Használjuk-e vagy sem? Van, ahol már természetes, sőt, szinte beszélgetőtárs vagy éppen „robotpszichológus” lett a mesterséges intelligencia. Bár a filmek, még az Oscar-díjra jelöltek esetében is, vitatott az alkalmazása – lásd az idei A brutalista és a Sehol se otthon produkciókat –, előbb-utóbb úgyis a mindennapjaink részévé válik. Ám eddig nem nagyon merült fel – azokban sem, akik élnek vele – , hogy mennyire környezetszennyező.
Azt már sokan érzékelik, hogy az AI átalakítja a mindennapi életünket, és paradigmaváltást hozott a gazdasági és a tudományos szcénában is, miközben az üzleti életben az adatvezérelt vállalatvezetés egyik eszköze. Azt is tudjuk, hogy a jól átgondolt, előre megtervezett AI-stratégia kulcsfontosságú a digitális átalakulás folyamatában.
Ugyanakkor egy felmérés szerint a megvizsgált cégek 63 százaléka rendkívül alacsony mesterséges intelligencia-ismeretanyaggal és használattal működik, míg 17 százalékuk alacsony, 19 százalékuk közepesen tudatos, és csupán 2 százalékuk rendelkezik magas AI-tudatossággal.
Elképesztő mennyiségű villamos energiát kíván
Azt tudjuk, hogy a digitális jelenlétnek és az AI-eszközöknek ugyancsak van környezeti lábnyoma, hiszen energiaigényes szervereken futnak, amelyek működése jelentős karbonkibocsátással jár. A Carbon.Crane magyar startup – amely a Bureau Veritas által validált mérési és analitikai megoldásaival segíti a weboldalak CO2e-mérését, optimalizálását és folyamatos monitorozását – átfogó kutatást készített arról, mekkora kibocsátással és energiafogyasztással jár már csak az is, ha felkeressük a legnépszerűbb AI-eszközök weboldalait. Azt is igyekeztek felmérni, hogyan tudnánk csökkenteni ezt a környezeti lábnyomot.
A CO2e-kibocsátás azt mutatja meg, hogy egy tevékenység összes üvegházhatású gázkibocsátása mekkora felmelegedést okoz. Az értéket úgy számítják ki, mintha minden kibocsátott gáz szén-dioxid lenne.
Fotó: Pexels
A kutatás szerint a három legkörnyezetszennyezőbb eszköz közül az egyik az OpenAI által fejlesztett ChatGPT, amely évente több mint 168 milliárd oldalletöltéssel büszkélkedhet. Ez összesen évente 44 millió kilogramm CO2e-kibocsátást eredményez. Ez – ha az energiaigény oldaláról vizsgáljuk – több mint 68 ezer, átlagos négyfős magyar háztartás éves villamosenergia-fogyasztásának felel meg. Ehhez képest a nemrég piacra lépett kínai versenytárs, a Deepseek „csupán” 14 milliárd éves oldalletöltéssel 2,3 millió kilogramm CO2e-kibocsátást eredményez évente. Ez kisebb környezeti terhelést jelent.
A Deepl egy viszonylag régóta a köztudatban levő fordítóplatform, amely az utóbbi időben számos AI-megoldást integrált a tevékenységébe. Ezért a második helyre jött fel, ami számokban kifejezve éves szinten 22,6 milliárd oldalletöltést és 12 millió kilogramm CO2e-kibocsátást jelent. Energiaigénye pedig nagyjából megfelel Szombathely éves lakossági energiafogyasztásának.
Mennyit fogyasztanak az oldalletöltések?
A Midjourney generatív mesterséges intelligencia, amely a felhasználó által leírt szavakból, úgynevezett promptokból állít elő képeket – hasonlóan mint az OpenAI-féle DALL-E és a Stable Diffusion –, három év alatt elért oda, hogy évente több mint 5 milliárd oldalletöltést bonyolít le, ami 9 millió kilogramm CO2e-kibocsátással terheli a környezetet. Ez 14 ezer magyar háztartás éves villamosenergia-fogyasztásával egyenértékű.
