Érdekes számokat közölt a The Washington Post: egyetlen százszavas e-mail, amelyet a GPT-4 nyelvi modell hozott létre, fél liter, egészen pontosan 519 milliliter vizet fogyaszt. Ha valaki hetente egyszer irat egy levelet a GPT-vel, az éves szinten 27 litert jelent, ha pedig egy éven keresztül, hetente egyszer, minden tizedik amerikai (körülbelül 16 millió ember) használ MI-t az e-mailjéhez, az összességében 435 235 476 liternyi víz elfogyasztását jelenti, ami megegyezik Rhode Island összes háztartásának másfél napi vízfogyasztásával.
Persze nem arról van szó, hogy a mesterséges intelligencia, illetve a nyelvi modell közvetlenül inná a vizet. A ChatGPT minden egyes promptja egy szerveren halad keresztül, amely több ezer számítást futtat le a válaszban használható legjobb szavak meghatározásához. A számítások elvégzése során ezek a szerverek, amelyek jellemzően adatközpontokban találhatók, hőt termelnek. Ezeket az adatközpontokat hűteni kell, és a berendezéseik hűtésére és működésük fenntartására gyakran vízrendszereket használnak. A víz a hűtőtornyokba szállítja az adatközpontokban keletkező hőt, hogy az távozhasson az épületből, hasonlóan ahhoz, ahogyan az emberi test izzadsággal tartja magát a hűtéshez – idézi a Washington Post Shaolei Rent, a UC Riverside docensét. Ha a vízhűtésre támaszkodó adatközpontok aszály sújtotta területeken találhatók, fennáll a veszélye annak, hogy kimerítik egy értékes természeti erőforrás területét.
De nem csupán a MI használata generál vízfogyasztást, hanem a betanítása is. Mielőtt a chatbotok egyáltalán teljesíteni tudnának egy kérést, széles körű betanítási folyamaton mennek át. MI-szakértők és kutatási anyagok szerint hónapokig is eltarthat ezen fejlett számítógépes modellek betanítása, ami ugyancsak energia- és vízigényes. Ez utóbbi érzékeltetésére is közöl pár számot a Washington Post: a Microsoft például 700 ezer litert használt fel a GPT-3 betanítása során (45 kilogramm marhahús előállításához is ennyi vízre van szükség), a Meta pedig 22 millió litert használt fel a LLaMA fejlesztésénél (ennyi vízre van szükség 2013 kiló rizshez, miután ezt a növényt szinte teljesen vízben termesztik).
Bár elsőre mindez joggal hangzik ijesztőnek, vannak, akik arra figyelmeztetnek, hogy ugyan a generatív mesterséges intelligencia valóban használ vizet, de – legalábbis egyelőre – a napi mennyisége eltörpül más gyakori felhasználási módokhoz képest, mint amilyen például a gyepápolás, a zuhanyozás/fürdés és a mosás. A mesterséges intelligencia esetében arra is van lehetőség, hogy a rendszereket optimalizálják, speciális chipekkel, hatékony hűtéssel és intelligens munkaterhelés-kezeléssel. A víz újrahasznosítása és az adatközpontok hűvösebb, nedvesebb régiókban történő elhelyezése is segíthet.
Ha máskor is tudni szeretne hasonló dolgokról, lájkolja a HVG Tech rovatának Facebook-oldalát.
