Экологический след искусственного интеллекта: от разработки до применения

Автор: Денис Аветисян

Обзор анализирует растущее воздействие генеративных моделей ИИ на окружающую среду, уделяя особое внимание энергопотреблению и углеродному следу на всех этапах жизненного цикла.

Систематический обзор углеродного следа и экологических последствий генеративного ИИ на этапах обучения и развертывания.

Несмотря на стремительное развитие генеративного искусственного интеллекта и его растущий вклад в экономику, вопросы экологической устойчивости остаются недостаточно изученными. Данное исследование, озаглавленное ‘Toward Sustainable Generative AI: A Scoping Review of Carbon Footprint and Environmental Impacts Across Training and Inference Stages’, представляет собой обзор существующих методологий оценки углеродного следа ИИ, акцентируя внимание на часто упускаемой из виду экологической нагрузке, возникающей на этапе инференса. Анализ выявил значительные пробелы в текущих практиках учета выбросов, включая отсутствие стандартизации и комплексного подхода к оценке жизненного цикла. Каким образом можно разработать эффективные и прозрачные метрики устойчивости, способствующие созданию экологически ответственной экосистемы искусственного интеллекта?

Тень прогресса: Генеративный ИИ и углеродный след

Генеративные модели искусственного интеллекта стремительно меняют облик различных отраслей, открывая беспрецедентные возможности для инноваций и улучшения качества жизни. От автоматизированного создания контента и дизайна до ускорения научных открытий и оптимизации производственных процессов — потенциал этих технологий огромен. Они позволяют решать задачи, ранее считавшиеся невозможными, и создавать принципиально новые продукты и услуги. В медицине, например, генеративный ИИ помогает в разработке новых лекарств и персонализированных методов лечения, а в сфере образования — в создании индивидуальных учебных программ. Подобные достижения свидетельствуют о том, что генеративные модели становятся ключевым инструментом прогресса, способным трансформировать общество и экономику.

Стремительное увеличение масштаба и сложности генеративных моделей искусственного интеллекта вызывает растущую обеспокоенность по поводу их воздействия на окружающую среду, в частности, в отношении выбросов углекислого газа. По мере того, как модели становятся все более мощными и требуют огромных вычислительных ресурсов для обучения и функционирования, их энергетический след существенно возрастает. Этот процесс обусловлен необходимостью использования крупных дата-центров, потребляющих значительное количество электроэнергии, часто генерируемой из ископаемого топлива. Таким образом, прогресс в области искусственного интеллекта неразрывно связан с экологическими издержками, требующими внимательного анализа и разработки устойчивых решений для минимизации негативного влияния на планету.

Недавние исследования выявили существенные недостатки в традиционных методах оценки экологического воздействия, особенно применительно к системам искусственного интеллекта. Оказалось, что ранние оценки выбросов углекислого газа, связанные с обучением больших языковых моделей, зачастую завышались вплоть до 80 раз. Это связано с тем, что существующие методики не учитывают специфику энергопотребления, связанного с распределенными вычислениями, оптимизацией моделей и использованием специализированного оборудования, такого как графические процессоры. Погрешность в оценках обусловлена сложностью точного учета энергопотребления дата-центров и недостаточной детализацией данных о фактических ресурсах, задействованных в процессе обучения. Таким образом, для получения достоверной картины экологического следа искусственного интеллекта необходима разработка новых, более точных методологий оценки, учитывающих все особенности его функционирования.

Понимание углеродного следа искусственного интеллекта имеет решающее значение для его ответственной разработки и внедрения. Несмотря на огромный потенциал генеративных моделей ИИ в различных сферах, их растущая сложность и масштабы требуют тщательной оценки воздействия на окружающую среду. Только детальный анализ энергопотребления, необходимого для обучения и функционирования этих систем, позволит выявить возможности для оптимизации и снижения выбросов углекислого газа. Игнорирование данного аспекта может привести к нежелательным экологическим последствиям, нивелирующим потенциальные выгоды от внедрения ИИ, и подчеркивает необходимость разработки устойчивых и экологически безопасных алгоритмов и инфраструктуры.

Анализ жизненного цикла: Оценка углеродного следа ИИ

Оценка углеродного следа является базовым методом количественной оценки экологического воздействия систем искусственного интеллекта и требует сбора детальных данных. Этот процесс включает в себя анализ энергопотребления на всех этапах жизненного цикла системы, от добычи сырья для производства оборудования до утилизации отходов. Необходимы данные об используемых вычислительных ресурсах (тип процессоров, потребляемая мощность), источниках энергии (возобновляемые или ископаемые), географическом расположении центров обработки данных и времени работы оборудования. Для точной оценки необходимо учитывать не только прямое энергопотребление, но и косвенное — затраты энергии на производство, транспортировку и обслуживание оборудования, а также на охлаждение центров обработки данных. Отсутствие или неточность данных существенно снижает достоверность результатов оценки углеродного следа.

