурхардт, работающий, среди прочего, над вопросами устойчивого развития в Немецком исследовательском центре искусственного интеллекта (DFKI), высказывается достаточно критично: «Меня, как пользователя, ставят перед свершившимся фактом и не оставляют мне выбора».

В разговоре Бурхардт развивает свои идеи, как можно повысить «прозрачность» – информированность пользователя – путём создания кнопки отключения функции ИИ во время поиска в Google. Или с помощью «энергетического светофора» на рабочем столе, показывающего уровень энергозатрат на обработку последних запросов с помощью ИИ.

По мнению Михаэля Фэрбера, из виду часто упускается тот факт, что в повседневные приложения и даже в поисковик Google теперь также интегрирована функция ИИ. Приведёт ли это к значительному увеличению энергопотребления? «Безусловно, да», – считает он.

Убивает ИИ климат или спасает?

Так усложняет ли искусственный интеллект достижение климатических целей? Однозначного ответа нет, поскольку ИИ-технологии отчасти могут повышать энергоэффективность.

«Представьте себе человека 25-ти лет, получившего образование, живущего в частном доме, кормящего собаку мясом, любящего авокадо и приезжающего в офис, чтобы перепечатывать документы – вот это реально паршивая энергоэффективность для простого набора текста», – приводит контраргумент Бурхардт. «В таком случае для климата выгоднее обучить печати ИИ-системы», – полагает эксперт. В исследованиях также отмечается потенциал ИИ в вопросе оптимизации системы орошения и управления энергокомплексами.

«ИИ существует не в вакууме – он меняет существующие процессы, процедуры и системы, многие из которых неэффективны или избыточны», – подчёркивает Бурхардт. Ключевой вопрос заключается в том, возникает ли так называемый «эффект отскока», то есть возникают ли избыточные задачи для ИИ? Как, например, создание аватара в японском стиле аниме Ghibli, что раньше было технически невозможно. Подобный эффект, по словам Бурхардта, произошёл с электросамокатами, заменившими не автомобили, а ходьбу и велосипеды.

Николас Альдер из Института цифровой инженерии Хассо Платтнера подчёркивает, что вопрос «повлияет ли вообще ИИ на климатические цели и как повлияет, будет в первую очередь зависеть от энергетического баланса». Он отмечает: «Для Европы это означает, что нам необходимо получать как дешёвую, так и «чистую» энергию. Дешёвую – чтобы оставаться привлекательной площадкой для размещения дата-центров с их гигантским энергопотреблением. «Чистую» – потому что иначе выполнение климатических целей может оказаться под угрозой срыва».

Странам, где ИИ почти не применим, чрезвычайно сложно выполнить климатические цели и перейти на возобновляемые источники энергии. Стремительно растущее энергопотребление лишь усугубляет и без того серьёзную проблему.

Не хватает «прозрачности» – а значит, и интуиции

С точки зрения Алёши Бурхардта, живя в цифровом мире, мы больше не осязаем, сколько в принципе энергии требуют наши действия. «Если в «аналоговом мире» мы хорошо ощущаем и осознаём свои поступки – будь то поездки, приём ванны или выбор между сосисками и авокадо – то в цифровом мире таких сенсоров у нас нет. В сфере ИИ их ещё меньше, а иногда выбора и вовсе нет», – говорит Бурхардт.

Пользователям всё ещё не хватает навыка осознанного выбора более энергоэффективной нейросети в зависимости от их запроса. Причина в том, что нет доступной информации, сколько ресурсов потребляет, например, тот или иной запрос. «В этом отношении быть сознательным человеком – непросто».

Аспирант Даунер и его коллеги надеются, что их работа повысит осведомлённость пользователей: «Выбросы СО2 можно значительно снизить, если запрашивать у ИИ более краткие ответы или, например, использовать мощные нейросети только для задач, действительно требующих их потенциала».

Бурхардт называет поиск баланса между пользой ИИ и энергопотреблением «стратегической задачей». Часть решений требует регулирования на государственном уровне – например, в вопросах «прозрачности». Но каждый может начать с себя, задав простой вопрос: «А действительно ли здесь необходим искусственный интеллект?»

Работают ли технологические компании над данной проблемой?

Мнения экспертов о текущих разработках в этой сфере расходятся. По словам Михаэля Фэрбера, стремление сделать ИИ-приложения более энергоэффективными уже стало частью конкурентной борьбы. «Это стало важным аспектом, а отчасти всегда им и было», – отмечает он. Некоторые компании действительно разрабатывают компактные нейросети, способные работать локально на смартфоне – как из соображений энергопотребления, так и для практического удобства.

Николас Альдер отмечает, что компании на этапе обучения нейросетей пока не стремятся к экономии энергии. Однако на этапе эксплуатации энергопотребление становится критически важным фактором для OpenAI и других разработчиков. «Мы можем предположить, что компании активно работают над оптимизацией, поскольку это существенная статья расходов», — поясняет он.

Алёша Бурхардт отмечает, что в настоящее время, скорее, идёт гонка за создание всё более крупных и мощных систем. «В большой игре за мощности об энергосбережении речи пока не идёт. Сейчас все обсуждают атомные электростанции, отчасти солнечные панели или нефть и газ в Эмиратах – то, что сможет питать эти гигантские системы», – говорит он.

Однако в любом случае во многих областях, по мнению Бурхардта, целесообразно использовать более компактные и экономичные нейросети — например, в промышленности или для проведения медицинских исследований. Там зачастую требуется меньше данных. Также так называемые «гибридные решения», сочетающие ИИ с существующими базами данных, нередко оказываются более практичными.

На взгляд Бурхардта, Европа, всё ещё пытающаяся найти своё место между технологическими гигантами из США и китайскими титанами вроде DeepSeek, также обладает потенциалом.

Необходимо больше «прозрачности»

Джина Нефф из Кембриджского университета замечает, что генеративный ИИ способен помочь в защите климата, однако имеются и скрытые риски. «Существует реальная опасность того, что с более широким применением ИИ количество выбросов перекроет все выгоды для климата». Если технологические компании откажутся от целей по достижению нулевых выбросов и сосредоточатся только на высоких «дивидендах», вред может значительно превысить пользу от ИИ.

В связи с этим исследователи из Кембриджа призывают к установлению чётких правил. Необходимы международные стандарты для более точной оценки и ограничения влияния ИИ на окружающую среду.