Исследователи: углеродный след от создания изображений с помощью ИИ меньше, чем от зарядки телефона

Исследователи из стартапа Hugging Face, занимающегося искусственным интеллектом, совместно с Карнеги-Меллонским университетом выяснили, что генерация контента с помощью искусственного интеллекта, создает заметный углеродный след. Его масштаб оказался частично эквивалентен неполной зарядке смартфона.


Ученые также отмечают, что генерация текста, например, для создания диалога с чат-ботом требует гораздо меньше энергии, чем для генерации фотографий. Исследователи считают, что генерация текста с помощью искусственного интеллекта требует примерно столько же энергии, сколько нужно для зарядки условного среднего смартфона примерно до 16 процентов.

В исследовании рассматривались не только генерация изображений и текста с помощью машинного обучения. Исследователи изучили 13 задач, включая суммирование и классификацию текста и измерили количество выделяемого углекислого газа для каждого действия. Для большей достоверности и разнообразия выборки данных, исследователи проводили эксперименты на 88 разных моделях, используя 30 наборов данных. Для каждой задачи исследователи создали 1000 запросов, регистрируя «углеродный код», отражающий как потребляемую энергию, так и выбросы углерода во время генерации.

Результаты показали, что самые энергоемкие задачи - это те, которые требуют от модели искусственного интеллекта генерировать новый контент, будь то текст, рерайт, или изображение. Генерация изображений заняла первое место по количеству производимых выбросов, а классификация оказалась наименее энергоемкой задачей.

Исследователи призвали ученых и практиков в области машинного обучения увеличить прозрачность в отношении воздействия моделей на окружающую среду и экологические последствия их применения. Хотя потребление энергии, эквивалентное зарядке смартфона для создания изображения, может показаться не слишком серьезным, объем выбросов имеет накопительный характер. Это становится особенно важным в контексте популяризации и доступности моделей искусственного интеллекта. К примеру, ChatGPT на пике своей активности регистрировал более 10 миллионов пользователей в день и 100 миллионов активных пользователей в месяц.