Искусственный интеллект и экология: цена прогресса

Автор: Денис Аветисян

Растущая популярность генеративных моделей искусственного интеллекта требует оценки их воздействия на окружающую среду, включая выбросы углерода и потребление ресурсов.

Обзор анализирует углеродный след ИИ на этапах обучения и развертывания, подчеркивая необходимость стандартизации измерений и комплексных оценок жизненного цикла.

Несмотря на стремительное развитие генеративного искусственного интеллекта и его очевидную социально-экономическую ценность, вопросы устойчивости и экологического воздействия остаются недостаточно изученными. Данная работа, посвященная обзору методологий оценки углеродного следа ‘Toward Sustainable Generative AI: A Scoping Review of Carbon Footprint and Environmental Impacts Across Training and Inference Stages’, выявляет, что значительная часть экологического ущерба приходится не только на этап обучения моделей, но и на их эксплуатацию, особенно в фазе инференса. Обзор показывает существенные пробелы в текущих практиках учета выбросов, включая отсутствие стандартизации и комплексного подхода к оценке жизненного цикла. Возможно ли создать действительно устойчивую AI-экосистему, учитывающую не только производительность моделей, но и их влияние на окружающую среду?

Углеродный след генеративного ИИ: Цена прогресса

Генеративный искусственный интеллект открывает беспрецедентные возможности в различных сферах, от создания контента до научных исследований. Однако стремительное развитие этих технологий вызывает растущую обеспокоенность по поводу их существенного воздействия на окружающую среду. Обучение и функционирование сложных моделей требует колоссального количества энергии, что приводит к увеличению выбросов углекислого газа и усугублению проблемы изменения климата. В то время как потенциал генеративного ИИ огромен, необходимо учитывать и минимизировать его экологический след, чтобы обеспечить устойчивое развитие и избежать негативных последствий для планеты.

Разработка и использование генеративных моделей искусственного интеллекта требует колоссальных энергетических затрат, что приводит к неуклонному росту углеродного следа. Обучение этих моделей, включающее обработку огромных объемов данных и проведение сложнейших вычислений, потребляет электроэнергию, сопоставимую с работой небольшого города. Однако, значительные затраты энергии возникают и на этапе развертывания и использования, когда модели постоянно задействуются для генерации контента или выполнения задач. Постоянно растущая популярность и сложность этих моделей, вкупе с их повсеместным внедрением, обуславливают необходимость поиска энергоэффективных алгоритмов и инфраструктур, чтобы минимизировать их воздействие на окружающую среду и обеспечить устойчивое развитие технологий искусственного интеллекта.

Традиционные методики оценки воздействия на окружающую среду зачастую оказываются неспособны адекватно отразить сложность современных систем искусственного интеллекта. Недавние исследования выявили, что первоначальные оценки углеродного следа, связанного с обучением больших языковых моделей, могли быть завышены вплоть до 80 раз. Это связано с тем, что существующие подходы не учитывают динамическое распределение вычислительных нагрузок, эффективность используемого оборудования и географическое расположение центров обработки данных, что приводит к существенным погрешностям в расчетах. Более точная оценка требует комплексного анализа, включающего мониторинг энергопотребления на уровне отдельных чипов и учет возобновляемых источников энергии, используемых для питания вычислительных ресурсов. Учитывая стремительное развитие генеративных моделей, пересмотр методологий оценки экологического воздействия становится критически важным для разработки устойчивых и экологически ответственных технологий.

Оценка углеродного следа: Количественная оценка воздействия

Оценка углеродного следа является критически важной методологией для количественной оценки выбросов парниковых газов, связанных с системами искусственного интеллекта. Данный процесс включает в себя идентификацию и измерение всех источников выбросов на протяжении жизненного цикла системы ИИ — от производства оборудования и энергопотребления дата-центров до этапов обучения и эксплуатации моделей. Точная оценка позволяет определить общий вклад ИИ в изменение климата и выявить возможности для снижения экологического воздействия, что необходимо для разработки и внедрения устойчивых технологий искусственного интеллекта. Методология позволяет сравнивать различные архитектуры моделей и оптимизировать процессы обучения с целью минимизации выбросов $CO_2$-эквивалента.

Точный расчет углеродного следа систем искусственного интеллекта требует учета как характеристик используемого оборудования, так и интенсивности выбросов углерода в региональной энергосистеме. Различные типы процессоров (CPU, GPU, TPU) обладают существенно отличающимся энергопотреблением, что напрямую влияет на общий объем выбросов. Кроме того, источник электроэнергии, питающей центры обработки данных, играет ключевую роль: регионы с преобладанием угольной генерации характеризуются значительно более высоким углеродным следом по сравнению с регионами, использующими возобновляемые источники энергии. Поэтому, для получения достоверных результатов оценки, необходимо учитывать не только энергопотребление оборудования, но и специфику региональной электроэнергетики, включая данные об источниках генерации и коэффициентах выбросов $CO_2$ на единицу произведенной электроэнергии.

