KaramelaYedi
New member
Başından beri ses modellerinin çok fazla elektriğe ihtiyacı olduğu açıktı. Bununla birlikte, birkaç rapor şimdi enerji tüketiminin kaba bir kapsamının gerçekten ne kadar yüksek olduğunu göstermektedir. Kullanıcıların pek bir seçeneği yok.
Chatt yazma veya botu terapinin yerine geçme veya sorgulama uygulamasını sağlayın: AI teknolojileri birçok insanda gittikçe daha fazla yaşam alanına geçiyor ve ancak özellikle gittikçe daha verimli hale geldikleri için neredeyse hayal edilemez miktarda enerji yiyorlar.
Uluslararası Enerji Ajansı Direktörü Fatih Birol, yapay zekanın bugünün enerji sektörünün “en büyük hikayelerinden biri” olduğunu düşünüyor-bu da şimdiye kadar tamamen hafife alındı. Birol, “Veri merkezlerinin küresel elektrik gereksinimi önümüzdeki beş yıl içinde iki kattan fazla olacak ve 2030 yılına kadar tüm Japonya'ya kadar elektrik tüketecek.” Diyerek şöyle devam etti: “Amerika Birleşik Devletleri'ndeki veri merkezlerinin elektrik talebindeki artışın neredeyse yarısını oluşturması bekleniyor, Japonya'da yarısından fazlası.”
Bir hesaplamada, Cambridge Üniversitesi, büyük teknoloji endüstrisinin enerji gereksiniminin önümüzdeki 15 yıl içinde AI tarafından en azından kendini cezalandıracağını varsayar. Büyük Britanya gibi ülkelerin AI alanında lider olacağı ve aynı zamanda iklim hedeflerine ulaşabileceği fikri, raporun önsözü “en üst düzeyde büyülü düşünme” diyor.
Enerji gereksinimi, ses modellerinin artan performansı ile artar. Dresden Teknik Üniversitesi'nden AI uzmanı Michael Färber, “Ve bu yüzden her büyük BT şirketi bununla nasıl başa çıkacağını düşünüyor.” Facebook, Instagram ve Whatsapp'ın arkasındaki Meta Grubu, 20 yıldır bir enerji sözleşmesi yaptı, Google daha küçük nükleer santrallere güveniyor. “Kesinlikle düşük maliyetle nasıl kurtulabileceklerini düşünüyorlar.”
Aslında, sürdürülebilirlik raporunda Google, sera gazı emisyonlarının 2023 için yüzde 13 arttığını ve 2019'a kıyasla yüzde 48'e kıyasla, AI bölgesinde ilerlemek anlamına gelen ve aynı zamanda daha iklim dostu olmak istediğini gösteren yüzde 48'e kıyasla itiraf etti. Microsoft'ta da, en son sürdürülebilirlik raporunda görülebileceği gibi, emisyonlar 2020'ye kıyasla yüzde 23'ten fazla arttı.
Bireysel modellerin enerji tüketiminin ne kadar büyük olduğunu belirlemek bazen zordur. AI uygulamalarının eğitimi muazzam bir enerji tahmincisi olarak kabul edilir. Münih Uygulamalı Bilimler Üniversitesi'nden Maximilian Dauner liderliğindeki bir ekip, yakın zamanda “İletişimde Frontiers” uzman dergisinde enerji tüketiminin sadece farklı ses modelleri arasında değil, aynı zamanda konuya bağlı olarak da gösterildi. Ekip, “Bazı AI istemleriniz diğerlerinden 50 kat daha fazla emisyona neden olabilir.”
Tüketiciler bir genel bakış alamıyor
Grup, modelin büyüklüğü, böyle olarak adlandırılan “akıl yürütme” arasında bir bağlantı buldu – bu nedenle, bilgi işlem çabası – jetonların üretimi – kelimeler veya ifadeler – ve emisyonlar neden oldu.
Yerel sunucularda gerçekleştirilen Deepseek, Cogito veya Qwen gibi modellere odaklandı, çünkü bu enerji tüketiminin doğrudan ölçülmesini sağlıyor. Dauner, “Chatt ve benzerleri gibi ortak ses modelleri Openai veya diğer şirketlerin sunucularında çalışıyor. Bu nedenle doğrudan tüketimi ölçmenin bir yolu yok.”