A megvizsgált MI-eszközök között szerepelt még a Perplexity (AI-keresőmotor), a Copilot (AI-chatbot), a Consensus (keresőmotor), a – mostanra már a Laylai.ai-ba beolvadt – Roam Around (AI-utazásszervező), a Gemini (chatbot), a Claude (chatbot) és az Ideogram (AI-kép- és videógeneráló) is. Ezek a megoldások együttesen 1,9 milliárd havi oldalletöltést generálnak, és havonta közel 1,5 millió kilogramm CO2e-kibocsátással járnak.
A mesterséges intelligencia elképesztő mennyiségű energiaigénye jelenleg nem oldható meg csak zöld energiával – és akkor még nem beszéltünk a vízfelhasználásról. Bár ígéretes kezdeményezéseket láthatunk a rendszerek racionalizálására, az eszközök optimalizálására, még nem látni, hogyan lehet ezeket a mellékhatásokat kordában tartani. Ugyanakkor néha az az érzésem, hogy túlhasználjuk ezt az eszközt. Mi kifejezetten figyelünk például arra is, hogy olyan területeken vegyünk csak igénybe ezt a fantasztikus lehetőséget, ahol érdemben jobb, hatékonyabb működést tudunk elérni a segítségével – nyilatkozta Huszics György, a Carbon.Crane társalapítója. (Ehhez tegyük hozzá: a nem szakembereknek csak egy szűk rétege használja ma még az MI-t. Egy felmérés szerint tíz magyar emberből négynek alig van mélyebb ismeretanyaga általában a digitalizációról, és az MI-t a sci-fi kategóriába sorolja.)
A képalkotás áll az élen
A Carbon.Crane mérései szerint a megvizsgált tíz AI-eszköz használatához kapcsolódó karbonlábnyom csökkenése elérhető lenne csupán a képek optimalizálásával is. Nem meglepő, hogy e téren a képgeneráló eszközök állnak az élen, melyeknek átlagosan 58 százalékkal lehetne csökkenteni az energiafogyasztását és a CO2e-kibocsátását. A Midjourney esetében több mint 7000 háztartás éves energiafogyasztásának megfelelő mennyiségről, míg az Ideogramnál ennek nagyságrendileg a feléről beszélhetünk. Ezen képgeneráló eszközök használata az előrejelzések szerint többszörösére fog nőni.
A mesterséges intelligencia eszközök velünk maradnak, és ezáltal az energiaigényük is. Habár a ChatGPT a kezdeti népszerűsége miatt a figyelem középpontjába került, más AI-eszközök is egyre jobban hozzájárulnak a növekvő környezetszennyezéshez. Ezeknek az eszközöknek a tudatos fejlesztése elengedhetetlen ahhoz, hogy csökkenteni tudjuk a digitális jelenlét energiaigényét.
A csökkentés pedig nemcsak a környezetünknek kedvez, hanem a gazdaságnak is, hiszen minél kisebb egy technológia energiaigénye, annál gazdaságosabb a működtetése is – emelte ki a cég ügyvezetője.
Mi is az a zöld mesterséges intelligencia?
Az AI karbonkibocsátása a szakemberek szerint elsősorban három kulcsfontosságú területről származik: a modellképzésből, az inferenciából (következtetés levonása) és az infrastruktúrából. A nagyméretű AI-modellek, például az OpenAI GPT-4 modelljének képzése több tízezer megawattóra (MWh) villamos energiát fogyaszt. A betanítás után az AI-modellek a használat során továbbra is energiát fogyasztanak, mivel minden egyes felhasználói lekérdezés számítást igényel. Emellett a mesterséges intelligenciát támogató infrastruktúra – például a felhőalapú számítástechnikai szolgáltatások, adatközpontok és adatátviteli hálózatok – tovább növelik az energiafogyasztást, és ezáltal a kibocsátást is.
A feltörekvőben lévő zöld mesterséges intelligencia kialakulásának célja e hatások mérséklése a modell méretének optimalizálásával, a hardveres háttér energiahatékonyságának javításával és a megújuló energiaforrásoknak a mesterséges intelligencia működésébe történő integrálásával – állapította meg a Carbon.Crane társalapítója.
