Искусственный интеллект и энергоэффективность кода: взгляд из pull request

Автор: Денис Аветисян

Новое исследование анализирует, как системы на основе ИИ решают проблемы энергопотребления в программном обеспечении, изучая их вклад в открытые проекты.

Иерархическая классификация проблем, связанных с энергетикой, позволяет выявить взаимосвязи между различными аспектами энергетической безопасности, устойчивости и доступности ресурсов, формируя целостную картину энергетических вызовов.

Анализ pull request позволяет оценить стратегии оптимизации кода, используемые ИИ-агентами, и выявить связанные с ними компромиссы в плане поддерживаемости и принятия изменений.

Несмотря на растущую автоматизацию разработки программного обеспечения с помощью ИИ-агентов, остается неясным, как эти системы учитывают энергоэффективность. В работе «How Do Agentic AI Systems Deal With Software Energy Concerns? A Pull Request-Based Study» исследуется осведомленность ИИ-агентов об энергопотреблении на основе анализа предложений по изменениям кода (pull requests). Анализ показал, что агенты, как правило, используют известные методы оптимизации энергопотребления, однако такие изменения реже принимаются из-за влияния на поддерживаемость кода. Смогут ли разработчики найти баланс между энергоэффективностью и удобством поддержки кода в эпоху все более автоматизированной разработки?

Энергетические издержки искусственного интеллекта: вызов устойчивого развития

Современные большие языковые модели (БЯМ) демонстрируют впечатляющий прогресс в области искусственного интеллекта, открывая новые возможности в обработке естественного языка и машинном обучении. Однако, эта стремительная эволюция сопровождается значительным ростом энергопотребления. Обучение и функционирование таких моделей, как GPT-3 и подобные, требует колоссальных вычислительных ресурсов, что приводит к увеличению нагрузки на дата-центры и, как следствие, к существенному потреблению электроэнергии. Размеры моделей и объемы обрабатываемых данных экспоненциально растут, что обуславливает пропорциональный рост энергетических затрат, создавая серьезную проблему для устойчивого развития искусственного интеллекта и требуя поиска инновационных решений в области энергоэффективности.

Растущий спрос на вычислительные ресурсы, обусловленный развитием больших языковых моделей (LLM), представляет собой серьезную проблему для устойчивости центров обработки данных и всей индустрии разработки искусственного интеллекта. Обучение и функционирование этих моделей требует колоссального количества энергии, что приводит к увеличению выбросов углекислого газа и оказывает давление на существующую инфраструктуру электроснабжения. Необходимость в более мощных и эффективных вычислительных системах, а также в новых подходах к оптимизации энергопотребления, становится все более актуальной для обеспечения дальнейшего развития искусственного интеллекта без ущерба для окружающей среды. Ключевым является поиск баланса между инновациями в области LLM и снижением их экологического следа, что требует комплексных решений, включающих как аппаратные, так и программные улучшения.

Традиционные методы оптимизации программного обеспечения, успешно применяемые на протяжении десятилетий, оказываются недостаточно эффективными для решения проблемы растущего энергопотребления современных систем искусственного интеллекта. Если ранее улучшение алгоритмов и кода позволяло существенно снизить затраты вычислительных ресурсов, то архитектура и масштабы больших языковых моделей (LLM) требуют принципиально новых подходов. Простое повышение эффективности существующих программных решений не компенсирует экспоненциальный рост числа параметров и объемов обрабатываемых данных. Вместо этого, необходимо переосмыслить подходы к проектированию аппаратного обеспечения, разработать специализированные чипы и архитектуры, а также исследовать новые парадигмы вычислений, способные обеспечить значительное снижение энергозатрат при сохранении или даже увеличении производительности. Учитывая стремительное развитие ИИ, поиск энергоэффективных решений становится критически важной задачей, определяющей устойчивость и масштабируемость будущих интеллектуальных систем.

