Die KI-Revolution ist im Gange, wobei Chatbots den Weg weisen. chatgpt ist zu einem festen Bestandteil im Arsenal vieler Programmierer geworden, während google Bard sicherstellt, dass Benutzer hilfreiche Antworten ganz oben in ihrer Google-Suche erwarten können. KI-Chatbots sind mittlerweile alltäglich und stehen kurz davor, unvermeidlich zu werden.

Meta, die Muttergesellschaft von Facebook, wird ihre KI-Erlebnisse vorstellen, zu denen eine Vielzahl von KI-gestützten Chatbots gehören. Im Gegensatz zu ChatGPT, das auf einer speziellen Website gehostet wird, kann auf die KI von Meta über jede Meta-App zugegriffen werden. Zu diesen Apps gehört neben Facebook und Instagram auch WhatsApp, die beliebteste SMS-App.

Wie Nachhaltig Ist ChatGPT

Seit seiner Veröffentlichung ist ChatGPT erheblicher Kritik ausgesetzt. Die Wechselwirkung generativer KI mit Urheberrechtsgesetzen bleibt unklar, was die Besorgnis über einen möglichen Missbrauch verstärkt – Beispielsweise gab ChatGPT einem Journalisten Anweisungen zum Bau einer Bombe.

Ein weniger erforschter, aber ebenso gefährlicher Aspekt von ChatGPT ist seine Nachhaltigkeit bzw. das Fehlen einer solchen. Trotz Unsicherheiten bezüglich des CO2-Fußabdrucks der Plattform deuten Schätzungen auf ein besorgniserregendes Szenario hin. Laut einer Studie der Stanford University, Das Training der GPT-3-Datenbank führte zur Erzeugung von 500 Tonnen Kohlendioxid.

Die Umweltauswirkungen von GPT-4 sind noch ungewiss, es kann jedoch davon ausgegangen werden, dass es seinen Vorgänger übertreffen wird. Um seine Vorgängerversion zu übertreffen, muss GPT-4 wahrscheinlich seine Datenbank über den aktuellen Rekord von 175 Milliarden Parametern hinaus erweitern. Ohne Fortschritte bei der Energieeffizienz und optimierter Datenspeicherung wird der ökologische Fußabdruck von ChatGPT voraussichtlich zunehmen.

ChatGPT und Wasserverbrauch

Die GPT-Server laufen heiß, was bei Servern zwangsläufig der Fall ist. Aber da die Leistungsfähigkeit großer Sprachmodelle auf ihrer unglaublichen Rechenleistung beruht, laufen KIs besonders heiß. Schätzungen sagen das Das Training von GPT-3 verbrauchte etwa 700.000 Liter Wasser. Sicherlich eine große Summe, aber wie sieht sie im Vergleich zu anderen Branchen aus?

Trainieren eines Sprachmodells wie GPT-3 verbraucht genug Wasser, um einen Kernreaktor zu füllenoder genug, um über 300 Autos zu produzieren, a bekanntermaßen umweltschädlicher Prozess. Vereinfacht ausgedrückt verbrauchen die Server für jeweils fünf von ChatGPT beantwortete Fragen 500 ml Wasser.

Das scheint vielleicht nicht viel zu sein, aber Die aktiven Nutzer von ChatGPT werden auf über hundert Millionen geschätzt. Obwohl OpenAI keine Daten zur Anzahl der täglich eingehenden Anfragen veröffentlicht hat, liegen die niedrigen Schätzungen immer noch bei Hunderttausenden.

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Wie nachhaltig sind Meta-KI-Erlebnisse?

Im Vergleich zu ChatGPT und Googles Gopher weist Meta einen relativ bescheidenen CO2-Fußabdruck von 70 Tonnen Kohlendioxid auf. Bemerkenswert ist, dass alle diese Modelle ähnliche Datenbankgrößen aufweisen.

Während die Datenbankgröße den CO2-Fußabdruck einer KI erheblich beeinflusst, ist sie auch der Faktor, der zur Intelligenz der Software beiträgt. Der Schlüssel zu einer nachhaltigen KI-Zukunft scheint in der Reduzierung ihrer Umweltauswirkungen zu liegen, wie die Bemühungen von Meta zeigen.

Im Gegensatz zu ChatGPT, das schon länger im Einsatz ist, erweist es sich jedoch als schwierig, ein klares Verständnis der Nachhaltigkeitspraktiken von Meta zu erlangen. Dieser Mangel an Transparenz erstreckt sich auch auf andere KIs. Obwohl Experten haben den Wasserverbrauch von Google Bard auf Hunderte Millionen Liter geschätzt, genaue Daten liegen noch nicht vor.

Können ChatGPT und Meta AI nachhaltiger werden?

Eine der Schwierigkeiten bei der Berechnung der Nachhaltigkeit generativer KI besteht darin, dass den Forschern nicht genügend Daten zur Verfügung stehen. Wie von der Stanford University festgestelltDie Privatwirtschaft ist der Wissenschaft und den Regierungen weit voraus.

Es ist keine Überraschung, dass Experten und Forscher KI überwiegend vorsichtig und skeptisch gegenüberstehen.

Wenn wir nur ohne Rücksicht auf die Umweltauswirkungen skalieren, können wir in eine Situation geraten, in der wir mit maschinellen Lernmodellen mehr schaden als nützen.

Aber wie können diese Technologien skaliert werden und gleichzeitig die Nachhaltigkeit im Auge behalten?

Eine Lösung, hervorgehoben vom Forscher Peter Hendersonbesteht darin, nach Möglichkeit kleinere Modelle zu verwenden. Und wie bei allem anderen wird auch der Betrieb dieser Modelle mit grüner Energie ihre Auswirkungen auf die Umwelt mit Sicherheit verringern.

Mehr als alles andere, sagen die Forscher, müssen wir dies als ein überwältigend komplexes Problem erkennen, das vielfältige Lösungen durch verschiedene Akteure erfordert.

Kein einzelnes Unternehmen und keine Regierung wird dieses Problem lösen. Wir müssen uns zusammentun. Jedes Unternehmen muss seine Supermacht finden, basierend auf einem einzigartigen Kontext und Einfluss.

Anmerkung der Redaktion: Die hier von den Autoren geäußerten Meinungen sind ihre eigenen und nicht die von Impakter.com — Auf dem vorgestellten Foto: von Jonathan Kemper über Unsplash