Несмотря на то, что он продолжает реализовать во всех сферах жизни, включая эти странные гаджеты, которые вы, возможно, не знаете, экологический след окружающей среды AI становится все труднее игнорировать. Головные центры обработки данных, постоянное охлаждение сервера и сырье, необходимое для чипов и инфраструктуры, подпитывают проблему загрязнения, которую отрасль только начинает признать. Введите Quantum AI, смесь квантовых вычислений и искусственного интеллекта, которая может просто предложить выход.
В отличие от классических компьютеров, которые полагаются на бинарные биты, квантовые системы используют кубиты, которые могут выполнять несколько вычислений одновременно. Это делает их экспоненциально более эффективными при решении определенных сложных проблем. Недавний эксперимент в реальном мире, возглавляемый Университетом Вены, показал, что даже современные небольшие квантовые процессоры могут превзойти классические модели машинного обучения по ключевым задачам, используя часть энергии.
Фотонные квантовые процессоры, которые обрабатывают данные с использованием света вместо электричества, были центральными для прорыва. Они управляли алгоритмами классификации быстрее и точнее, рисуя гораздо меньше мощности. Это больше не научная фантастика. Впервые исследователи продемонстрировали квантовое преимущество в живой задаче ИИ, а не в лабораторном моделировании. Этот вид производительности с гораздо более низким потреблением энергии может быть серьезным скачком в машинном обучении. Если он будет правильно масштабироваться, это позволило бы нам продолжать обучение все более мощным моделям ИИ, не разрушая климатические цели. Но квантовое оборудование все еще находится в зачаточном состоянии. Аппаратная нестабильность и ограниченная масштабируемость остаются большими препятствиями. Несмотря на это, ранние результаты являются многообещающими.
Бум ИИ подпитывает грязный взрыв центра обработки данных
ИИ может помочь отслеживать изменение климата, загрязнение карты или обнаружение лесных пожаров, но его собственная инфраструктура сжигает энергию и ресурсы с тревожной скоростью. Обучение больших языковых моделей может излучать столько же, сколько 300 поездок между Нью -Йорком и Сан -Франциско. Центры обработки данных, где ИИ живет и дышит, умножаются быстро и потребляют власть, как никогда раньше.
Эти центры также требуют воды для охлаждения, редкоземельных минералов для чипсов и создания массивных электронных отходов, когда серверы выходят на пенсию. В качестве масштабирования генеративного ИИ спрос на вычисления растет с ним. Только в Ирландии центры обработки данных ИИ потребляли больше электроэнергии, чем все городские дома, объединенные в 2023 году. Во всем мире они могут использовать больше воды, чем Дания в течение нескольких лет.
Даже компании с зелеными обещаниями отступают. За последние пять лет выбросы Google выросли на 48%, в то время как Microsoft выросла на 29%, оба обвиняют расширение искусственного интеллекта. Многие из этих выбросов поступают от ископаемого топлива, питающей их обширные фермы сервера. Квантовой ИИ может помочь облегчить этот спрос, но до тех пор каждая подсказка ИИ и модельная тренировка продолжает накачивать в систему больше загрязнения. Шумить вокруг потенциала ИИ должна быть привлечена к его очень реальной планетарной стоимости.
Зереню ИИ нужно больше, чем просто лучшие технологии
Изменения в политике просрочены. Эксперты говорят, что нам нужна обязательная экологическая отчетность для моделей искусственного интеллекта и правила, связанные с переработкой воды и других компонентов. Прямо сейчас большинство правительств сосредоточены на регулировании социального вреда ИИ, такими как предвзятость или дезинформация, которые, по общему признанию, привели к некоторым довольно ужасным историям, которые доказывают, насколько может представить AI угрозы. Но это не должно происходить за счет игнорирования ущерба для окружающей среды, который он нанесл.
Прозрачность тоже имеет значение. Многие модели обучаются в тайне, без публичных данных о выбросах или потреблении ресурсов. Это затрудняет привлечение всех к ответственности. Квантовой ИИ может однажды тренироваться модели быстрее и чище. Но пока мы не исправим, как ИИ разрабатывается, развернут и регулируется, этого не будет достаточно. Ответ не отказаться от ИИ. Это должно перестать притворяться, что он нейтраль и начать относиться к нему как к любой другой тяжелой промышленности, с ограничениями, надзором и планом, чтобы она не нагревала планету еще больше.