Выявление энергоэффективности в коде, созданном ИИ

Набор данных AIDev предоставляет уникальную возможность для анализа изменений, связанных с энергопотреблением, вносимых агентами искусственного интеллекта при разработке кода. Этот набор данных содержит информацию о большом количестве коммитов и pull requests, что позволяет исследовать, как ИИ-агенты влияют на энергоэффективность программного обеспечения. Особенностью AIDev является возможность отслеживания изменений, явно направленных на оптимизацию энергопотребления, а также выявление неявных улучшений, возникающих в результате работы ИИ. Анализ данных позволяет оценить потенциал ИИ в автоматическом снижении энергозатрат при разработке и эксплуатации программного обеспечения.

Для выявления изменений, явно направленных на оптимизацию энергопотребления (так называемые «Energy-Explicit Pull Requests») в наборе данных AIDev, была применена комбинированная методика. Первоначально осуществлялся поиск по ключевым словам, связанным с энергоэффективностью, потреблением энергии и оптимизацией ресурсов. Полученный список запросов на внесение изменений был затем подвергнут ручной проверке для подтверждения релевантности и исключения ложноположительных результатов. В результате данной процедуры было идентифицировано 216 pull requests, непосредственно касающихся вопросов энергопотребления и представляющих собой конкретные изменения в коде, направленные на его снижение.

Анализ данных AIDev Dataset показал, что агенты искусственного интеллекта способны вносить изменения в код, направленные на оптимизацию энергопотребления. Выявлено, что AI-агенты предлагают и реализуют правки, снижающие потребление ресурсов, что подтверждается наличием 216 pull requests, явно касающихся вопросов энергоэффективности. Этот факт указывает на потенциальную возможность самосовершенствования AI в области разработки более экологичного и экономичного программного обеспечения, и демонстрирует способность агентов не только генерировать код, но и адаптировать его с учетом конкретных требований к энергопотреблению.

Категоризация задач по энергосбережению в коде, написанном ИИ

Анализ pull requests, явно касающихся энергопотребления, выявил широкий спектр решаемых задач. Они включают в себя оптимизацию кода для повышения эффективности, настройку поведения программного обеспечения с целью снижения энергозатрат, обеспечение отслеживаемости энергопотребления для получения аналитических данных, поддержание энергоэффективного поведения в процессе разработки и сопровождения, а также учет компромиссов между энергоэффективностью и другими параметрами, такими как производительность или функциональность. Данные изменения свидетельствуют о целенаправленной работе по управлению энергопотреблением на различных этапах жизненного цикла программного обеспечения.

Анализ запросов на изменение кода, направленных на оптимизацию энергопотребления, выявил ряд конкретных техник. К ним относятся исключение избыточных вычислений, использование эффективных структур данных для минимизации потребления памяти и вычислительных ресурсов, снижение частоты обновлений данных и запросов к внешним источникам, отказ от активного ожидания (polling) в пользу событийного подхода, кэширование результатов для повторного использования, оптимизация управления блокировками пробуждения (wake locks) для снижения энергопотребления в режиме ожидания, использование параллельного программирования для более эффективного использования ресурсов процессора, координация с аппаратным обеспечением для адаптации к его возможностям, динамическое масштабирование ресурсов в зависимости от нагрузки и пакетная обработка операций для снижения накладных расходов.

Тематический анализ выявил устойчивую тенденцию, согласно которой агенты искусственного интеллекта активно решают разнообразные задачи оптимизации энергопотребления программного обеспечения. Этот анализ показал, что ИИ-агенты не просто реагируют на явные запросы об энергоэффективности, но и проактивно предлагают и реализуют решения, охватывающие широкий спектр подходов к снижению энергозатрат. Наблюдаемая активность включает в себя не только оптимизацию кода для повышения эффективности, но и настройку поведения системы с учетом энергопотребления, а также внедрение механизмов отслеживания и поддержания энергосберегающих практик.

