Edhe pse ka ende shumë pak të dhëna për AI dhe qëndrueshmërinë, një studim i fundit nga Universiteti i Kalifornisë, Riverside dhe Universiteti i Teksasit, Arlington tregon gjurmën e ujit të modeleve të AI si GPT-3 dhe GPT-4 e OpenAI.

Ndërsa trajnonte GPT-3 në qendrat e tij të të dhënave, Microsoft vlerësohej të kishte përdorur 700,000 litra ose rreth 185,000 gallona ujë të freskët. Ky është mjaftueshëm ujë për të mbushur kullën ftohëse të një reaktori bërthamor, sipas Gizmodo dhe e njëjta sasi që përdoret për të prodhuar 370 makina BMW ose 320 automjete Tesla.

Duke përdorur këto numra, u përcaktua se ChatGPT do të kërkonte 500 ml ujë, ose një shishe standarde uji 16,9 oz, për çdo 20 deri në 50 përgjigje.

"Ndërsa një shishe 500 ml me ujë mund të mos duket shumë, gjurma totale e kombinuar e ujit për konkluzion është ende jashtëzakonisht e madhe" për shkak të bazës së madhe të përdoruesve të ChatGPT, shkruajnë autorët e studimit.

Microsoft po "investon në kërkime për të matur përdorimin e energjisë dhe ndikimin e karbonit të AI ndërsa po punon për mënyrat për t'i bërë sistemet e mëdha më efikase, si në trajnim ashtu edhe në aplikim," tha një zëdhënës i Microsoft për Insider në një deklaratë.

"Ne po vazhdojmë gjithashtu të investojmë në blerjen e energjisë së rinovueshme dhe përpjekje të tjera për të përmbushur objektivat tona të qëndrueshmërisë për të qenë negativë ndaj karbonit, pozitiv ndaj ujit dhe zero mbetje deri në vitin 2030," shtuan ata.

Modelet e AI si GPT-3 dhe GPT-4 mbahen në qendrat e të dhënave, të cilat janë depo fizike që ruajnë zona të mëdha të serverëve llogaritës. Këta serverë identifikojnë modele dhe lidhje midis grupeve masive të të dhënave, të cilat nga ana tjetër përdorin energji, qoftë kjo energji elektrike, qymyr, energji bërthamore ose gaz natyror.

Shpenzime të konsiderueshme të energjisë përdoren në procesin e stërvitjes, e cila më pas shndërrohet në nxehtësi. Më pas, uji përdoret në vend për të mbajtur nën kontroll temperaturat në të gjithë infrastrukturën. Sipas studimit, uji i freskët kërkohet për kontrollin e duhur të lagështisë dhe për shkak se uji i kripur mund të çojë në "korrozioni, bllokim të tubave të ujit dhe rritje bakteriale".

Duke ecur përpara, këto shifra mund të "rriten me shumë herë për GPT-4 të sapolançuar që ka një madhësi modeli dukshëm më të madh," thanë studiuesit.

Duke përdorur metodologjinë e tyre që llogarit efektivitetin e përdorimit të ujit në vend dhe jashtë saj (WUE), përveç përdorimit të energjisë, ekipi i studiuesve zhvilloi gjithashtu vlerësime të gjurmës së ujit për modelin e madh të gjuhës së Google të njohur si LaMDA.

Në fund të fundit, megjithatë mungesa e transparencës rreth numrave të konsumit të ujit të përfshirë me trajnimin e AI e bën të vështirë përcaktimin e gjurmës aktuale. Kur u pyet për përdorimin e ujit të LaMDA, Google vuri në dukje një raport të nëntorit 2022 që publikoi të dhëna të vitit 2021 mbi konsumin e gjerë të ujit nëpër qendrat e të dhënave.

“Ndërsa është e pamundur të dihet gjurma aktuale e ujit pa informacion të detajuar nga Google, vlerësimi ynë tregon se gjurma totale e ujit të trajnimit LaMDA është në rendin e miliona litrave”, shkruajnë studiuesit.

Gjurma e karbonit e përfshirë me inteligjencën artificiale gjeneruese po fillon të bjerë zile alarmi, studiuesit thanë se dokumenti i tyre kërkon të "theksojë domosdoshmërinë e trajtimit të plotë të gjurmës së ujit së bashku me gjurmën e karbonit për të mundësuar AI vërtet të qëndrueshme".