Хиймэл оюун ухаан (AI) салбарт буруу мэдээлэл, хүний ажлын байран дахь болзошгүй аюулын талаар хэлэлцүүлэг өрнөдөг. Гэсэн хэдий ч Бостоны их сургуулийн профессор Кейт Саенко өөр нэг чухал асуудалд анхаарлаа хандуулж байна - хиймэл хиймэл оюун ухааны хэрэгслийн байгаль орчинд үзүүлэх нөлөөлөл.
Хиймэл оюун ухаан судлаачийн хувьд Саенко хиймэл оюун ухааны загвар бүтээхэд зарцуулагдах эрчим хүчний зардалд санаа зовдог. Тэрээр The Conversation сэтгүүлийн нийтлэлдээ "Хиймэл оюун ухаан хэдий чинээ хүчтэй байна, төдий чинээ их энерги зарцуулдаг" гэж онцолжээ.
Bitcoin, Ethereum зэрэг криптовалютуудын эрчим хүчний хэрэглээ өргөн хүрээтэй маргаан дагуулж байгаа ч хиймэл оюун ухааны хурдацтай хөгжил нь дэлхий дээрх нөлөөллийн хувьд ижил түвшний хяналтыг авч чадаагүй байна.
Профессор Саенко AI-ийн нэг үүсгэгч асуулгын нүүрстөрөгчийн ул мөрийн талаархи хязгаарлагдмал өгөгдлийг хүлээн зөвшөөрч, энэхүү түүхийг өөрчлөхийг зорьж байна. Гэсэн хэдий ч тэрээр судалгааны үр дүнд эрчим хүчний хэрэглээ энгийн хайлтын системийн асуулгаас XNUMX-XNUMX дахин их байгааг онцолжээ.
2019 оны онцлох судалгаагаар 110 сая параметрээс бүрдэх Трансформаторын хоёр чиглэлт кодлогчийн төлөөлөл (BERT) нэртэй хиймэл хиймэл оюун ухааны загварыг судалжээ. Энэхүү загвар нь график боловсруулах нэгж (GPU) ашиглан сургалтын явцад нэг хүн тив дамнасан хоёр талын нислэгтэй тэнцэх эрчим хүч зарцуулсан. Загварын таамаглалыг удирдан чиглүүлж, нарийн төвөгтэй байдлыг нэмэгдүүлэх параметрүүдийг сургалтын явцад алдааг багасгахын тулд тохируулдаг.
Харьцуулбал, Саенко OpenAI-ийн гайхалтай 3 тэрбум параметр бүхий GPT-175 загвар нь нэг жилийн турш жолооддог 123 бензин хөдөлгүүртэй суудлын тээврийн хэрэгсэл буюу ойролцоогоор 1,287 мегаватт цаг цахилгаан зарцуулсантай тэнцэх хэмжээний эрчим хүч зарцуулдаг болохыг Саенко илчилэв. Нэмж дурдахад энэ нь гайхалтай 552 тонн нүүрстөрөгчийн давхар исэл үүсгэсэн. Энэхүү эрчим хүчний зарцуулалт нь ямар ч хэрэглэгчид уг загварыг ашиглаж эхлэхээс өмнө гарсан нь гайхалтай.
Bing-д нэгдсэн Perplexity AI болон Microsoft-ын ChatGPT зэрэг хиймэл оюун ухаантай чатботуудын нэр хүнд өсөхийн хэрээр мобайл программууд гарч ирснээр нөхцөл байдал улам хурцдаж, эдгээр технологийг илүү өргөн хүрээний үзэгчдэд хүртээмжтэй болгож байна.
Аз болоход Саенко Google-ийн нүүрстөрөгчийн ул мөрийг бууруулах янз бүрийн стратеги санал болгосон судалгааг онцолжээ. Илүү үр ашигтай загвар архитектур, процессор, байгаль орчинд ээлтэй мэдээллийн төвүүдийг ашиглах нь эрчим хүчний хэрэглээг мэдэгдэхүйц бууруулж чадна.
Ганц том хиймэл оюун ухаантай загвар нь байгаль орчныг дангаараа сүйрүүлэхгүй байж болох ч хэрвээ олон компаниуд янз бүрийн зорилгоор өөр өөр хиймэл оюун ухаантай роботуудыг хөгжүүлж, тус бүр сая сая хэрэглэгчдэд үйлчлэх юм бол хуримтлагдсан эрчим хүчний хэрэглээ ихээхэн санаа зовоож болзошгүйг Саенко анхааруулав.
Эцсийн эцэст, Саенко хиймэл хиймэл оюун ухааны үр ашгийг дээшлүүлэхийн тулд цаашдын судалгаа хийх нь чухал гэж үзэж байна. Тэрээр хиймэл оюун ухаан сэргээгдэх эрчим хүчний эх үүсвэр дээр ажиллах боломжтойг урам зоригтойгоор онцолж байна. Ногоон эрчим хүчний хүртээмжтэй уялдуулан тооцооллыг оновчтой болгох эсвэл сэргээгдэх эрчим хүч ихтэй газар дата төвүүдийг байршуулах замаар ялгаралтыг чулуужсан түлш давамгайлсан сүлжээг ашиглахтай харьцуулахад 30-40 дахин бууруулж чадна.
Эцэст нь хэлэхэд хиймэл оюун ухаанаас үүдэлтэй ташаа мэдээлэл, ажлын байрыг нүүлгэн шилжүүлэх тухай асуудал байсаар байгаа ч профессор Саенко хиймэл оюун ухааны үүсгэгч хэрэгслийн байгаль орчинд үзүүлэх нөлөөллийн талаар онцлон тэмдэглэсэн нь маш чухал асуудал болж байна. Энэ нь хиймэл оюун ухааны хөгжлийг тогтвортой байдлын зорилтуудтай нийцүүлэхийн тулд судалгаа, шинэлэг хандлагыг нэмэгдүүлэхийг уриалж байна. Ингэснээр бид хиймэл оюун ухааны чадавхийг ашиглахын зэрэгцээ түүний нүүрстөрөгчийн ул мөрийг багасгаж, илүү ногоон ирээдүйн замыг засч чадна.
Эх сурвалж: https://bitcoinworld.co.in/the-environmental-impact-of-artificial-intelligence-a-concern-beyond-misinformation-and-job-threats/