} else {
window.googletag = window.googletag || {cmd: []};
googletag.cmd.push(function() {
googletag.defineSlot(‘/118570770/IT_Mobile/IT_Header_Mobile’, [[300, 100], [320, 120], [320, 50], [250, 250], [300, 250], [300, 50], [120, 240], [320, 100], [336, 280], [300, 75], [180, 150], [200, 200]], ‘div-gpt-ad-1712677558609-0’).setTargeting(‘Device’, [‘mobile’]).addService(googletag.pubads());
// Enable lazy loading with…
googletag.pubads().enableLazyLoad({
// Fetch slots within 1 viewports.
fetchMarginPercent: 200,
// Render slots within 0 viewports.
renderMarginPercent: 50,
// Double the above values on mobile, where viewports are smaller
// and users tend to scroll faster.
mobileScaling: 2.0,
});
// Enable SRA and services.
googletag.pubads().enableSingleRequest();
googletag.pubads().collapseEmptyDivs();
googletag.enableServices();
});
window.document.write(„
„);
googletag.cmd.push(function() { googletag.display(‘div-gpt-ad-1712677558609-0’); });
window.document.write („
„);
}
]]>
AI може да изразходва вода колкото нуждите на 1,3 милиарда души до 2030 г.
Институт към ООН завършва с предупреждение, че оптимизацията на AI системите не гарантира намаляване на общия екологичен отпечатък
Изкуственият интелект може да се превърне в един от най-големите консуматори на вода в света до края на десетилетието. Това показва нов доклад на института към ООН – Университет на ООН за вода, околна среда и здраве.
Според анализа инфраструктурата, която захранва AI системите, може да изразходва вода, равна на годишните нужди на около 1,3 милиарда души до 2030 г.
„);
if ( DIR.hasOwnProperty(„sectionId“) && DIR.sectionId.includes(136) ) {
// Hide ads when get PR ZONE
document.getElementById(„native-wrap-1712677954281“).style.display = „none“;
}
}
]]>
Докладът предупреждава, че реалният екологичен отпечатък на изкуствения интелект е силно подценен. Причината е, че досегашните оценки се фокусират основно върху въглеродните емисии, докато пренебрегват потреблението на вода и земя.
Основният разход на вода идва от охлаждането на центровете за данни и от енергийното производство, което ги захранва. Според изследователите именно тази инфраструктура ще стане ключов фактор за екологичното въздействие на технологията.
Докладът посочва още, че голяма част от разхода на енергия не идва от обучението на моделите, а от тяхната употреба. Този процес, известен като „инференс“, може да съставлява между 80 и 90 процента от общото потребление.
„);
}
if ( DIR.hasOwnProperty(„sectionId“) && DIR.sectionId.includes(136) ) {
// Hide ads when get PR ZONE
document.getElementById(„native-wrap-1712829877453“).style.display = „none“;
}
]]>
Като пример се посочва, че обучението на модела GPT-4 е изисквало до 70 гигаватчаса електроенергия. Но реалната употреба на подобни системи може да достига стотици тераватчаса годишно при милиарди заявки.
„);
}
if ( DIR.hasOwnProperty(„sectionId“) && DIR.sectionId.includes(136) ) {
// Hide ads when get PR ZONE
document.getElementById(„native-wrap-1712678022878“).style.display = „none“;
}
]]>
Според оценките до 2030 г. центровете за данни, свързани с изкуствения интелект, могат да изразходват около 945 тераватчаса електроенергия. Това е повече от комбинираното потребление на страни като Пакистан, Бангладеш и Нигерия.
Авторите на доклада подчертават, че екологичните политики не трябва да се фокусират само върху въглеродните емисии. Намаляването на емисиите чрез определени технологии може да увеличи разхода на вода и земя.
„);
}
if ( DIR.hasOwnProperty(„sectionId“) && DIR.sectionId.includes(136) ) {
// Hide ads when get PR ZONE
document.getElementById(„native-wrap-1712678108641“).style.display = „none“;
}
]]>
„Ако продължим да оценяваме устойчивостта само през въглерода, рискуваме да решим един проблем и да създадем други„, посочва водещият автор на изследването Мириам Асел.
Друг съавтор, Кавех Мадани, допълва, че по-ефективният и евтин AI може да доведе до още по-голямо потребление. Причината е, че по-ниската цена увеличава използването на технологиите.
Докладът завършва с предупреждение, че оптимизацията на AI системите не гарантира намаляване на общия екологичен отпечатък, ако потреблението продължи да расте.
} else {
window.googletag = window.googletag || {cmd: []};
googletag.cmd.push(function() {
googletag.defineSlot(‘/118570770/IT_Mobile/IT_Under_Article_1_Mobile’, [[250, 250], [336, 280], [300, 250], [320, 480], [300, 600], [300, 100], [320, 50], [320, 120], [300, 75], [200, 200], [180, 150], [300, 50], [320, 100], [120, 240], [480, 320]], ‘div-gpt-ad-1712678506813-0’).setTargeting(‘Device’, [‘mobile’]).addService(googletag.pubads());
// Enable lazy loading with…
googletag.pubads().enableLazyLoad({
// Fetch slots within 1 viewports.
fetchMarginPercent: 200,
// Render slots within 0 viewports.
renderMarginPercent: 50,
// Double the above values on mobile, where viewports are smaller
// and users tend to scroll faster.
mobileScaling: 2.0,
});
// Enable SRA and services.
googletag.pubads().enableSingleRequest();
googletag.pubads().collapseEmptyDivs();
googletag.enableServices();
});
window.document.write(„
„);
googletag.cmd.push(function() { googletag.display(‘div-gpt-ad-1712678506813-0’); });
window.document.write („
„);
}
]]>