Показатель PUE (Power Usage Effectiveness) является ключевой метрикой для оценки энергоэффективности инфраструктуры, используемой в разработке и развертывании систем искусственного интеллекта. PUE рассчитывается как общее энергопотребление дата-центра, деленное на энергию, потребляемую непосредственно вычислительным оборудованием. Значение PUE, близкое к 1.0, указывает на высокую энергоэффективность, поскольку большая часть энергии используется для питания серверов и прочих вычислительных устройств, а не на охлаждение, освещение и прочие вспомогательные системы. Более высокие значения PUE свидетельствуют о значительных потерях энергии на вспомогательные нужды, что увеличивает углеродный след ИИ-систем и повышает эксплуатационные расходы. Мониторинг и оптимизация PUE является важной задачей для снижения экологического воздействия и повышения устойчивости инфраструктуры ИИ.

В настоящее время появляются инструменты для учета выбросов, связанных с использованием искусственного интеллекта. Например, для выполнения одного запроса на генерацию изображения с использованием модели Stable Diffusion 3 Medium требуется 1141 Джоуль энергии. Эти инструменты позволяют оценивать энергопотребление и, следовательно, углеродный след различных операций ИИ, что необходимо для разработки и внедрения более экологичных систем. Данные, полученные с помощью таких инструментов, позволяют организациям отслеживать и сокращать выбросы парниковых газов, связанные с их деятельностью в области искусственного интеллекта.

Жизненный цикл: Взгляд на полное воздействие

Оценка жизненного цикла (LCA) представляет собой комплексный методологический подход к оценке экологического воздействия систем искусственного интеллекта на протяжении всего их существования. Данный анализ охватывает все этапы — от добычи сырья, необходимого для производства аппаратного обеспечения, через этапы производства, транспортировки, использования и до утилизации или переработки компонентов по окончании срока службы. LCA позволяет выявить и количественно оценить все виды воздействия на окружающую среду, включая потребление энергии, выбросы парниковых газов, использование водных ресурсов и образование отходов, обеспечивая целостную картину экологической устойчивости AI-систем.

Оценка жизненного цикла (LCA) учитывает как операционные выбросы, возникающие в процессе использования систем искусственного интеллекта, так и воплощенные выбросы, связанные с производством и утилизацией аппаратного обеспечения. Операционные выбросы включают потребление энергии серверами и другими устройствами во время работы моделей, в то время как воплощенные выбросы охватывают весь цикл производства оборудования — от добычи сырья и производства компонентов до сборки, транспортировки и последующей утилизации. Включение обоих типов выбросов необходимо для получения полной картины экологического воздействия и определения наиболее эффективных стратегий снижения нагрузки на окружающую среду.

Понимание взаимосвязи между эксплуатационными и воплощенными выбросами имеет решающее значение для минимизации общего экологического воздействия систем искусственного интеллекта. Анализ должен учитывать не только потребление энергии во время работы модели, но и воздействие, связанное с производством, транспортировкой и утилизацией аппаратного обеспечения. Например, переход к периферийным вычислениям (edge inference) на устройствах, таких как Samsung S24 со Snapdragon 8 Gen 3 NPU, может снизить энергопотребление на 90% по сравнению с выполнением вычислений на серверах Google Colab с GPU A100 40GB. Оптимизация как эффективности алгоритмов, так и аппаратной инфраструктуры необходима для достижения устойчивого развития в области ИИ, поскольку снижение одного фактора не всегда приводит к общему уменьшению экологической нагрузки.

Полный анализ жизненного цикла (LCA) необходим для выявления скрытых экологических издержек и обеспечения устойчивого проектирования и внедрения систем искусственного интеллекта. Например, переход к инференсу на периферийных устройствах, таких как смартфон Samsung S24 (с процессором Snapdragon 8 Gen 3 NPU), может снизить потребление энергии на 90% по сравнению с выполнением инференса на облачной платформе Google Colab (с GPU A100 40GB). Это демонстрирует, что оптимизация аппаратной части и перенос вычислений ближе к конечному пользователю могут значительно уменьшить общий экологический след ИИ, в то время как оценка только операционных выбросов не учитывает существенную долю энергии, затрачиваемой на вычислительные ресурсы.

