Actueel, generatief Kunstmatige intelligentie is op internet onmogelijk te negeren. Wanneer u op Google zoekt, kan er willekeurig een door AI gegenereerde samenvatting bovenaan de resultaten verschijnen. Of u wordt mogelijk gevraagd de AI-tool van Meta uit te proberen terwijl u op Facebook surft. En die altijd aanwezige gloeiende emoji achtervolgt nog steeds mijn dromen.
Deze haast om AI toe te voegen aan zoveel mogelijk online interacties is terug te voeren op de grensverleggende release van ChatGPT door OpenAI eind 2022. Silicon Valley raakte al snel geobsedeerd door generatieve AI, en bijna twee jaar later door AI-tools die werden aangedreven door grote taalmodellen. de online gebruikerservaring doordringen.
Een ongelukkig neveneffect van deze proliferatie is dat de rekenprocessen die nodig zijn om generatieve AI-systemen te laten draaien veel intensiever zijn. Dit heeft het tijdperk van de hyperconsumptie van internet ingeluid, een periode die wordt bepaald door de verspreiding van een nieuw type computergebruik dat buitensporige hoeveelheden elektriciteit en water vereist om te bouwen en te exploiteren.
“Op de achtergrond zijn deze algoritmen die voor elk generatief AI-model moeten werken fundamenteel heel anders dan de traditionele vorm van zoeken of e-mailen op Google”, zegt Sajjad Moazeni, een onderzoeker op het gebied van computertechniek aan de Universiteit van Washington. “Voor kerndiensten waren ze erg licht in termen van de hoeveelheid gegevens die tussen processors moest worden overgedragen.” Ter vergelijking: Moazeni schat dat generatieve AI-toepassingen ongeveer 100 tot 1000 keer rekenintensiever zijn.
De energiebehoeften van trainings- en implementatietechnologie zijn niet langer het smerige geheimpje van generatieve AI, zoals expert na expert vorig jaar een toename van de energievraag voorspelde in datacenters waar bedrijven aan AI-toepassingen werken. Bijna op het juiste moment beschouwde Google zichzelf onlangs niet meer als klimaatneutraal, en Microsoft vertrapt mogelijk zijn duurzaamheidsdoelstellingen in de voortdurende race om de grootste en beste AI-tools te creëren.
“De CO2-voetafdruk en het energieverbruik zullen lineair zijn met de hoeveelheid computergebruik die u doet, omdat deze datacenters in principe proportioneel worden aangedreven door de hoeveelheid computergebruik die ze doen”, zegt Junchen Jiang, een netwerksysteemonderzoeker aan de Universiteit van Chicago. . Hoe groter het AI-model, hoe meer berekeningen er vaak nodig zijn, en deze grensmodellen worden absoluut gigantisch.
Hoewel het totale energieverbruik van Google tussen 2019 en 2023 is verdubbeld, zegt Corina Standiford, woordvoerster van het bedrijf, dat het oneerlijk zou zijn om te zeggen dat het energieverbruik van Google tijdens de AI-race is toegenomen. “Het terugdringen van de uitstoot van onze leveranciers, die 75 procent van onze voetafdruk vertegenwoordigen, is een enorme uitdaging”, zegt ze in een e-mail. De leveranciers die Google de schuld geeft, zijn onder meer makers van servers, netwerkapparatuur en andere technische infrastructuur voor datacenters – een energie-intensief proces dat nodig is om de fysieke onderdelen voor grensverleggende AI-modellen te creëren.