Chatboții cu inteligență artificială consumă atât de multă energie electrică pe cât se zvonește?

Chatboții cu inteligență artificială sunt în plină expansiune, cu sute de milioane de utilizatori zilnici, dar în spatele acestei comodități se află un consum enorm de energie, ceea ce ridică îngrijorări cu privire la sustenabilitate.

Doar în ultimii ani, ChatGPT a explodat în popularitate, cu aproape 200 de milioane de utilizatori care introduc peste un miliard de solicitări în fiecare zi. Aceste răspunsuri, aparent procesate „din senin”, consumă de fapt o cantitate imensă de energie în culise.

În 2023, centrele de date – unde este instruită și operată inteligența artificială – au reprezentat 4,4% din consumul de energie electrică din SUA. La nivel global, această cifră a reprezentat aproximativ 1,5% din cererea totală de energie electrică. Se preconizează că, până în 2030, consumul se va dubla, pe măsură ce cererea de inteligență artificială continuă să crească.

„Acum doar trei ani, nici măcar nu aveam ChatGPT”, a declarat Alex de Vries-Gao, cercetător în domeniul sustenabilității noilor tehnologii la Universitatea Vrije din Amsterdam și fondator al Digiconomist, o platformă care analizează consecințele neintenționate ale tendințelor digitale. „Și acum vorbim despre o tehnologie care ar putea reprezenta aproape jumătate din energia electrică consumată de centrele de date din întreaga lume .”

Adresarea unei întrebări către un model lingvistic extins (LLM) consumă de aproximativ 10 ori mai multă energie electrică decât o căutare obișnuită pe Google. (Imagine: Qi Yang/Getty Images)

Ce face ca chatboții cu inteligență artificială să fie atât de mari consumatoare de energie? Răspunsul constă în amploarea lor enormă. Potrivit profesorului de informatică Mosharaf Chowdhury de la Universitatea din Michigan, există două faze deosebit de avide de energie: procesul de antrenament și procesul de inferență.

„Totuși, problema este că modelele de astăzi sunt atât de mari încât nu pot rula pe un singur GPU, darămite să încapă într-un singur server”, a explicat profesorul Mosharaf Chowdhury pentru Live Science.

Pentru a ilustra amploarea, un studiu din 2023 realizat de de Vries-Gao a arătat că un server Nvidia DGX A100 poate consuma până la 6,5 ​​kilowați de electricitate. Antrenarea unui LLM necesită de obicei mai multe servere, fiecare cu o medie de 8 GPU-uri, care funcționează continuu timp de săptămâni sau chiar luni. În total, consumul de electricitate este enorm: numai antrenamentul GPT-4 al OpenAI a consumat 50 de gigawați-oră, echivalentul a suficientă electricitate pentru a alimenta întregul San Francisco timp de trei zile.

Procesul de antrenament GPT-4 al OpenAI a fost suficient pentru a alimenta întregul San Francisco timp de trei zile. (Imagine: Jaap Arriens/NurPhoto/Rex/Shutterstock)

Procesul de inferență este, de asemenea, destul de energizant. Acesta este momentul în care chatbot-ul cu inteligență artificială își folosește cunoștințele învățate pentru a oferi răspunsuri utilizatorului. Deși inferența necesită mai puține resurse de calcul decât faza de antrenament, este totuși extrem de consumatoare de energie din cauza volumului mare de solicitări trimise chatbot-ului.

În iulie 2025, OpenAI estimează că utilizatorii ChatGPT trimit peste 2,5 miliarde de solicitări zilnic. Pentru a răspunde instantaneu, sistemul trebuie să mobilizeze mai multe servere care funcționează simultan. Și asta este doar pentru ChatGPT; nu include alte platforme care devin, de asemenea, foarte populare, cum ar fi Gemini de la Google, despre care se așteaptă să devină în curând alegerea implicită atunci când utilizatorii accesează Căutarea Google.

„Nici măcar în faza de inferență, nu poți economisi cu adevărat energie”, a observat Chowdhury. „Problema nu mai este cantitatea imensă de date. Modelul este deja imens, dar problema mai mare este numărul de utilizatori.”

Cercetători precum Chowdhury și de Vries-Gao caută acum modalități de a măsura mai precis consumul de energie, găsind astfel soluții pentru reducerea acestuia. De exemplu, Chowdhury menține un clasament numit ML Energy Leaderboard, care urmărește consumul de energie în inferențele modelelor open-source.

Cu toate acestea, o mare parte din datele legate de platformele de inteligență artificială viabile din punct de vedere comercial rămân „secrete”. Marile corporații precum Google, Microsoft și Meta fie le păstrează confidențiale, fie publică doar statistici foarte vagi, care nu reflectă cu exactitate impactul asupra mediului. Acest lucru face foarte dificilă determinarea cantității de energie electrică consumă de fapt inteligența artificială, care va fi cererea în următorii ani și dacă lumea o poate satisface.

Cu toate acestea, utilizatorii pot cu siguranță exercita presiuni pentru transparență. Acest lucru nu numai că îi ajută pe indivizi să facă alegeri mai responsabile atunci când utilizează inteligența artificială, dar contribuie și la promovarea unor politici care să tragă la răspundere companiile.

„Una dintre problemele principale ale aplicațiilor digitale este că impactul lor asupra mediului este întotdeauna ascuns”, a subliniat cercetătorul de Vries-Gao. „Acum, mingea este în mâinile factorilor de decizie: aceștia trebuie să încurajeze transparența datelor, astfel încât utilizatorii să poată lua măsuri.”

Ngoc Nguyen (Știința Vieții)

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