Многомерная оценка: Полная картина устойчивости

Многомерная оценка устойчивости систем искусственного интеллекта представляет собой отход от традиционных, часто упрощенных, подходов к анализу их воздействия на окружающую среду. Вместо фокусировки исключительно на потреблении электроэнергии, она охватывает широкий спектр показателей, включая потребление воды, образование электронных отходов, выбросы парниковых газов на протяжении всего жизненного цикла — от добычи сырья до утилизации оборудования. Такой всесторонний анализ позволяет более точно оценить истинную экологическую стоимость разработки и эксплуатации ИИ, выявляя скрытые факторы и потенциальные точки для оптимизации. Рассматривая взаимосвязь различных экологических параметров, многомерная оценка предоставляет более полное представление о влиянии ИИ на планету и способствует разработке действительно устойчивых решений.

Разработка стандартизированных протоколов измерения имеет решающее значение для обеспечения сопоставимости и прозрачности оценок устойчивости систем искусственного интеллекта. Отсутствие единых метрик и методов оценки затрудняет объективное сравнение различных моделей и технологий, что препятствует прогрессу в области экологически ответственного ИИ. Стандартизация позволяет не только оценивать воздействие на окружающую среду, такое как потребление энергии и выбросы углерода, но и обеспечивает возможность верификации результатов и повышения доверия к ним. Внедрение общепринятых протоколов позволит исследователям, разработчикам и политикам принимать обоснованные решения, направленные на снижение экологического следа ИИ и стимулирование инноваций в области устойчивых технологий. Использование унифицированных методов измерения позволит более эффективно отслеживать прогресс и выявлять области, требующие дальнейшего совершенствования.

Повышение эффективности моделей искусственного интеллекта является ключевой стратегией снижения как операционных, так и воплощенных выбросов. Исследования показывают, что увеличение размера модели напрямую связано с ростом энергопотребления: сравнение LLaMA 3.1 8B, потребляющего 57 Джоулей на один ответ, с LLaMA 3.1 405B, требующим 6700 Джоулей, демонстрирует существенный скачок энергозатрат. Эта зависимость подчеркивает необходимость оптимизации архитектуры и алгоритмов обучения, чтобы обеспечить высокую производительность при минимальном потреблении энергии, что является важным шагом на пути к более экологичному и устойчивому развитию технологий искусственного интеллекта.

Комплексный подход к оценке устойчивости искусственного интеллекта призван стать катализатором инноваций в области его проектирования. Подобная многомерная оценка, учитывающая не только функциональность, но и экологические последствия, стимулирует разработчиков к поиску более эффективных алгоритмов и архитектур. Ожидается, что это, в свою очередь, значительно ускорит переход к более экологичному будущему, где технологии искусственного интеллекта будут не только мощными, но и ответственными с точки зрения потребления ресурсов и воздействия на окружающую среду. Подобная тенденция позволит создать AI-системы, гармонично вписанные в концепцию устойчивого развития и способствующие решению глобальных экологических проблем.

Статья, анализирующая углеродный след генеративного ИИ, не поражает воображение. Очевидно, что за каждой новой нейросетью скрывается тонна потраченной энергии, и теперь, когда фаза инференса становится более затратной, чем обучение, это наконец-то заметили. Но давайте будем реалистами: все эти оценки жизненного цикла и призывы к многомерным метрикам устойчивости — лишь временное отвлечение внимания. Вскоре появятся новые, ещё более прожорливые модели, и все начнётся сначала. Как метко подметила Ада Лавлейс: «Развитие науки и искусства должно быть направлено на улучшение жизни людей, а не на создание новых проблем». Ирония в том, что сейчас это назовут «зеленым ИИ» и получат инвестиции.

Что дальше?

Рассмотренные в обзоре оценки углеродного следа генеративных моделей, несмотря на всю свою сложность, неизбежно оказываются лишь моментом в бесконечном цикле «оптимизировали здесь, сломали там». Энергоэффективность инференса, конечно, важна, но история подсказывает: как только масштабируемость станет повсеместной, кто-нибудь обязательно придумает, как её использовать для задач, которые даже в теории не имеют права на существование. И тогда все эти графики с экономией энергии покажутся забавной наивностью.

Стандартизация измерений, о которой идёт речь, — это, безусловно, благое намерение. Однако, опыт показывает, что любая метрика быстро превращается в инструмент для манипуляций. Все эти «многомерные показатели устойчивости» — лишь способ отложить реальные решения на потом, пока очередная «революционная» модель не потребует ещё больше ресурсов.

В конечном итоге, окажется, что иногда лучше монолитный алгоритм, который честно потребляет энергию, чем сотня микросервисов, каждый из которых врёт о своей эффективности. И тогда, возможно, придётся признать, что не все проблемы решаются машинным обучением, а некоторые — вообще не решаются.

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