Обучението на една невронна мрежа води изхвърлянето на 284 тона СО2

.td_uid_42_5cfb791b2e2d0_rand.td-a-rec-img{text-align:left}.td_uid_42_5cfb791b2e2d0_rand.td-a-rec-img img{margin:0 auto 0 0}

Разпространението на изкуствения интелект може да се окажа последната капка за бързо променящият се климат на планетата. Обучението на невронна мрежа изисква колосални ресурси и води до отделянето на пет пъти повече въглероден диоксид в сравнение с използването на автомобил.

Изкуственият интелект прониква във все повече сфери на човешката дейност – от транспорта до медицината. Но този процес има и тъмна страна, отбеляза уеб изданието Popular Mechanics. Изследователката Ема Щрабъл от Масачузетс пресметна, че обучението на алгоритмите изисква много енергия, което води до изхвърлянето на много парникови газове. В пъти повече от използването на автомобил.

Екипът ръководен от Щрабъл изучи консумацията на електрическа енергия при използването на четирите основни алгоритми за генериране на текст – Transformer, ELMo, BERT и GPT-2. Учените пресметнаха колко енергия консумира всеки алгоритъм за един ден и след това умножиха полученото на дните, необходими за обучението и тренирането на алгоритмите и съпоставиха със средното количество СО2, изхвърляно при генерирането на електричество от централите в САЩ.

.td_uid_41_5cfb791b2e03e_rand.td-a-rec-img{text-align:left}.td_uid_41_5cfb791b2e03e_rand.td-a-rec-img img{margin:0 auto 0 0}

Оказа се, че обучението на една невронна мрежа води до изхвърлянето на 284 тона въглероден диоксид в атмосферата. Това е пет пъти повече отколкото изхвърля средния автомобил в продължение на целия си жизнен цикъл.

Щрабъл отбеляза, че твърде лошата екологичност на изкуствения интелект предизвиква безпокойство.