Фаза обучения моделей искусственного интеллекта характеризуется особенно высоким энергопотреблением, которое напрямую зависит от размера модели и используемых вычислительных ресурсов. Более крупные модели, содержащие миллиарды параметров, требуют значительно больше вычислительных операций для оптимизации весов, что приводит к экспоненциальному росту потребления энергии. Использование специализированного оборудования, такого как графические процессоры (GPU) и тензорные процессоры (TPU), может ускорить процесс обучения, но также увеличивает общее энергопотребление, если не оптимизировано. Например, обучение больших языковых моделей, таких как GPT-3, требует энергии, эквивалентной выбросам нескольких автомобилей в течение всего жизненного цикла, что подчеркивает необходимость разработки более эффективных алгоритмов и аппаратных решений.

Фаза инференса, несмотря на меньшую энергоемкость в расчете на единичный запрос, может приводить к значительному общему потреблению энергии из-за широкого распространения и частого использования. Например, генерация одного изображения с использованием модели Stable Diffusion 3 Medium требует 1141 Джоуль энергии. Этот показатель подчеркивает, что даже относительно небольшое энергопотребление на один запрос, при масштабировании до миллионов или миллиардов пользователей, может приводить к существенному влиянию на окружающую среду. Важно учитывать совокупное потребление энергии при оценке экологической устойчивости AI-систем, работающих в режиме инференса.

Анализ взаимодействия фаз обучения и инференса является ключевым для выявления возможностей оптимизации углеродного следа систем искусственного интеллекта. Высокое энергопотребление фазы обучения, обусловленное размером модели и вычислительными ресурсами, требует оптимизации архитектуры и алгоритмов. В то же время, несмотря на меньшую энергоемкость одной операции инференса, широкое распространение и масштабное использование моделей в процессе инференса может приводить к значительному суммарному потреблению энергии. Поэтому, для эффективного снижения углеродного следа необходимо учитывать энергетические затраты обеих фаз и проводить оптимизацию на уровне как разработки модели, так и ее развертывания и использования, фокусируясь на снижении энергопотребления в обоих сценариях.

Детализируем источники: Аппаратное обеспечение, энергия и операционные издержки

Спецификации аппаратного обеспечения, включая центральные процессоры (CPU), графические процессоры (GPU) и оперативную память, оказывают непосредственное влияние на энергоэффективность и общий углеродный след систем искусственного интеллекта. Более мощные и сложные компоненты, как правило, потребляют больше энергии во время как обучения, так и инференса. Выбор архитектуры процессора, объём и тип памяти, а также эффективность системы охлаждения напрямую коррелируют с общим энергопотреблением. Например, использование специализированных ускорителей, таких как тензорные процессоры (TPU) или нейронные процессоры (NPU), может значительно повысить энергоэффективность по сравнению с традиционными CPU и GPU для определённых задач машинного обучения. Различия в технологических процессах изготовления (например, переход на более тонкие нормы) также влияют на энергопотребление и тепловыделение, определяя общую экологическую устойчивость системы.

Показатель PUE (Power Usage Effectiveness) является ключевой метрикой оценки энергоэффективности инфраструктуры центров обработки данных. Он представляет собой отношение общего потребления энергии объектом (включая охлаждение, освещение и другие вспомогательные системы) к энергии, потребляемой непосредственно ИТ-оборудованием. Формула расчета PUE выглядит следующим образом: $PUE = \frac{Общая\,энергия}{Энергия\,ИТ-оборудования}$. Идеальное значение PUE равно 1.0, что означает, что вся потребляемая энергия используется для питания ИТ-оборудования. Более высокие значения PUE указывают на неэффективность и значительные потери энергии на вспомогательные системы, что напрямую влияет на операционные расходы и углеродный след. Мониторинг и оптимизация PUE являются важными задачами для снижения энергопотребления и повышения устойчивости центров обработки данных.

Эксплуатационные выбросы, возникающие как в процессе обучения, так и при инференсе моделей, составляют значительную часть общего углеродного следа систем искусственного интеллекта. На величину этих выбросов напрямую влияет интенсивность выбросов углерода в региональной энергосистеме, питающей центры обработки данных и устройства. Более высокие показатели интенсивности выбросов, отражающие преобладание источников энергии на ископаемом топливе, приводят к увеличению углеродного следа операций обучения и инференса. Таким образом, географическое расположение центров обработки данных и использование возобновляемых источников энергии для их питания являются критически важными факторами для снижения эксплуатационных выбросов.

Оценка углеродного следа систем искусственного интеллекта должна учитывать встроенные выбросы (embodied emissions), включающие в себя энергозатраты и выбросы, связанные с производством, транспортировкой и утилизацией аппаратного обеспечения. Значительные возможности для сокращения этих выбросов предоставляет периферийный вывод (edge inference). Например, использование нейронного процессора (NPU) Snapdragon 8 Gen 3 в смартфоне Samsung S24 демонстрирует снижение энергопотребления на 90% по сравнению с выполнением аналогичных задач на платформе Google Colab с использованием GPU A100 40GB. Данный пример подчеркивает потенциал оптимизации аппаратного обеспечения и перераспределения вычислительных нагрузок для снижения общего воздействия на окружающую среду.