Felsefe veya soyut cebir gibi daha uzun nüks süreçlerine ihtiyaç duyan soruşturmalar, tarihteki standart okul bilgisinden altı kat daha yüksek emisyonlara sahipti.
Buna ek olarak, bu modeller özellikle doğru bir şekilde cevap veren kötü bir iklim dengesine sahipti. Dauner, “Şu anda sesli modellerde doğruluk ve sürdürülebilirlik arasında açık bir uzlaşma görüyoruz” diyor.
Enerji harcamalarının konuya veya soruya bağlı olarak farklılık göstermesi, uzmanlar için özellikle şaşırtıcı değildir. Aslında, “Japonya'nın başkenti nedir ya da Fransız Devrimi ne zaman” çağrılması kolaydır ve çevrimiçi bilgi Wikipedia'da açıklanır, Münih Uygulamalı Bilimler Üniversitesi'nden Dauner açıklar. Yapay zekanın öncelikle yönlerini birleştirmesi gereken sorularda daha fazlası beklenmelidir.
Modeller giderek daha güçlü ve enerji açlaşırken, AI fonksiyonları neredeyse her yere entegre edilir.
Bir kullanıcı olarak, örneğin üç farklı tariften bir AI özetini önlemek için google olduğunuzda bir gözleme tarifini önleme seçeneğiniz yoktur. Alman Yapay Zeka Araştırma Merkezi'ndeki diğer şeylerin yanı sıra sürdürülebilirlikle ilgilenen Aljoscha Burchardt, “Tüketici olarak, tüketici olarak ben sadece tamamlanmış gerçeklerle karşı karşıya.”
AI uygulamalarından kaçınılamaz
Burchardt ile bu konu hakkında uzun süre konuşursanız, konuşmada daha fazla şeffaflık için fikir geliştirdiğini dinleyebilirsiniz: Google'da AI işlevini kapatabileceğiniz bir anahtar. Veya mevcut AI'mın ne kadar enerji yediğini gösteren şeffaflık bir spamp olarak bir masaüstü özelliği.
Färber ayrıca günlük uygulamaların ve hızlı googling'in artık AI işlevleri içerdiğini düşünmektedir. Bu enerji tüketimini son derece artıracak mı? “Evet, kesinlikle,” diyor.
AI, iklim hedeflerine ulaşmayı zorlaştırıyor mu? Özellikle AI teknolojileri daha fazla enerji verimliliği sağlayabildiğinden, hesaplanması zor. “25 yıllık çocukluk ve antrenmana sahip, tek aileli evde yaşayan, köpeği etle besleyen ve avokadoları yiyor ve belgelerde yazmak için ofise süren bir insanınız varsa, bu boktan bir enerji dengesidir. Çalışmalar, daha verimli bir sulama veya enerji sistemlerinin kontrolü geldiğinde AI potansiyelini gösterir – yani, enerji sistemlerinin kontrolü geldiğinde.
Burchardt, “AI hava boş alana düşmez, ancak süreçleri, prosedürleri, süreçleri ve orada olan ve muhtemelen verimsiz şeyleri değiştirir.” Diyor Burchardt. Ribaund etkileri olup olmadığı çok önemlidir. Bazı AI emirleri, yani: AI'nın profil resmimi, geçmişte mümkün olmayan Japon çizgi film stüdyosu Ghibli tarzında var mı? Burchardt'a göre, e-scooterlar üzerinde bir araba yolculuğunun yerini alan, daha ziyade patikalar veya bisiklete binen benzer bir etki var.
Hasso Plattner Enstitüsü'ndeki AI başkanlığında Nicolas Alder, “öncelikle AI'nın iklim hedeflerini nasıl ve etkileyip etkilemeyeceğine ve enerji karışımına bağlı olacağını” vurgulamaktadır. “Avrupa için bu, hem ucuz hem de temiz enerji sağlamamız gerektiği anlamına gelir. Ucuz, böylece bir yer olarak veri merkezi ve devasa enerji gereksinimleri için cazipiz. Temiz, aksi takdirde iklim hedefleri baskı altına girebilir.”