Оценка надежности оптимизаций энергопотребления, выполненных ИИ

Для обеспечения качества предлагаемых изменений, направленных на оптимизацию энергопотребления, применялась статистическая метрика Коэна Каппа для оценки согласованности между экспертами, осуществлявшими ручную проверку. Первоначальная калибровка показала значение Коэна Каппа равное 0.84, что свидетельствует о значительном уровне согласия между оценщиками. В ходе второго этапа разметки, согласованность еще возросла, достигнув значения 0.89. Полученные результаты подтверждают высокую надежность процесса валидации и позволяют с уверенностью утверждать, что выявленные оптимизации действительно оказывают положительное влияние на энергоэффективность системы.

Статистическая оценка, основанная на коэффициенте Коэна Каппа, подтверждает высокую надежность процесса валидации предложений по оптимизации энергопотребления. Полученные значения — 0.84 на этапе калибровки и 0.89 во время повторной маркировки — указывают на существенное согласие между экспертами, оценивающими предложенные изменения. Это позволяет с уверенностью утверждать, что выявленные оптимизации действительно оказывают значимое влияние на энергоэффективность, а результаты оценки не обусловлены субъективными факторами или случайными ошибками. Надежность валидации является ключевым фактором для обеспечения качества и эффективности внедряемых решений в области энергосбережения.

Анализ принятых запросов на изменения (pull requests) выявил, что доля одобренных предложений, направленных на оптимизацию энергопотребления, составила 87%, что незначительно ниже показателя в 92% для запросов, не связанных с энергоэффективностью. Статистические тесты подтвердили значимую взаимосвязь между запросами на оптимизацию и объемом внесенных изменений — оптимизирующие запросы, как правило, включали больше кода. Эффект размера этой взаимосвязи варьировался от малого до большого, указывая на то, что оптимизация энергопотребления часто требует более масштабных изменений в коде, что, возможно, объясняет небольшую разницу в проценте одобрения.

Исследование показывает, что агенты искусственного интеллекта, занимающиеся оптимизацией программного обеспечения, в основном используют проверенные методы, такие как уменьшение вычислительной сложности и оптимизация алгоритмов. Однако, как отмечает анализ pull requests, возникает сложность с поддержанием читаемости и приемлемостью изменений для разработчиков. Это подтверждает, что хорошая архитектура незаметна, пока не ломается. Дональд Дэвис справедливо замечал: «Простота масштабируется, изощрённость — нет». В данном контексте это означает, что чрезмерно сложные оптимизации, хотя и могут принести краткосрочную выгоду в плане энергоэффективности, в долгосрочной перспективе приводят к увеличению кодовой базы и усложнению её поддержки, что нивелирует первоначальный эффект.

Куда двигаться дальше?

Исследование взаимодействия агентов искусственного интеллекта с проблемами энергоэффективности программного обеспечения выявило закономерную тенденцию: акцент на проверенных временем методах оптимизации. Однако, столь предсказуемый результат, словно эхо давно забытых истин, заставляет задуматься о глубине инноваций. Агенты, похоже, успешно справляются с симптомами, но упускают из виду системные причины неэффективности. Очевидно, что оптимизация кода — лишь часть головоломки, а истинная экономия энергии требует более целостного подхода к архитектуре и проектированию.

Особую тревогу вызывает обнаруженная связь между оптимизацией и поддерживаемостью кода. Агенты, стремясь к повышению эффективности, рискуют создать хрупкие, трудноизменяемые системы. Хорошая архитектура незаметна, пока не ломается, и только тогда видна настоящая цена решений. Следующим шагом видится разработка метрик, учитывающих не только энергопотребление, но и долгосрочную устойчивость и адаптируемость программного обеспечения.

В конечном итоге, задача не в создании “умных” агентов, способных оптимизировать отдельные фрагменты кода, а в формировании интеллектуальной экосистемы, где энергоэффективность является неотъемлемой частью каждого этапа жизненного цикла программного обеспечения. И только тогда станет возможным переход от локальных улучшений к действительно устойчивому и экологичному развитию.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.24636.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2026-01-01 10:10

🚀 Квантовые новости