Credit Manager Magazine 9/2024

TECHNOLOGIE WRZESIEŃ / SEPTEMBER 2024 www.creditmanagermagazine.pl 61 Emisje modeli językowych Rozpowszechnienie sztucznej inteligencji, w tym generatywnej (GAI), która ma już blisko 200 mln użytkowników, musi także rodzić pytanie o jej emisyjność. Emisje powstają już w trakcie trenowania modeli językowych. W jednym z najwcześniejszych badań dotyczących tej technologii w 2019 r. oszacowano ślad węglowy szkolenia w zakresie dużego modelu językowego (LLM), jakim był GPT-2, na około 300 ton emisji CO2, co odpowiada 125 lotom w obie strony między Nowym Jorkiem a Pekinem. Od tego czasu modele stały się wykładniczo większe, a zatem ich ślad węglowy powinien być jeszcze większy. Obecne modele sztucznej inteligencji GPT-3 i Gopher, rozwinięty przez firmę DeepMind, oparty na 280 mld parametrów i wyspecjalizowany w naukach humanistycznych, zużywają znacznie ponad tysiąc megawatogodzin energii na samo szkolenie. A jedna MWh generuje około 0,8 tony CO2. Z wyliczeń portalu Carbon Credits wynika, że szkolenie modelu LLM przekłada się na emisje przynajmniej pięciu samochodów osobowych w całym cyklu ich życia. Każda cyfrowa technologia wiąże się z konsumpcją energii, a więc jeśli nie pochodzi ona ze źródeł odnawialnych generuje środowiskowy ślad węglowy. Agenda ONZ ds. Rozwoju (UNDAP) szacuje, że technologie cyfrowe mogą także znacząco przyspieszyć transformację energetyczną poprzez zmniejszenie emisji gazów cieplarnianych nawet o 15 proc. Z kolei poprawa efektywności energetycznej umożliwi 40 proc. redukcji niezbędnych do utrzymania celu wzrostu temperatury globu o 1,5°C do połowy XXI w. Połączenie technologii cyfrowych z energią odnawialną może zapewnić także rozwój znacznie mniej emisyjnego rolnictwa i uprawy odporniejsze na zmiany klimatu. To szczególnie istotne dla krajów słabo rozwiniętych. Toksyczne bitcoiny Najbardziej inwazyjną dla środowiska technologią cyfrową okazuje się blockchain wykorzystywany do kopania bitcoinów. Według pochodzącego z 2022 r. badania opublikowanego w czasopiśmie Scientific Reports, szkody środowiskowe i społeczne, jakie ta kryptowaluta wyrządza światu, są porównywalne z tak wysoko emisyjnymi gałęziami przemysłu jak produkcja wołowiny i spalanie ropy naftowej. Badanie wykazało, że każdy dolar wartości rynkowej bitcoina generował średnio 35 centów globalnych szkód klimatycznych w latach 2016–2021. Dla porównania benzyna wygenerowała 41 centów, a produkcja wołowiny była odpowiedzialna za szkody w wysokości 33 centów. Co więcej, straty klimatyczne spowodowane przez bitcoina były 8,75 razy większe niż w przypadku wydobywania złota. Zakładając społeczny koszt emisji dwutlenku węgla w wysokości 100 dol. za tonę, czyli podobny do kosztu obecnych uprawnień do emisji w UE, naukowcy odkryli, że szkody klimatyczne wynoszą średnio 3088 dol. na każdego wydobytego bitcoina. Stąd w latach 2016–2021 całkowite szkody klimatyczne spowodowane przez tę kryptowalutę na całym świecie miały wynieść 12 mld dol. Z kalkulacji organizacji ekologicznych Earthjustice i Sierra Club wynika, że emisja w USA wyniosła 27,4 mln ton CO2 rocznie, czyli trzy razy więcej niż zanieczyszczenia generowane przez największą elektrownię węglową w kraju w 2021 r. Inne kryptowaluty są znacznie mniej toksyczne środowiskowo. Coraz więcej energii konsumuje sztuczna inteligencja. Ale może być wykorzystana również do jej oszczędzania i dzięki temu stać się przyjazną dla klimatu. Sztuczna inteligencja – wroga czy przyjazna dla klimatu? Mirosław Ciesielski Wykładowca akademicki, opisuje rynki finansowe, zmiany na rynku fintechów i startupów „Agenda ONZ ds. Rozwoju (UNDAP) szacuje, że technologie cyfrowe mogą także znacząco przyspieszyć transformację energetyczną poprzez zmniejszenie emisji gazów cieplarnianych nawet o 15 proc.” Międzynarodowa Agencja Energetyczna podaje natomiast, że trening pojedynczego modelu SI konsumuje więcej energii elektrycznej niż 100 domów w USA zużywa w ciągu całego roku! Brakuje dokładnych informacji na temat emisji CO2 pojedynczego promptu (zapytania) do GAI. Dla przykładu obliczenia Carnegie Mellon University ujawniły, że wygenerowanie 1000 zdjęć za pomocą zaawansowanego modelu sztucznej inteligencji odpowiada śladowi węglowemu jazdy średniej klasy samochodem na dystansie 7,1 km. Szacunki branży SI pokazują natomiast, że emisje z pojedynczego promptu są od 4 do 5 razy większe niż ślad węglowy z zapytania w wyszukiwarce, a jedno wyszukiwanie w Google powoduje emisję około 0,2 g CO2. ChatGPT zanotował w styczniu 1,7 mld odwiedzin, czyli mogło się to przełożyć na emisje o wielkości 1,7 tys. ton dwutlenku węgla. Badanie przeprowadzone przez Google wykazało jednak, że zastosowanie wydajniejszej architektury modelu SI, bardziej ekologicznego i opartego na zielonej energii centrum danych może zmniejszyć ślad węglowy tej technologii od 100 do nawet 1000 razy.