AI olmadan bile, ülkelerin iklim hedeflerini korumak ve yenilenebilir enerji kaynaklarına geçmek için büyük sorunları vardır. Hızla büyüyen enerji gereksinimi zaten ciddi bir sorunu sıkılaştırır.
Avrupa'nın Fırsatı: Küçük Modeller
Burchardt'ın bakış açısından, artık dijital dünyada eylemlerimizin gerçekte ne kadar enerji tükettiği konusunda iyi bir bağırsak hissine sahip değiliz. Burchardt, “Analog dünyada iyi bir sensörümüz var ya da ileri geri sürdüğümüzde ne yaptığımızı bildiğimiz, küvet alın ve avokado veya sosis yedik, bu yüzden dijital dünyada böyle iyi sensörler yok. Ve daha sonra AI bölgesinde daha az ya da hiç seçmiyoruz” diyor Burchardt.
Şimdiye kadar, kullanıcı olarak bilinçli olarak daha enerji verimli bir model seçmek için yeterlilikler eksik. Bunun nedeni, şeffaflığın eksik olması – örneğin kaç kaynak talep gibi. “Bu konuda iyi bir insan olmak kolay değil.”
Çalışma Yazar Dauner ve meslektaşları yine de araştırmalarının hassasiyeti keskinleştirmelerini umuyor: “Kullanıcılar, AI'dan özlü cevaplar üretmelerini veya bu hizmeti gerçekten gerektiren görevlere yüksek kapasiteli modellerin kullanımını sınırlamalarını istediklerinde emisyonlarını önemli ölçüde azaltabilirler.”
Burchardt, AI avantajları ve enerji tüketiminin dengesini “tasarım görevi” olarak tanımlamaktadır. Bazı şeyler, şeffaflık gibi siyasi düzeyde düzenlenmelidir. Her birey de kendine sorabilir: “Burada gerçekten gerekli mi?”
Teknoloji şirketleri gerçekten sorun üzerinde çalışıyor mu? Uzmanlar önceki gelişmeleri bu konuda farklı şekilde değerlendirir: Färber açısından, AI uygulamalarını daha enerji verimli hale getirme çabası mevcut rekabetin bir parçasıdır. “İlgili bir bileşen haline geldi ve aslında her zaman kısmen olmuştur” diyor. Bazı şirketler hem enerji hem de pratik nedenlerle akıllı telefonda yerel olarak çalışabilen daha küçük modeller geliştireceklerdir.
Hasso Plattner Enstitüsü'nden Alder, AI modellerinin eğitim aşamasında enerji tasarrufu için hiçbir çaba görmüyor. Bununla birlikte, enerji tüketiminin Openai ve diğer sağlayıcılar için çok alakalı etkileri vardır. “
Enerji elde eden modeller yerine nükleer enerji santralleri
Öte yandan Burchardt, enerji dengesine odaklanmaktan daha yüksek, daha hızlı bir rekabeti izleme olasılığı daha yüksektir. “Bu şu anda güç oyunu ile yapılmıyor. Nükleer enerji santralleri ve belki de büyük sistemlerin güç verebileceği Emirates'teki güneş hücreleri veya petrol ve gaz hakkında konuşma eğilimindesiniz.” Birçok alanda, örneğin tıbbi araştırmalarda veya endüstride, ancak yine de enerji elde eden modellere güvenmek daha pratiktir. Bu aynı zamanda daha az veriye ihtiyaç duyulduğu ve özel uygulamalarda, örneğin üretken AI veritabanlarına bağlanan daha iyi hibrid çözümler olduğu anlamına gelir.
Burchardt, şimdiye kadar ABD teknoloji şirketleri ve Deepseek gibi Çin devleri arasındaki AI dünyasında rolünü arayan Avrupa için potansiyel görüyor.
Cambridge Üniversitesi'nden Gina Neff şunları söylüyor: “Üretken AI iklim çözümlerinin geliştirilmesinde yardımcı olabilir, ancak AI genişlemesinden kaynaklanan emisyonların, teknoloji şirketleri net sıfır hedeflerinden vazgeçtiğinde ve büyük AI güdümlü karlar için çabaladığında iklim için karı aşma riski var.” Cambridge'den araştırmacılar daha fazla şeffaflık talep ediyor – AI'nın ekolojik maliyetlerini daha iyi tanımak ve düzenlemek için küresel standartlara ihtiyaç var.
