AIのおかげで面白い画像？はい、しかしどのような生態学的なコストで？
あなたはすでにしようとしています人工知能のおかげで、ジブリスタジオやピクサーからの映画のまっすぐにポートレートをキャラクターに変える？もしそうなら、あなたはそれがどれほど楽しいかを知っており、Openaiが展開されてからうまく機能していますその新しい画像レンダリングモデル。
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ChatGptはあなたの写真をジブリの傑作に変えますが、それは本当に合法ですか？
数回クリックして、ホップで、ここにあなたの画像が必要で、ソーシャルネットワークで共有する準備ができています。 AIによって燃料を供給されるこれらのイメージングツールはどこにでもあります。しかし、これらの創造物の背後には、私たちが常に見るとは限らないコストがあります。地球上での重さのエネルギーと水の消費です。
それはすべて、私たちがよく忘れる現実から始まります。AIは、クラウドに浮かぶデジタルマジック（有名な「クラウド」）ではありません。いいえ、これらの画像を生成するには、データセンター、グラフィックカードが供給されたスーパーコルクレーターで満たされたこれらの巨大な建物が必要です。これらのマシンは、記録的な速さで大量の情報を処理するために一生懸命働きます。そして、集中的な仕事はエネルギーを言うと言う人。たくさんのエネルギー。このすべての機器が過熱するのを防ぐために大量に使用される水は言うまでもありません。要するに、私たちが作成する各画像は、飛び去る小さな天然資源です。
そして、あなたは自分自身に言うかもしれません：」わかりました、でも私たちは本当に大きな数について話しているのですか？»。はい、いいえ。世界の終わりではない画像は1つだけですが、何百万人もの人々が1日に数十を生成するのを楽しんでいるとき、それはすぐに追加されます。これらのツールは、常に「なぜ」という質問をすることなく、おもちゃのように少し使用しています。タップのイメージは何のためにも流れることができます。小規模で、パニックに陥るのに十分ではありませんが、大規模には本当の問題になります。それで、それは本当にどれくらいの費用がかかりますか？
ギブラシのような画像にはどのくらいのエネルギーがありますか？
研究者は、この消費に数字を入れようとしました。たとえば、フェイスとカーネギーメロン大学を抱きしめて実施された2023年の研究では、この問題を調査しました。他の科学者（「ピア評価」と呼ばれるもの）によって検証されていなかったので、注意し続けてください。しかし、彼らの結果はまだあなたをめまいさせます。彼らはAIの88の異なるモデルを分析し、画像の生成が最もエネルギーを消費するアクティビティであることを発見しました。平均して、安定したXL拡散として強力なアルゴリズムを備えた単一の画像を作成することは、スマートフォンを完全に充電することと同等です。
しかし、それだけではありません。計算をさらにプッシュすると、このモデルで1,000枚の画像を生成すると、サーマルカーによる6.5 kmの旅ほどのCO2が拒否されます。画像生成要求を起動するたびに、小さな二酸化炭素排出量を残します。したがって、エネルギーは経済的であるだけでなく、生態学的な問題でもあります。
渡されて、それを指定しましょうエポックAIの研究は、GPT-4Oに関する古典的なリクエストがあることを示しています単純なGoogleの調査と同様に、0.3ワットの時間しか消費しません。 H100のようなより効果的なノミと、より現実的なマシンの使用（容量の70％）のおかげで、それはあなたが思っていたよりもはるかに軽いです。
そして水、これらすべてにおいて？私たちはすぐにそこに来ます。
水、aiの偉大な忘れられた
ラジエーターのように加熱するコンピューターを備えたデータセンターには、冷却システムが必要です。何を推測しますか？これらのシステムは、リットルとリットルの水をポンプします。推定値は存在しますが、使用されるアルゴリズムによって異なります。基本的に、画像を生成すると、0.01〜0.29 kWhのエネルギーが消費されます。また、各KWHについて、マシンを冷却するには1.8〜12リットルの水が必要です。計算を行います：潜在的に最大3.45リットルの無駄な水が1つの画像のみです。言い換えれば、17杯以上の水。
そして、それは人のためだけです。それを何百万人ものユーザーを掛けると、狂った人物が得られます。平均的なデータセンターは、1日あたり170万リットルから220万リットルの水を飲み込みます。エンジニアは、AIをよりグリーンにするためのソリューションに取り組んでおり、グルメアルゴリズムや巧妙なクーラントが少なくなっています。しかし、今のところ、それは私たちの目の前にある現実です。
ただし、多くの場合、最新のデータセンターは、たとえそれがまだどこにでも標準ではない場合でも、水をリサイクルできるソリューションを選択することに注意してください。
たとえば、蒸発冷却システム（冷却塔など）では、水の一部が蒸発して熱を払拭し、この水は失われます。しかし、残りは冷却された後、システムで再循環することができます。一部のデータセンターは、この水を現場で処理して数回再利用することでさらに進み、淡水の消費量を減らします。たとえば、Googleは、閉回路システムにより、水が一度だけ循環するシステムと比較して、水を再利用し、消費の最大50％を削減できると述べています。
また、飲料水の埋蔵量からの絵を避けるために、処理された廃水や収穫された雨水などの、摂取不可能な水を使用するイニシアチブもあります。 AWSとともに、アマゾンはすでに、特にバージニア州とカリフォルニア州で、この種のリサイクル水を約20のセンターに使用しています。 MicrosoftとMetaは、特定のサイトでも同じことを行い、回路に戻すために使用した後に水を引退させるシステムを使用します。
しかし、再利用には限界があります。再循環することにより、水はミネラルを蓄積したり、ドライバーになりすぎたりする可能性があり、特定の時間に交換する必要があります。また、水がまれな地域では、再利用さえあっても、需要は膨大なままです。
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