К устойчивому ИИ: Комплексная оценка и инструменты

Оценка жизненного цикла (LCA) представляет собой комплексный методологический подход к оценке воздействия систем искусственного интеллекта на окружающую среду на всех этапах их существования. Этот подход охватывает стадии разработки, обучения, развертывания и утилизации, учитывая потребление ресурсов, выбросы в атмосферу, образование отходов и другие экологические параметры. LCA позволяет выявить наиболее проблемные участки жизненного цикла ИИ, оценить потенциальные возможности для снижения негативного воздействия и сравнить экологическую эффективность различных моделей и архитектур. В рамках LCA проводится количественный анализ всех входных и выходных потоков материалов и энергии, что позволяет получить полную картину экологического следа системы ИИ и обосновать выбор наиболее устойчивых решений.

Инструменты углеродного учета, такие как CodeCarbon и MLCO2 Impact, предоставляют специалистам возможность количественно оценивать и документировать выбросы углекислого газа, связанные с разработкой и развертыванием систем искусственного интеллекта. Эти инструменты автоматизируют расчеты на основе потребляемой энергии вычислительными ресурсами, используемыми для обучения моделей и осуществления инференса. Оценка производится с учетом энергопотребления центральных и графических процессоров, а также потребления электроэнергии дата-центрами. Полученные данные позволяют организациям отслеживать свой углеродный след, выявлять возможности для оптимизации энергоэффективности и публиковать отчеты об устойчивом развитии, соответствующие современным стандартам.

Многомерная оценка устойчивости расширяет область анализа за пределы углеродного следа, включая в себя такие показатели, как потребление воды и воздействие на ресурсы, связанные с производством и утилизацией оборудования. Это включает в себя оценку объемов воды, используемой для охлаждения центров обработки данных, а также анализ материальных потоков, связанных с производством чипов, серверов и других компонентов инфраструктуры искусственного интеллекта. Учет этих дополнительных факторов позволяет получить более полную картину экологического воздействия систем ИИ и выявить возможности для оптимизации и снижения негативного влияния на окружающую среду, выходя за рамки простой компенсации выбросов углерода.

Стандартизированные протоколы измерений являются критически важными для обеспечения сопоставимости и прозрачности отчетов об устойчивости в области искусственного интеллекта. Они позволяют оценивать эффективность моделей и выявлять различия в энергопотреблении. Например, модель LLaMA 3.1 с 8 миллиардами параметров потребляет 57 Джоулей на один ответ, в то время как модель с 405 миллиардами параметров — 6700 Джоулей. Использование унифицированных протоколов позволяет более точно оценивать воздействие различных моделей на окружающую среду и способствует разработке более энергоэффективных решений в области ИИ.

Исследование, представленное в обзоре, акцентирует внимание на растущем углеродном следе генеративного искусственного интеллекта, особенно на этапе инференса. Это созвучно философии Пауля Эрдеша, который однажды сказал: «Бог не играет в кости, но иногда он допускает ошибки округления». Подобно тому, как математик стремится к точности и устраняет погрешности, так и авторы обзора подчеркивают необходимость стандартизированных измерений и комплексных оценок жизненного цикла. Игнорирование экологических последствий, даже незначительных на первый взгляд, подобно пренебрежению ошибками округления — может привести к существенным отклонениям от устойчивого развития. Прозрачность и точность в оценке углеродного следа — ключевой элемент для минимизации негативного воздействия и достижения истинной эффективности.

Куда Далее?

Представленный анализ, стремясь к ясности в сложном ландшафте генеративного искусственного интеллекта, неизбежно обнажает границы существующих измерений. Понятие “углеродного следа”, будучи полезным, представляется недостаточным. Сведение устойчивости к одному параметру — это, в лучшем случае, упрощение, а в худшем — самообман. Вместо бесконечной гонки за оптимизацией энергопотребления, необходимо переосмыслить саму необходимость в создании все более сложных моделей. Или, как говорят, каждое добавление — это след недоверия к простоте.

Особое внимание следует уделить этапу инференса. Его растущее влияние на общую экологическую нагрузку требует не просто более эффективных алгоритмов, но и пересмотра архитектуры развертывания. Распределенные вычисления, краевые устройства — это не просто технические решения, а философские заявления о том, где должна находиться вычислительная мощность. Совершенство заключается не в увеличении масштаба, а в его исчезновении, в минимизации необходимости в централизованных ресурсах.

В конечном итоге, оценка устойчивости генеративного ИИ должна быть многомерной. Необходимо учитывать не только углеродный след, но и потребление воды, использование редких металлов, а также социальные последствия автоматизации. И, возможно, самое главное — необходимо признать, что истинная устойчивость — это не технологическая проблема, а вопрос ценностей. Каждый комментарий к коду — это след недоверия к его очевидности, и каждый новый параметр — это признание собственной неуверенности.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.17179.pdf

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

Смотрите также:

2025-11-24 23:10

🚀 Квантовые новости