Dans le domaine de l'intelligence artificielle (IA), les discussions tournent souvent autour de la désinformation et de la menace potentielle pour les emplois humains. Cependant, une professeure de l'Université de Boston, Kate Saenko, attire l'attention sur une autre préoccupation importante : l'impact environnemental substantiel des outils d'IA générative.
En tant que chercheur en IA, Saenko s'inquiète des coûts énergétiques de la construction de modèles d'IA. Dans un article sur The Conversation, elle souligne : « Plus l'IA est puissante, plus elle demande d'énergie.
Alors que la consommation d'énergie des crypto-monnaies comme Bitcoin et Ethereum a suscité de nombreux débats, le développement rapide de l'IA n'a pas reçu le même niveau d'examen en termes d'impact sur la planète.
Le professeur Saenko vise à changer ce récit, reconnaissant les données limitées disponibles sur l'empreinte carbone d'une seule requête d'IA générative. Cependant, elle souligne que les recherches suggèrent que la consommation d'énergie est quatre à cinq fois supérieure à celle d'une simple requête sur un moteur de recherche.
Une étude notable de 2019 examine un modèle d'IA génératif appelé Représentations d'encodeurs bidirectionnels à partir de transformateurs (BERT), composé de 110 millions de paramètres. Ce modèle a consommé une énergie équivalente à un vol transcontinental aller-retour pour une personne au cours de son processus de formation, utilisant des unités de traitement graphique (GPU). Les paramètres, qui guident les prédictions du modèle et augmentent la complexité, sont ajustés pendant la formation pour réduire les erreurs.
En comparaison, Saenko révèle que le modèle GPT-3 d'OpenAI, avec 175 milliards de paramètres stupéfiants, a consommé une énergie équivalente à 123 véhicules de tourisme à essence conduits pendant un an ou environ 1,287 552 mégawattheures d'électricité. De plus, il a généré une quantité stupéfiante de XNUMX tonnes de dioxyde de carbone. Remarquablement, cette dépense d'énergie s'est produite avant même que les consommateurs ne commencent à utiliser le modèle.
Avec la popularité croissante des chatbots IA, tels que Perplexity AI et ChatGPT de Microsoft intégrés à Bing, la situation est encore exacerbée par la sortie d'applications mobiles, rendant ces technologies encore plus accessibles à un public plus large.
Heureusement, Saenko met en lumière une étude de Google qui propose diverses stratégies pour atténuer l'empreinte carbone. L'utilisation d'architectures de modèles, de processeurs et de centres de données respectueux de l'environnement plus efficaces peut réduire considérablement la consommation d'énergie.
Bien qu'un seul grand modèle d'IA ne puisse pas à lui seul dévaster l'environnement, Saenko prévient que si de nombreuses entreprises développent des robots d'IA légèrement différents à des fins diverses, chacune desservant des millions de clients, la consommation d'énergie cumulée pourrait devenir une préoccupation importante.
En fin de compte, Saenko suggère que des recherches supplémentaires sont essentielles pour améliorer l'efficacité de l'IA générative. De manière encourageante, elle souligne le potentiel de l'IA à fonctionner sur des sources d'énergie renouvelables. En optimisant le calcul pour coïncider avec la disponibilité de l'énergie verte ou en localisant des centres de données où l'énergie renouvelable est abondante, les émissions peuvent être réduites d'un facteur remarquable de 30 à 40 par rapport à l'utilisation de réseaux dominés par les combustibles fossiles.
En conclusion, alors que les inquiétudes concernant la désinformation et le déplacement d'emplois dus à l'IA persistent, l'accent mis par le professeur Saenko sur l'impact environnemental des outils d'IA générative soulève une question cruciale. Il appelle à une recherche accrue et à des approches innovantes pour garantir que le développement de l'IA s'aligne sur les objectifs de durabilité. Ce faisant, nous pouvons exploiter le potentiel de l'IA tout en minimisant son empreinte carbone, ouvrant ainsi la voie à un avenir plus vert.
Source : https://bitcoinworld.co.in/the-environmental-impact-of-artificial-intelligence-a-concern-beyond-misinformation-and-job-threats/