La popularidad de la inteligencia artificial se está disparando, y también lo son las preocupaciones sobre su tensión en la red eléctrica y cómo afecta el medio ambiente.
Seattle: la popularidad de la IA se está disparando, pero algunos están generando preocupaciones sobre su tensión en la red eléctrica.
Algunos expertos en el clima están sonando la alarma de que la IA generativa, o la Generación de AI, podría conducir a un aumento en las emisiones de gases de efecto invernadero, lo que requiere no solo una energía inmensa para entrenar y crear los modelos, sino también para alimentar su uso diario.
Más allá de la demanda de electricidad, se necesitan grandes cantidades de agua para enfriar el hardware utilizado para ejecutar Gen AI.
El meteorólogo Abby Acone habló con el Dr. Noman Bashir del Instituto de Tecnología de Massachusetts, quien dice que si bien una sola consulta no es intensiva en energía, es el efecto acumulativo lo que importa.
Lo que están diciendo:
“Los impactos ambientales de la IA generativa son múltiples, principalmente porque la IA es muy intensiva computacionalmente. Se requiere mucha energía no solo para entrenar estos grandes modelos, sino también cada vez que las personas los usan, a pesar de que una sola consulta o un solo uso de un modelo de IA no es tan intensivo en energía, cuando miles de millones de personas usan eso, requiere una cantidad significativa de energía”.dijo el Dr. Noman Bashir con el consorcio de clima y sostenibilidad del MIT.
“Dado que el uso de electricidad y el uso de GPU [Unidad de procesamiento de gráficos] que alimentan los modelos generan mucho calor, se usa mucha agua para enfriar estos centros de datos y también enfriar la generación de electricidad utilizando combustibles fósiles, como las centrales de energía de carbón y las centrales eléctricas de gas”, dijo.
“Por lo tanto, además del uso de electricidad, también es el uso del agua. Y finalmente, también hay impactos en la biodiversidad o los impactos locales para la salud, debido a las emisiones de los gases de efecto invernadero de los generadores locales que se encuentran en estos centros de datos”.
“Creo que definitivamente, hay beneficios al usar AI”, dijo el Dr. Noman Bashir, del consorcio de clima y sostenibilidad del MIT.”Los beneficios tangibles son definitivamente en términos de predicciones climáticas o climáticas, porque son fenómenos altamente complejos que realizan predicciones climáticas y otros fenómenos naturales. Por lo tanto, el uso de IA es definitivamente beneficioso para esos temas.
“Es más el uso a ciegas de IA para todas las aplicaciones que son más un problema, en lugar del uso dirigido de IA para una aplicación específica”.
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“Es una pregunta muy difícil de responder, y diría que definitivamente hay beneficios, pero siempre que seamos juiciosos al usar nuestras capacidades de IA para las aplicaciones donde vemos los más beneficios”, dijo el Dr. Noman Bashir, del consorcio climático y de sostenibilidad del MIT.”Ese enfoque nos protegerá con el peor de los casos en el que aplicamos la IA a todos los casos de uso posibles, pero no funcione de esa manera, porque muchos hablantes de la IA se trata de los beneficios potenciales, pero no los beneficios realizados. Y solo sabremos una vez que solicitemos aplicaciones de ciertas aplicaciones, y sabremos que los beneficios pueden ser obtenidos. Por lo tanto.
Vista de imagen grande:
“Sí, porque en este momento todas las estimaciones sobre el uso de energía de la IA son de expertos en academia o institutos gubernamentales que no tienen una visión completa de cuánta energía está consumiendo un modelo en particular”, dijo el Dr. Noman Bashir, del consorcio climático y de sostenibilidad del MIT.”Puede haber algunos números disponibles para, digamos, compañías a gran escala, pero eso no dice cuánto de la energía puede atribuirse a un uso particular de la IA generativa.
“Por lo tanto, hay estimaciones sobre cuánto generar una imagen utilizando AI, cuánta energía se usa, pero no se pueden poner números específicos. Simplemente sabemos que la IA es más intensiva de potencia computacional. Hacer tareas como generar una imagen requiere más energía que simplemente responder, como hacer una pregunta simple basada en el texto.Entrenamiento de modelos particulares y supones de uso “.
La fuente: la información para esta historia proviene de una entrevista en vivo con el Dr. Noman Bashir del Instituto de Tecnología de Massachusetts (MIT) en Good Day Seattle.
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