Yanlış bilgilendirme ve insanların işten çıkarılmasına yönelik tehditler de dahil olmak üzere yapay zekanın tehlikeleri hakkındaki sorular tartışmaya hâlâ hakim olsa da, Boston Üniversitesi'nden bir profesör başka bir olası yan etki hakkında alarm veriyor: üretken yapay zeka araçlarının önemli çevresel etkileri olabilir. **
Boston Üniversitesi'nde bilgisayar bilimi doçenti olan Kate Saenko, The Conversation için yazdığı bir makalede, "Bir yapay zeka araştırmacısı olarak, genellikle yapay zeka modelleri oluşturmanın enerji maliyeti konusunda endişeleniyorum. Yapay zeka ne kadar güçlüyse, o kadar güçlüdür." , daha fazla enerji gerektirir."
Bitcoin ve Ethereum gibi blok zincirlerinin enerji tüketimi, Twitter'dan Kongre salonlarına kadar araştırma ve tartışmaların odak noktası haline gelirken, yapay zekadaki hızlı ilerlemelerin gezegen üzerindeki etkisi henüz aynı ilgiyi görmedi.
Profesör Saenko bunu değiştirmeyi amaçlıyor, ancak makalesinde bireysel üretici AI sorgularının karbon ayak izi hakkında sınırlı veri olduğunu kabul ediyor. Ancak bulguların, üretken yapay zeka sorgularının basit arama motoru sorgularından dört ila beş kat daha fazla enerji tükettiğini gösterdiğini söyledi.
2019'daki bir rapora göre Profesör Saenko, 110 milyon parametreye sahip olan ve modeli eğitmek için tüketilen enerjinin Kıta uçuşu ve modeli boyunca seyahat eden bir kişiye eşdeğer olduğu BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) adlı üretken bir yapay zeka modelinden bahsetmişti. Grafik İşleme Birimlerini (GPU'lar) kullanarak eğitim.
AI modellerinde parametreler, modelin tahminlerine rehberlik eden verilerden öğrenilen değişkenlerdir. Bir modeldeki daha fazla parametre genellikle daha karmaşık bir model anlamına gelir ve bu nedenle daha fazla veri ve bilgi işlem kaynağı gerektirir. Eğitim sırasında, hatayı en aza indirmek için parametreler ayarlanır.
Buna karşılık Profesör Saenko, OpenAI'nin GPT-3 modelinin 175 milyar parametreye sahip olduğunu ve yılda 123 benzinle çalışan binek otomobil kadar veya yaklaşık 1.287 megavat-saat elektrik tükettiğinden bahsetti. Model aynı zamanda 552 ton CO2 üretti. Ayrıca, bu rakamın sadece model satışa hazır olduğunda, herhangi bir tüketici modeli kullanmaya başlamadan önce olduğunu da sözlerine ekledi.
Profesör Saenko, Microsoft'un bu ayın başlarında ChatGPT'yi Bing web tarayıcısına eklemesini örnek olarak göstererek, "Chatbot'lar arama motorları kadar popüler hale gelirse, bu yapay zekaları dağıtmanın enerji maliyetleri çok yüksek olabilir" dedi.
Perplexity AI ve OpenAI'nin popüler ChatGPT'si gibi giderek daha fazla AI sohbet robotu, mobil uygulamalar yayınlıyor. Bu, kullanımlarını kolaylaştırır ve daha geniş bir kullanıcı tabanına maruz kalır.
Profesör Saenko, Google tarafından yürütülen ve daha verimli model mimarileri ve işlemcilerin yanı sıra daha yeşil veri merkezlerinin kullanılmasının karbon ayak izini önemli ölçüde azaltabileceğini bulan bir araştırmaya işaret etti.
"Tek bir büyük AI modeli çevreyi mahvetmez, ancak binlerce şirket farklı amaçlar için biraz farklı AI robotları geliştirirse ve her robot milyonlarca müşteri tarafından kullanılırsa, enerji tüketimi bir sorun olabilir."
Sonunda Saenko, üretici yapay zekayı daha verimli hale getirmek için daha fazla araştırmaya ihtiyaç olduğu sonucuna vardı, ancak iyimser.
"İyi haber şu ki, yapay zeka yenilenebilir enerjiyle çalışabilir. Yenilenebilir enerjinin daha bol olduğu yerlerde veya zamanlarda hesaplamalar yaparak, olsaydı yapacağımızdan çok daha verimli bir şekilde yapabileceğiz." çoğunlukla fosil yakıtlar kullanıyor." Bu, baskın şebekeye kıyasla emisyonları 30 ila 40 kat azaltabilir."
View Original
The content is for reference only, not a solicitation or offer. No investment, tax, or legal advice provided. See Disclaimer for more risks disclosure.
