Süni intellekt chatbotları, xüsusilə ChatGPT, son illərdə sürətlə populyarlaşmışdır. Hal-hazırda, 200 milyon istifadəçi gündəlik olaraq bir milyarddan çox sorğu daxil edir. Bu sorğuların cavablandırılması üçün arxa planda böyük enerji sərf olunur. 2023-cü ildə ABŞ-da məlumat mərkəzləri elektrik istehlakının 4.4%-ni təşkil etmişdir. Dünya miqyasında isə bu rəqəm 1.5% olaraq qeyd olunur. Proqnozlara görə, 2030-cu ilə qədər bu rəqəmlərin ən azı iki dəfə artması gözlənilir.

Təlim prosesində enerji istehlakı

AI chatbotlarının yüksək enerji istifadəsinin əsas səbəbi onların təlim və tətbiq prosesləridir. Təlim zamanı Süni İntellekt modellərinə böyük məlumat dəstləri təqdim olunur. Bu prosesdə "böyük daha yaxşıdır" yanaşması tətbiq olunur, yəni daha böyük modellər daha dəqiq nəticələr əldə etməyə imkan verir. Məsələn, Nvidia DGX A100 serverinin təlim üçün 6.5 kilovat güc tələb etdiyi bildirilir. GPT-4 modelinin təlimi üçün 50 gigavat-saat enerji sərf olunmuşdur ki, bu da San-Fransiskonun üç günlük enerji sərfiyyatına bərabərdir.

Tətbiq prosesində enerji istehlakı

Tətbiq mərhələsində Süni İntellekt modelləri təlimdən sonra sorğulara cavab verir. Bu mərhələ daha az hesablama resursu tələb etsə də, istifadəçi sayı çox olduğu üçün enerji istehlakı yüksək olaraq qalır. Məsələn, 2025-ci ilin iyul ayı etibarilə OpenAI-nin ChatGPT modeli gündə 2.5 milyarddan çox sorğu qəbul edir. Bu, bir neçə serverin eyni anda işləməsini tələb edir.

Ekoloji təsirlərin azaldılması yolları

Tədqiqatçılar enerji tələbatını daha yaxşı hesablamaq və bu təsirləri azaltmaq yollarını araşdırırlar. Məsələn, Mosharaf Chowdhury ML Energy Leaderboard platforması vasitəsilə açıq mənbəli modellərin enerji istehlakını izləyir. Lakin Google, Microsoft və Meta kimi böyük şirkətlər bu məlumatları gizli saxlayır və ya qeyri-dəqiq statistikalar təqdim edirlər. Bu, Süni İntellektin enerji istifadəsini tam başa düşmək və gələcəkdə enerji tələbatını idarə etmək üçün çətinliklər yaradır.

İstifadəçilərin rolu və siyasətlər

Süni İntellekt chatbotlarından istifadə edən insanlar daha şəffaf məlumat tələb edə bilərlər. Bu, həm şəxsi enerji məsuliyyətini artırmaq, həm də şirkətlərin ekoloji təsirlərinə dair daha ciddi siyasətlərin tətbiq olunmasına təkan verə bilər. "Rəqəmsal tətbiqlərlə bağlı ən əsas problem, təsirin heç vaxt şəffaf olmamasıdır," deyə Alex de Vries-Gao bildirir.

Süni İntellekt texnologiyalarının enerji istehlakını azaltmaq üçün həm tədqiqatçılar, həm də istifadəçilər birgə fəaliyyət göstərməlidir.