Larissa Swedes, DPA/ LPI
Chatt yazma veya botu terapinin yerine geçme veya sorgulama uygulamasını sağlayın: AI teknolojileri birçok insanda gittikçe daha fazla yaşam alanına geçiyor ve ancak özellikle gittikçe daha verimli hale geldikleri için neredeyse hayal edilemez miktarda enerji yiyorlar.
Uluslararası Enerji Ajansı Direktörü Fatih Birol, yapay zekanın bugünün enerji sektörünün “en büyük hikayelerinden biri” olduğunu düşünüyor-bu da şimdiye kadar tamamen hafife alındı. Birol, “Veri merkezlerinin küresel elektrik gereksinimi önümüzdeki beş yıl içinde iki kattan fazla olacak ve 2030 yılına kadar tüm Japonya'ya kadar elektrik tüketecek.” Diyerek şöyle devam etti: “Amerika Birleşik Devletleri'ndeki veri merkezlerinin elektrik talebindeki artışın neredeyse yarısını oluşturması bekleniyor, Japonya'da yarısından fazlası.”
Bir hesaplamada, Cambridge Üniversitesi, büyük teknoloji endüstrisinin enerji gereksiniminin önümüzdeki 15 yıl içinde AI tarafından en azından kendini cezalandıracağını varsayar. Büyük Britanya gibi ülkelerin AI alanında lider olacağı ve aynı zamanda iklim hedeflerine ulaşabileceği fikri, raporun önsözü “en üst düzeyde büyülü düşünme” diyor.
Enerji gereksinimi, ses modellerinin artan performansı ile artar. Dresden Teknik Üniversitesi'nden AI uzmanı Michael Färber, “Ve bu yüzden her büyük BT şirketi bununla nasıl başa çıkacağını düşünüyor.” Facebook, Instagram ve Whatsapp'ın arkasındaki Meta Grubu, 20 yıldır bir enerji sözleşmesi yaptı, Google daha küçük nükleer santrallere güveniyor. “Kesinlikle düşük maliyetle nasıl kurtulabileceklerini düşünüyorlar.”
Aslında, sürdürülebilirlik raporunda Google, sera gazı emisyonlarının 2023 için yüzde 13 arttığını ve 2019'a kıyasla yüzde 48'e kıyasla, AI bölgesinde ilerlemek anlamına gelen ve aynı zamanda daha iklim dostu olmak istediğini gösteren yüzde 48'e kıyasla itiraf etti. Microsoft'ta da, en son sürdürülebilirlik raporunda görülebileceği gibi, emisyonlar 2020'ye kıyasla yüzde 23'ten fazla arttı.
Bireysel modellerin enerji tüketiminin ne kadar büyük olduğunu belirlemek bazen zordur. AI uygulamalarının eğitimi muazzam bir enerji tahmincisi olarak kabul edilir. Münih Uygulamalı Bilimler Üniversitesi'nden Maximilian Dauner liderliğindeki bir ekip, yakın zamanda “İletişimde Frontiers” uzman dergisinde enerji tüketiminin sadece farklı ses modelleri arasında değil, aynı zamanda konuya bağlı olarak da gösterildi. Ekip, “Bazı AI istemleriniz diğerlerinden 50 kat daha fazla emisyona neden olabilir.”
Tüketiciler bir genel bakış alamıyor
Grup, modelin büyüklüğü, böyle olarak adlandırılan “akıl yürütme” arasında bir bağlantı buldu – bu nedenle, bilgi işlem çabası – jetonların üretimi – kelimeler veya ifadeler – ve emisyonlar neden oldu.
Yerel sunucularda gerçekleştirilen Deepseek, Cogito veya Qwen gibi modellere odaklandı, çünkü bu enerji tüketiminin doğrudan ölçülmesini sağlıyor. Dauner, “Chatt ve benzerleri gibi ortak ses modelleri Openai veya diğer şirketlerin sunucularında çalışıyor. Bu nedenle doğrudan tüketimi ölçmenin bir yolu yok.”
