Генеральний директор компанії OpenAI Сем Альтман під час виступу на заході The Indian Express в Індії висловив свою позицію з приводу обговорень екологічного впливу штучного інтелекту. Його візит до Індії відбувся в рамках великого саміту, присвяченого розвитку технологій ШІ.
Про це розповідає KURAZH
Спростування популярних міфів
Під час виступу Альтман наголосив, що поширені в мережі твердження про надмірне споживання води сервісом ChatGPT не відповідають дійсності. Він підкреслив, що питання використання води було актуальним у минулому, коли для охолодження дата-центрів застосовували випарне охолодження. Однак сьогодні така технологія не використовується, і дані на кшталт «17 галонів води на один запит» є неправдивими.
“Альтман заявив, що поширені в інтернеті твердження про значне споживання води ChatGPT є неправдивими. За його словами, проблема використання води була актуальною раніше, коли в дата-центрах застосовували випарне охолодження. Наразі, як зазначив керівник OpenAI, така технологія не використовується, а дані на кшталт ’17 галонів води на один запит’ не відповідають дійсності”.
Проблеми енергоспоживання та пропозиції щодо майбутнього
Водночас Сем Альтман визнав, що зростання енергоспоживання внаслідок активного впровадження штучного інтелекту заслуговує на увагу. Він наголосив на важливості прискореного переходу до ядерної енергетики, а також використання вітрової та сонячної енергії для забезпечення сталого розвитку галузі.
На сьогодні технологічні компанії не зобов’язані розкривати точні обсяги споживання води та енергії, через що науковці проводять незалежні оцінки. Дата-центри часто пов’язують із зростанням вартості електроенергії в окремих регіонах світу.
Окремо Альтман прокоментував твердження, що один запит до ChatGPT нібито споживає енергії, еквівалентної 1,5 зарядам батареї iPhone. Він підкреслив, що це не відповідає дійсності. На його думку, порівнювати енергоспоживання у процесі навчання моделі та під час виконання окремого запиту некоректно. Він запропонував оцінювати енергоспоживання штучного інтелекту вже після завершення навчання моделі.
