क्या एआई चैटबॉट्स अफवाहों के अनुसार 'शक्ति के भूखे' हैं?

एआई चैटबॉट्स का उपयोग प्रतिदिन करोड़ों उपयोगकर्ताओं द्वारा किया जा रहा है, लेकिन इस सुविधा के पीछे भारी मात्रा में बिजली की खपत है, जिससे स्थायित्व को लेकर चिंताएं बढ़ रही हैं।

पिछले कुछ वर्षों में ही, चैटजीपीटी की लोकप्रियता में ज़बरदस्त इज़ाफ़ा हुआ है, और लगभग 20 करोड़ उपयोगकर्ता प्रतिदिन एक अरब से ज़्यादा अनुरोध दर्ज कर रहे हैं। ये "अचानक" लगने वाले जवाब वास्तव में पर्दे के पीछे बहुत ज़्यादा ऊर्जा खर्च करते हैं।

2023 तक, डेटा सेंटर—जहाँ AI को प्रशिक्षित और संचालित किया जाता है—अमेरिका में बिजली की खपत का 4.4% हिस्सा होंगे। वैश्विक स्तर पर, यह आँकड़ा कुल बिजली माँग का लगभग 1.5% है। 2030 तक, AI की माँग में लगातार वृद्धि के कारण खपत दोगुनी होने की उम्मीद है।

"सिर्फ़ तीन साल पहले, हमारे पास चैटजीपीटी भी नहीं था," व्रीजे यूनिवर्सिटी एम्स्टर्डम में नई तकनीकों की स्थिरता पर शोधकर्ता और डिजिटल रुझानों के अनपेक्षित परिणामों का विश्लेषण करने वाले प्लेटफ़ॉर्म, डिजिकोनॉमिस्ट के संस्थापक, एलेक्स डी व्रीस-गाओ ने कहा। "और अब हम एक ऐसी तकनीक की बात कर रहे हैं जो दुनिया भर के डेटा केंद्रों द्वारा खपत की जाने वाली लगभग आधी बिजली का उत्पादन कर सकती है।"

किसी बड़े भाषा मॉडल (LLM) से प्रश्न पूछने में सामान्य गूगल सर्च की तुलना में लगभग 10 गुना ज़्यादा बिजली खर्च होती है। (फोटो: क्यूई यांग/गेटी इमेजेज़)

एआई चैटबॉट्स को इतना ज़्यादा पावर-लोभी क्या बनाता है? इसका जवाब उनके विशाल आकार में छिपा है। मिशिगन विश्वविद्यालय के कंप्यूटर विज्ञान के प्रोफ़ेसर मुशर्रफ़ चौधरी के अनुसार, दो ख़ास तौर पर "पावर-लोभी" चरण हैं: प्रशिक्षण और अनुमान।

प्रोफेसर मोशर्रफ चौधरी ने लाइव साइंस को बताया, "हालांकि, समस्या यह है कि आज के मॉडल इतने बड़े हैं कि वे एक जीपीयू पर नहीं चल सकते, एक सर्वर पर फिट होना तो दूर की बात है।"

पैमाने का अंदाज़ा लगाने के लिए, डी व्रीस-गाओ के 2023 के अध्ययन में पाया गया कि एक Nvidia DGX A100 सर्वर 6.5 किलोवाट तक बिजली की खपत कर सकता है। एक LLM को प्रशिक्षित करने के लिए आमतौर पर कई सर्वरों की आवश्यकता होती है, जिनमें से प्रत्येक में औसतन आठ GPU होते हैं, और जो हफ़्तों या महीनों तक लगातार चलते रहते हैं। कुल बिजली की खपत बहुत ज़्यादा है: OpenAI के GPT-4 को प्रशिक्षित करने में ही 50 गीगावाट-घंटे की खपत हुई, जो पूरे सैन फ़्रांसिस्को को तीन दिनों तक बिजली देने के लिए पर्याप्त है।

ओपनएआई की GPT-4 प्रशिक्षण प्रक्रिया पूरे सैन फ्रांसिस्को को तीन दिनों तक ऊर्जा प्रदान करने के लिए पर्याप्त थी। (छवि: जाप एरियन्स/नूरफोटो/रेक्स/शटरस्टॉक)