Felsefe veya soyut cebir gibi daha uzun nüks süreçlerine ihtiyaç duyan soruşturmalar, tarihteki standart okul bilgisinden altı kat daha yüksek emisyonlara sahipti.
Buna ek olarak, bu modeller özellikle doğru bir şekilde cevap veren kötü bir iklim dengesine sahipti. Dauner, “Şu anda sesli modellerde doğruluk ve sürdürülebilirlik arasında açık bir uzlaşma görüyoruz” diyor.
Enerji harcamalarının konuya veya soruya bağlı olarak farklılık göstermesi, uzmanlar için özellikle şaşırtıcı değildir. Aslında, “Japonya'nın başkenti nedir ya da Fransız Devrimi ne zaman” çağrılması kolaydır ve çevrimiçi bilgi Wikipedia'da açıklanır, Münih Uygulamalı Bilimler Üniversitesi'nden Dauner açıklar. Yapay zekanın öncelikle yönlerini birleştirmesi gereken sorularda daha fazlası beklenmelidir.
Modeller giderek daha güçlü ve enerji açlaşırken, AI fonksiyonları neredeyse her yere entegre edilir.
Bir kullanıcı olarak, örneğin üç farklı tariften bir AI özetini önlemek için google olduğunuzda bir gözleme tarifini önleme seçeneğiniz yoktur. Alman Yapay Zeka Araştırma Merkezi'ndeki diğer şeylerin yanı sıra sürdürülebilirlikle ilgilenen Aljoscha Burchardt, “Tüketici olarak, tüketici olarak ben sadece tamamlanmış gerçeklerle karşı karşıya.”
AI uygulamalarından kaçınılamaz
Burchardt ile bu konu hakkında uzun süre konuşursanız, konuşmada daha fazla şeffaflık için fikir geliştirdiğini dinleyebilirsiniz: Google'da AI işlevini kapatabileceğiniz bir anahtar. Veya mevcut AI'mın ne kadar enerji yediğini gösteren şeffaflık bir spamp olarak bir masaüstü özelliği.
Färber ayrıca günlük uygulamaların ve hızlı googling'in artık AI işlevleri içerdiğini düşünmektedir. Bu enerji tüketimini son derece artıracak mı? “Evet, kesinlikle,” diyor.
AI, iklim hedeflerine ulaşmayı zorlaştırıyor mu? Özellikle AI teknolojileri daha fazla enerji verimliliği sağlayabildiğinden, hesaplanması zor. “25 yıllık çocukluk ve antrenmana sahip, tek aileli evde yaşayan, köpeği etle besleyen ve avokadoları yiyor ve belgelerde yazmak için ofise süren bir insanınız varsa, bu boktan bir enerji dengesidir. Çalışmalar, daha verimli bir sulama veya enerji sistemlerinin kontrolü geldiğinde AI potansiyelini gösterir – yani, enerji sistemlerinin kontrolü geldiğinde.
Burchardt, “AI hava boş alana düşmez, ancak süreçleri, prosedürleri, süreçleri ve orada olan ve muhtemelen verimsiz şeyleri değiştirir.” Diyor Burchardt. Ribaund etkileri olup olmadığı çok önemlidir. Bazı AI emirleri, yani: AI'nın profil resmimi, geçmişte mümkün olmayan Japon çizgi film stüdyosu Ghibli tarzında var mı? Burchardt'a göre, e-scooterlar üzerinde bir araba yolculuğunun yerini alan, daha ziyade patikalar veya bisiklete binen benzer bir etki var.
Hasso Plattner Enstitüsü'ndeki AI başkanlığında Nicolas Alder, “öncelikle AI'nın iklim hedeflerini nasıl ve etkileyip etkilemeyeceğine ve enerji karışımına bağlı olacağını” vurgulamaktadır. “Avrupa için bu, hem ucuz hem de temiz enerji sağlamamız gerektiği anlamına gelir. Ucuz, böylece bir yer olarak veri merkezi ve devasa enerji gereksinimleri için cazipiz. Temiz, aksi takdirde iklim hedefleri baskı altına girebilir.”
AI olmadan bile, ülkelerin iklim hedeflerini korumak ve yenilenebilir enerji kaynaklarına geçmek için büyük sorunları vardır. Hızla büyüyen enerji gereksinimi zaten ciddi bir sorunu sıkılaştırır.
