L’intelligenza artificiale generativa è dannosa per l’ambiente?Uno scienziato informatico spiega l'impronta di carbonio di ChatGPT e dei suoi cugini

L’intelligenza artificiale generativa è la nuova tecnologia alla base dei chatbot e dei generatori di immagini.Ma quanto sta facendo caldo il pianeta?

Come un Ricercatore di intelligenza artificiale, Mi preoccupo spesso dei costi energetici legati alla costruzione di modelli di intelligenza artificiale.Più potente è l'intelligenza artificiale, maggiore è l'energia necessaria.Cosa significa l’emergere di modelli di intelligenza artificiale generativa sempre più potenti per la futura impronta di carbonio della società?

“Generativo” si riferisce alla capacità di un algoritmo AI di produrre dati complessi.L'alternativa è IA “discriminatoria”., che sceglie tra un numero fisso di opzioni e produce un solo numero.Un esempio di output discriminativo è scegliere se approvare una richiesta di prestito.

L’intelligenza artificiale generativa può creare output molto più complessi, come una frase, un paragrafo, un’immagine o anche un breve video.È stato utilizzato a lungo in applicazioni come gli altoparlanti intelligenti per generare risposte audio o nel completamento automatico per suggerire una query di ricerca.Tuttavia, solo di recente ha acquisito la capacità di farlo generare linguaggio umano e foto realistiche.

Usando più energia che mai

L’esatto costo energetico di un singolo modello di intelligenza artificiale è difficile da stimare e include l’energia utilizzata per produrre le apparecchiature informatiche, creare il modello e utilizzare il modello nella produzione.Nel 2019, i ricercatori hanno scoperto che è possibile creare un modello di intelligenza artificiale generativa chiamato BERT con 110 milioni di parametri consumato l'energia di un volo transcontinentale di andata e ritorno per una persona.Il numero di parametri si riferisce alla dimensione del modello; i modelli più grandi generalmente sono più abili.I ricercatori hanno stimato che la creazione del GPT-3, molto più grande, che ha 175 miliardi di parametri, ha consumato 1.287 megawattora di elettricità e ha generato 552 tonnellate di anidride carbonica equivalente, l'equivalente di 123 veicoli passeggeri a benzina guidati per un anno.E questo serve solo per preparare il modello al lancio, prima che i consumatori inizino a utilizzarlo.

Le dimensioni non sono l’unico fattore predittivo delle emissioni di carbonio.L'accesso aperto Modello BLOOM, sviluppato da Progetto BigScience in Francia, è di dimensioni simili a GPT-3 ma ha un’impronta di carbonio molto più bassa, consumando 433 MWh di elettricità per generare 30 tonnellate di CO2eq.Uno studio di Google ha rilevato che, a parità di dimensioni, l’utilizzo di un modello di architettura e di un processore più efficienti e di un data center più ecologico può ridurre l’impronta di carbonio da 100 a 1.000 volte.

I modelli più grandi utilizzano più energia durante la loro distribuzione.Esistono dati limitati sull’impronta di carbonio di una singola query di intelligenza artificiale generativa, ma alcuni dati del settore stimano che lo sia quattro-cinque volte superiore rispetto a quello di una query del motore di ricerca.Man mano che i chatbot e i generatori di immagini diventano più popolari, così come Google e Microsoft incorporare modelli linguistici di intelligenza artificiale nei loro motori di ricerca, il numero di query che ricevono ogni giorno potrebbe crescere in modo esponenziale.

Bot AI per la ricerca

Alcuni anni fa, non molte persone al di fuori dei laboratori di ricerca utilizzavano modelli come BERT o GPT.La situazione è cambiata a novembre30, 2022, quando OpenAI ha rilasciato ChatGPT.Secondo gli ultimi dati disponibili, ChatGPT era finita 1,5 miliardi di visite a marzo 2023.Microsoft ha incorporato ChatGPT nel suo motore di ricerca, Bing, e ce l'ha fatta disponibile a tutti il 4 maggio 2023.Se i chatbot diventassero popolari quanto i motori di ricerca, i costi energetici legati all’implementazione delle IA potrebbero davvero aumentare.Ma gli assistenti AI hanno molti più usi oltre alla semplice ricerca, come scrivere documenti, risolvere problemi di matematica e creare campagne di marketing.

Un altro problema è che i modelli di intelligenza artificiale devono essere continuamente aggiornati.Ad esempio, ChatGPT è stato addestrato solo sui dati fino al 2021, quindi non sa nulla di ciò che è accaduto da allora.L’impronta di carbonio derivante dalla creazione di ChatGPT non è un’informazione pubblica, ma è probabilmente molto più elevata di quella di GPT-3.Se dovesse essere ricreato regolarmente per aggiornarne le conoscenze, i costi energetici diventerebbero ancora maggiori.

Un vantaggio è che chiedere a un chatbot può essere un modo più diretto per ottenere informazioni rispetto all’utilizzo di un motore di ricerca.Invece di ottenere una pagina piena di collegamenti, ottieni una risposta diretta come faresti da un essere umano, presupponendo che i problemi di accuratezza siano mitigati.Raggiungere le informazioni più rapidamente potrebbe potenzialmente compensare il maggiore consumo di energia rispetto a un motore di ricerca.

Vie da seguire

Il futuro è difficile da prevedere, ma i grandi modelli di intelligenza artificiale generativa sono qui per restare e le persone probabilmente si rivolgeranno sempre più a loro per ottenere informazioni.Ad esempio, se uno studente ha bisogno di aiuto per risolvere un problema di matematica adesso, può chiedere a un tutor o a un amico oppure consultare un libro di testo.In futuro probabilmente lo chiederanno a un chatbot.Lo stesso vale per altre conoscenze specialistiche come consulenza legale o perizia medica.

Anche se un unico grande modello di intelligenza artificiale non rovinerà l’ambiente, se un migliaio di aziende sviluppassero bot di intelligenza artificiale leggermente diversi per scopi diversi, ciascuno utilizzato da milioni di clienti, il consumo di energia potrebbe diventare un problema.Sono necessarie ulteriori ricerche per rendere l’intelligenza artificiale generativa più efficiente.La buona notizia è che l’intelligenza artificiale può funzionare con energie rinnovabili.Portando il calcolo dove l’energia verde è più abbondante, o programmando il calcolo per le ore del giorno in cui l’energia rinnovabile è più disponibile, le emissioni possono essere ridotte. ridotto di un fattore da 30 a 40, rispetto all’utilizzo di una rete dominata dai combustibili fossili.

Infine, la pressione sociale potrebbe essere utile per incoraggiare le aziende e i laboratori di ricerca a pubblicare le impronte di carbonio dei loro modelli di intelligenza artificiale, come alcuni già fanno.In futuro, forse, i consumatori potrebbero anche utilizzare queste informazioni per scegliere un chatbot “più verde”.