Üretken yapay zeka araçlarının çevre üzerinde nasıl bir etkisi var?
Yanlış bilgilendirme ve insanların işten çıkarılmasına yönelik tehditler de dahil olmak üzere yapay zekanın tehlikeleri hakkındaki sorular tartışmaya hâlâ hakim olsa da, Boston Üniversitesi'nden bir profesör başka bir olası yan etki hakkında alarm veriyor: üretken yapay zeka araçlarının önemli çevresel etkileri olabilir. **
Boston Üniversitesi'nde bilgisayar bilimi doçenti olan Kate Saenko, The Conversation için yazdığı bir makalede, "Bir yapay zeka araştırmacısı olarak, genellikle yapay zeka modelleri oluşturmanın enerji maliyeti konusunda endişeleniyorum. Yapay zeka ne kadar güçlüyse, o kadar güçlüdür." , daha fazla enerji gerektirir."
Bitcoin ve Ethereum gibi blok zincirlerinin enerji tüketimi, Twitter'dan Kongre salonlarına kadar araştırma ve tartışmaların odak noktası haline gelirken, yapay zekadaki hızlı ilerlemelerin gezegen üzerindeki etkisi henüz aynı ilgiyi görmedi.
Profesör Saenko bunu değiştirmeyi amaçlıyor, ancak makalesinde bireysel üretici AI sorgularının karbon ayak izi hakkında sınırlı veri olduğunu kabul ediyor. Ancak bulguların, üretken yapay zeka sorgularının basit arama motoru sorgularından dört ila beş kat daha fazla enerji tükettiğini gösterdiğini söyledi.
2019'daki bir rapora göre Profesör Saenko, 110 milyon parametreye sahip olan ve modeli eğitmek için tüketilen enerjinin Kıta uçuşu ve modeli boyunca seyahat eden bir kişiye eşdeğer olduğu BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) adlı üretken bir yapay zeka modelinden bahsetmişti. Grafik İşleme Birimlerini (GPU'lar) kullanarak eğitim.
AI modellerinde parametreler, modelin tahminlerine rehberlik eden verilerden öğrenilen değişkenlerdir. Bir modeldeki daha fazla parametre genellikle daha karmaşık bir model anlamına gelir ve bu nedenle daha fazla veri ve bilgi işlem kaynağı gerektirir. Eğitim sırasında, hatayı en aza indirmek için parametreler ayarlanır.
Buna karşılık Profesör Saenko, OpenAI'nin GPT-3 modelinin 175 milyar parametreye sahip olduğunu ve yılda 123 benzinle çalışan binek otomobil kadar veya yaklaşık 1.287 megavat-saat elektrik tükettiğinden bahsetti. Model aynı zamanda 552 ton CO2 üretti. Ayrıca, bu rakamın sadece model satışa hazır olduğunda, herhangi bir tüketici modeli kullanmaya başlamadan önce olduğunu da sözlerine ekledi.
Profesör Saenko, Microsoft'un bu ayın başlarında ChatGPT'yi Bing web tarayıcısına eklemesini örnek olarak göstererek, "Chatbot'lar arama motorları kadar popüler hale gelirse, bu yapay zekaları dağıtmanın enerji maliyetleri çok yüksek olabilir" dedi.
Perplexity AI ve OpenAI'nin popüler ChatGPT'si gibi giderek daha fazla AI sohbet robotu, mobil uygulamalar yayınlıyor. Bu, kullanımlarını kolaylaştırır ve daha geniş bir kullanıcı tabanına maruz kalır.
Profesör Saenko, Google tarafından yürütülen ve daha verimli model mimarileri ve işlemcilerin yanı sıra daha yeşil veri merkezlerinin kullanılmasının karbon ayak izini önemli ölçüde azaltabileceğini bulan bir araştırmaya işaret etti.
"Tek bir büyük AI modeli çevreyi mahvetmez, ancak binlerce şirket farklı amaçlar için biraz farklı AI robotları geliştirirse ve her robot milyonlarca müşteri tarafından kullanılırsa, enerji tüketimi bir sorun olabilir."
Sonunda Saenko, üretici yapay zekayı daha verimli hale getirmek için daha fazla araştırmaya ihtiyaç olduğu sonucuna vardı, ancak iyimser.
"İyi haber şu ki, yapay zeka yenilenebilir enerjiyle çalışabilir. Yenilenebilir enerjinin daha bol olduğu yerlerde veya zamanlarda hesaplamalar yaparak, olsaydı yapacağımızdan çok daha verimli bir şekilde yapabileceğiz." çoğunlukla fosil yakıtlar kullanıyor." Bu, baskın şebekeye kıyasla emisyonları 30 ila 40 kat azaltabilir."