अनुमान लगाने का चरण भी बहुत ऊर्जा-गहन होता है। यहीं पर AI चैटबॉट उपयोगकर्ता के लिए प्रतिक्रिया तैयार करने के लिए सीखी गई बातों का उपयोग करता है। हालाँकि अनुमान लगाने के लिए प्रशिक्षण चरण की तुलना में कम कंप्यूटिंग संसाधनों की आवश्यकता होती है, फिर भी चैटबॉट को भेजे जाने वाले अनुरोधों की बड़ी संख्या के कारण यह अत्यधिक ऊर्जा-खपत वाला होता है।

ओपनएआई का कहना है कि जुलाई 2025 तक, चैटजीपीटी उपयोगकर्ता प्रतिदिन 2.5 अरब से ज़्यादा अनुरोध भेज रहे होंगे। तुरंत प्रतिक्रिया देने के लिए, सिस्टम को एक साथ काम करने के लिए कई सर्वरों को सक्रिय करना होगा। और यह सिर्फ़ चैटजीपीटी के बारे में है, गूगल के जेमिनी जैसे अन्य लोकप्रिय प्लेटफ़ॉर्म की तो बात ही छोड़िए, जो जल्द ही गूगल सर्च पर उपयोगकर्ताओं के लिए डिफ़ॉल्ट विकल्प बन जाएगा।

चौधरी ने कहा, "अनुमान लगाने के चरण में भी, आप वास्तव में ऊर्जा नहीं बचा सकते। अब बात डेटा के आकार की नहीं है। मॉडल बहुत बड़ा है, लेकिन उससे भी बड़ी बात उपयोगकर्ताओं की संख्या है।"

चौधरी और डी व्रीस-गाओ जैसे शोधकर्ता अब बिजली की खपत को और सटीक रूप से मापने और उसे कम करने के तरीके खोज रहे हैं। उदाहरण के लिए, चौधरी एमएल एनर्जी लीडरबोर्ड नामक एक रैंकिंग बनाए रखते हैं, जो ओपन-सोर्स मॉडल से अनुमान के आधार पर ऊर्जा खपत को ट्रैक करती है।

हालाँकि, व्यावसायिक जनरेटिव एआई प्लेटफ़ॉर्म से संबंधित अधिकांश डेटा "गुप्त" ही रहता है। गूगल, माइक्रोसॉफ्ट या मेटा जैसी बड़ी कंपनियाँ या तो इसे गुप्त रखती हैं या केवल बहुत ही अस्पष्ट आँकड़े प्रकाशित करती हैं जो वास्तविक पर्यावरणीय प्रभाव को नहीं दर्शाते। इससे यह निर्धारित करना बहुत मुश्किल हो जाता है कि एआई वास्तव में कितनी बिजली की खपत करता है, आने वाले वर्षों में इसकी माँग क्या होगी, और क्या दुनिया इसे पूरा कर पाएगी।

हालांकि, उपयोगकर्ता निश्चित रूप से पारदर्शिता के लिए दबाव डाल सकते हैं, जो न केवल एआई का उपयोग करते समय व्यक्तियों को अधिक जिम्मेदार विकल्प बनाने में मदद करता है, बल्कि उन नीतियों को बढ़ावा देने में भी मदद करता है जो व्यवसायों को जवाबदेह बनाती हैं।

शोधकर्ता डी व्रीस-गाओ ने कहा, "डिजिटल अनुप्रयोगों की एक मुख्य समस्या यह है कि उनका पर्यावरणीय प्रभाव अक्सर छिपा रहता है। अब गेंद नीति निर्माताओं के पाले में है: उन्हें डेटा प्रकटीकरण को प्रोत्साहित करना होगा ताकि उपयोगकर्ता कार्रवाई कर सकें।"

न्गोक गुयेन (लाइव साइंस)

स्रोत: https://vtcnews.vn/chatbot-ai-co-ngon-dien-nhu-loi-don-ar965919.html