![Nikon Nikkor Z 600 mm f/6.3 VR S - test praktyczny i zdjęcia przykładowe [RAW]](/i/images/8/5/2/d2FjPTMxN3gxLjUwMA==_src_227852-DY6A6732_nikon_600mm_f63_test-top.jpg)
Newsletter
Newsletter
Wygenerowanie obrazu zużywa tyle prądu, co naładowanie smartfona - ukryte koszty rewolucji AI
Autor: Maciej Luśtyk
Generatory AI ograniczają czas i środki potrzebne na wykonanie wielu prac graficznych. Szybkość i wygoda niosą jednak za soba wysokie koszty środowiskowe.
Na przestrzeni ostatniego roku mieliśmy okazję obserwować prawdziwą rewolucje w sposobie tworzenia treści graficznych. „Zdjęcia” generowane przez AI zalały media społecznościowe, stały się znaczącym elementem działania internetowych stocków i coraz cześciej służą za podstawę kampanii marketingowych, a funkcje oparte o zaawansowane uczenie maszynowe dostępne są już w niemal każdym programie do edycji grafiki.
Łatwość i wygoda pracy z generatywną AI sprawiają, że coraz więcej firm zmierza w kierunku zastąpienia nią procesów, za które do tej pory odpowiadali ludzie, w tym fotografowie. Choć jednak wykorzystanie funkcji AI znacznie ogranicza koszty po stronie użytkownika końcowego, tworzy zarazem ogromne koszta środowiskowe, które niebawem mogą stać się istotnym problemem.
Ile sztuczna inteligencja kosztuje środowisko? 1 kg CO2 za każde tysiąc obrazów
Biorąc pod uwagę szybkość z jaką generatory typu Midjourney, DALL-E czy Stable Diffusion „wypluwają” graficzne odpowiedzi na nasze zapytania, może wydawać się, że jest to prosty proces, nie różniący się zanadto od operacji, które codziennie przeprowadzamy na naszych komputerach. Za pracą i wyuczeniem systemów generatywnej AI stoją jednak ogromne fizyczne centra danych, które zużywają równie ogromne ilości energii, znacznie wpływając na tzw. ślad węglowy.
Po niedawnych kontrowersjach dotyczących handlu wygenerowanymi obrazami, mającymi ilustrować prawdziwe wydarzenia, Adobe obiecuje zmienić zasady dotyczące zgłaszania prac do Adobe Stock. Tylko czy przyniesie to jakiś efekt? [Czytaj więcej]
O jakich ilościach mówimy? Tej kwestii postanowili przyjrzeć się bliżej badacze ze startupu Hugging Face i Carnegie Mellon University. W tym celu zmierzyli zapotrzebowania energetyczne 13 różnych procesów w oparciu o 88 modeli AI, 30 zbiorów danych i 1000 promptów dla każdego z nich.
Dość zaskakująco, najbardziej wymagającym procesem okazało się właśnie generowanie obrazów. Wedługg szacunków, wygenerowanie jednej grafiki zużywa tylu energii, co jednorazowe naładowanie smartfona. W szerszej skali, wyprodukowanie 1000 obrazów ma uwalniać do atmosfery około 1 kg dwutlenku węgla. Wśród mniej intensywnych procesów znalazło się m.in. modelowanie językowe czy generacja tekstu, na których bazuje popularny Chat GPT, ale biorąc pod uwagę znacznie większą częstotliwość wykorzystywania tych systemów, ich wpływ na środowisko może wcale nie być mniejszy.
Microsoft i Google zanotowały kilkudziesięcioprocentowy wzrost zużycia wody w ciągu jednego roku
Dodatkowo są to jedynie koszta, jakie generuje sama obsługa zapytań użytkowników. Ogromne ilości energii pochłania także trenowanie modeli AI, a dodatkowo prąd nie jest jedynym zasobem pożeranym przez obsługę tychże systemów. Problemem jest także chłodzenie elektroniki, które zużywać ma ogromne ilości wody. Jak donosi Associated Press, Microsoft i Google zanotowały kolejno 34% i 20% wzrost zużycia wody w okresie od 2021 do 2022.
Możemy się na nie nie godzić i próbować z nimi walczyć, ale obrazy wygenerowane przez AI zostaną już z nami na zawsze. Teraz zaczął interesować się nimi także rynek sztuki kolekcjonerskiej. [Czytaj więcej]
„Można śmiało powiedzieć, że większość tego wzrostu zawdzięczamy właśnie sztucznej inteligencji - dużym inwestycjom w generatywną AI i partnerstwie z OpenAI” - komentuje Shaolei Ren z University of California, obliczając, że seria od 5 do 50 zapytań w Chat GPT zużywa średnio 0,5 l wody.
_1663272818.jpg)
Na zapytania Associated Press Microsoft odpowiada krótką formułką: „Będziemy nadal monitorować nasze emisje, przyspieszać postępy, zwiększając wykorzystanie czystej energii do zasilania centrów danych, kupując energię odnawialną i podejmując inne wysiłki, aby osiągnąć nasze cele w zakresie zrównoważonego rozwoju, takie jak ujemna emisja dwutlenku węgla i status organizacji zero waste do 2030 r.”
Firmy obiecują zrównoważone emisje, ale problem środowiskowy będzie tylko rósł
Oczywiście nie można wątpić w to, że Microsoft, Google czy inni giganci ze świata big techu rzeczywiście takie kroki podejmą, ale należy tez brać pod uwagę, że dziś zmniejszanie śladu węglowego przez korporacje bazuje także na takich praktykach, jak handel emisjami, który choć polepsza sytuację danego podmiotu to nie wpływa na ogólny problem zanieczyszczania środowiska.
W ostatnich latach konkurs WPP obrał zupełnie inne tory. W nadchodzącej edycji jury zamierzało dopuścić do konkursu „fotografie” wytworzone generatorach AI. Po fali krytyki postanowiono zmienić decyzję. [Czytaj więcej]
Dodatkowo, biorąc pod uwagę rosnące zapotrzebowanie na funkcje z zakresu generatywnej AI oraz fakt, że technologia ta, jakkolwiek imponująca by już nie była, znajduje się dopiero w fazie wczesnego rozwoju, możemy zakładać, że obsługa sztucznej inteligencji już niedługo stanie się poważnym czynnikiem środowiskowym, który w dłuższej perspektywie zostanie z pewnością objęty stosownymi przepisami.
Czy korzystanie z generatywnej AI przestanie się opłacać? Dostawcy sztucznej inteligencji zrobią z pewnością wszystko, by użytkownik końcowy tego nie odczuł, ale jeśli staramy się żyć świadomie i działać z troską o nasze środowisko, warto brać pod uwagę ukryte koszta, jakie niesie ze sobą wykorzystywanie sztucznej inteligencji do codziennych czynności.
Źródła: arxiv.org, engadget.com, apnews.com.
Autor: Maciej Luśtyk
Redaktor prowadzący serwisu Fotopolis.pl. Zafascynowany nowymi technologiami, choć woli fotografować analogiem.
![Dr Kuba Piwowar - Czy (i dlaczego nie) sztuczna inteligencja odbierze pracę fotografom [Podcast]](/i/images/8/1/4/d2FjPTI2MHgxLjUwMA==_src_217814-top.png)