Avrupa'nın Fırsatı: Küçük Modeller
Burchardt'ın bakış açısından, artık dijital dünyada eylemlerimizin gerçekte ne kadar enerji tükettiği konusunda iyi bir bağırsak hissine sahip değiliz. Burchardt, “Analog dünyada iyi bir sensörümüz var ya da ileri geri sürdüğümüzde ne yaptığımızı bildiğimiz, küvet alın ve avokado veya sosis yedik, bu yüzden dijital dünyada böyle iyi sensörler yok. Ve daha sonra AI bölgesinde daha az ya da hiç seçmiyoruz” diyor Burchardt.
Şimdiye kadar, kullanıcı olarak bilinçli olarak daha enerji verimli bir model seçmek için yeterlilikler eksik. Bunun nedeni, şeffaflığın eksik olması – örneğin kaç kaynak talep gibi. “Bu konuda iyi bir insan olmak kolay değil.”
Çalışma Yazar Dauner ve meslektaşları yine de araştırmalarının hassasiyeti keskinleştirmelerini umuyor: “Kullanıcılar, AI'dan özlü cevaplar üretmelerini veya bu hizmeti gerçekten gerektiren görevlere yüksek kapasiteli modellerin kullanımını sınırlamalarını istediklerinde emisyonlarını önemli ölçüde azaltabilirler.”
Burchardt, AI avantajları ve enerji tüketiminin dengesini “tasarım görevi” olarak tanımlamaktadır. Bazı şeyler, şeffaflık gibi siyasi düzeyde düzenlenmelidir. Her birey de kendine sorabilir: “Burada gerçekten gerekli mi?”
Teknoloji şirketleri gerçekten sorun üzerinde çalışıyor mu? Uzmanlar önceki gelişmeleri bu konuda farklı şekilde değerlendirir: Färber açısından, AI uygulamalarını daha enerji verimli hale getirme çabası mevcut rekabetin bir parçasıdır. “İlgili bir bileşen haline geldi ve aslında her zaman kısmen olmuştur” diyor. Bazı şirketler hem enerji hem de pratik nedenlerle akıllı telefonda yerel olarak çalışabilen daha küçük modeller geliştireceklerdir.
Hasso Plattner Enstitüsü'nden Alder, AI modellerinin eğitim aşamasında enerji tasarrufu için hiçbir çaba görmüyor. Bununla birlikte, enerji tüketiminin Openai ve diğer sağlayıcılar için çok alakalı etkileri vardır. “
Enerji elde eden modeller yerine nükleer enerji santralleri
Öte yandan Burchardt, enerji dengesine odaklanmaktan daha yüksek, daha hızlı bir rekabeti izleme olasılığı daha yüksektir. “Bu şu anda güç oyunu ile yapılmıyor. Nükleer enerji santralleri ve belki de büyük sistemlerin güç verebileceği Emirates'teki güneş hücreleri veya petrol ve gaz hakkında konuşma eğilimindesiniz.” Birçok alanda, örneğin tıbbi araştırmalarda veya endüstride, ancak yine de enerji elde eden modellere güvenmek daha pratiktir. Bu aynı zamanda daha az veriye ihtiyaç duyulduğu ve özel uygulamalarda, örneğin üretken AI veritabanlarına bağlanan daha iyi hibrid çözümler olduğu anlamına gelir.
Burchardt, şimdiye kadar ABD teknoloji şirketleri ve Deepseek gibi Çin devleri arasındaki AI dünyasında rolünü arayan Avrupa için potansiyel görüyor.
Cambridge Üniversitesi'nden Gina Neff şunları söylüyor: “Üretken AI iklim çözümlerinin geliştirilmesinde yardımcı olabilir, ancak AI genişlemesinden kaynaklanan emisyonların, teknoloji şirketleri net sıfır hedeflerinden vazgeçtiğinde ve büyük AI güdümlü karlar için çabaladığında iklim için karı aşma riski var.” Cambridge'den araştırmacılar daha fazla şeffaflık talep ediyor – AI'nın ekolojik maliyetlerini daha iyi tanımak ve düzenlemek için küresel standartlara ihtiyaç var.
Larissa Swedes, DPA/ LPI