Üretken yapay zeka ile görseller oluşturmak, akıllı telefonunuzu şarj etmek kadar enerji tüketebilir. yeni çalışma Üretken yapay zeka modellerinin çevresel etkisini ilk kez ölçen Cuma günü. Gibi popüler modeller ChatGPT’nin Dall-E’si Ve Yolculuk ortası 4 mil sürüşten daha fazla karbon üretebilir.
Çalışmayı yöneten Dr. Sasha Luccioni, Gizmodo’ya şöyle konuştu: “İnsanlar yapay zekanın herhangi bir çevresel etkisi olmadığını, bunun bir ‘bulut’ üzerinde yaşayan soyut bir teknolojik varlık olduğunu düşünüyor.” “Fakat bir yapay zeka modelini her sorguladığımızda bunun gezegene bir maliyeti olur ve bunu hesaplamak önemlidir.”
Hugging Face ve Carnegie Mellon’un çalışması, metni görüntüye dönüştüren görüntü oluşturmanın, üretken yapay zeka modelleri için diğer tüm görevlerden çok daha fazla enerji harcadığını ortaya çıkardı. Araştırmacılar 88 modeli 30 veri seti üzerinde test etti ve ChatGPT gibi büyük, çok amaçlı modellerin göreve özel modellerden daha fazla enerji yoğun olduğunu buldu. Çalışma, üretken yapay zeka modellerinin karbon ve enerji etkisini ölçen türünün ilk örneği olma özelliği taşıyor. Dr. Luccioni, çalışmanın şunlara bakmadığını söyledi: OpenAI çünkü veri paylaşmıyorlar ve ona göre bu büyük bir sorun.
Hugging Face’in İklim Lideri Dr. Luccioni, ChatGPT gibi çok amaçlı üretken yapay zeka modellerinin daha kullanıcı dostu ancak daha fazla enerji yoğun olduğunu söylüyor. Luccioni, tüketicilerin bu modellerle çalışmasının daha kolay olması nedeniyle bu modellere yönelik bir paradigma değişikliğinden bahsediyor. Doğru modeli bulmak yerine, sohbet robotunuza gidip ondan sizin için her şeyi yapmasını isteyebilirsiniz.
OpenAI ve Midjourney, yorum talebine hemen yanıt vermedi.
Luccioni, “Genel olarak üretken yapay zeka için, onu nerede ve nasıl kullandığımızın bilincinde olmamız, maliyetini ve faydalarını karşılaştırmamız gerektiğini düşünüyorum” dedi.
Çalışma, aşağıdakiler de dahil olmak üzere çeşitli AI görüntü oluşturma modellerini test etti: Kararlılık.AI’lar Enerji verimliliği açısından en kötülerden biri olarak gösterilen Stable Diffusion XL. Araştırmacılar ayrıca Midjourney’e ücretsiz bir alternatif olan PromptHero’nun OpenJourney’ini de test etti. Çalışmada ChatGPT’nin piyasadaki en popüler modeller olan DALL-E veya Midjourney’i yer almıyordu ancak bu modeller, çalışmada bahsedilen modellerden daha büyük ve daha yaygın olarak kullanılıyor.
ChatGPT-4’ün sahip olduğu 1,76 trilyon parametreve birisi ChatGPT sorgusu yaptığında bu çok fazla hesaplama gerektirir. Dr. Luccioni, çok amaçlı üretken modellerin belirli alanlarda uygulanmasının faydasını görüyor ancak “görevlerin iyi tanımlandığı bağlamlarda bunların uygulanmasının gerekliliğine dair ikna edici kanıtlar görmüyor.” Luccioni, büyük enerji gereksinimleri göz önüne alındığında, web arama ve navigasyonun ChatGPT’den daha küçük modelleri kullanabilecek alanlar olduğuna dikkat çekiyor.
