MIT News arutab generatiivse tehisintellekti keskkonnamõjusid kaheosalisel sarjal. Antud artikkel uurib tehnoloogia kõrget ressursikasutust, samas kui järgmine keskendub strateegiatele, kuidas vähendada selle süsiniku jalajälge. Generatiivne tehisintellekt lubab mitmeid eeliseid, nagu tootlikkuse suurendamine ja teadusuuringute edendamine, kuid selle kiire kasv tekitab märkimisväärseid keskkonnaprobleeme, mida on raske kvantifitseerida või leevendada. Mudelite treenimine, millel on miljardid parameetrid, nagu OpenAI GPT-4, nõuab tohutut arvutusvõimet, mille tulemuseks on kõrge elektritarve ja suurenenud süsinikuheide. Lisaks elektrile on treening- ja rakendushardware'i jahutamiseks vajalikud suured veeressursid, mis võivad koormata kohalikke veetarbimise varusid ja häirida ökosüsteeme. Generatiivse tehisintellekti rakenduste kasvu korral suureneb ka nõudlus arenenud arvutihardware'i järele, mis lisab rohkem keskkonnakoormust selle tootmise ja transportimise tõttu. Elsa A. Olivetti, professor MIT-is, märgib, et keskkonnamõjud ulatuvad kaugemale elektritarbimisest ja omavad laiemat süsteemset mõju. Andmekeskused, mis on kriitilise tähtsusega generatiivsete tehisintellekti mudelite majutamiseks, aitavad märkimisväärselt kaasa keskkonnaprobleemidele. Need keskused vajavad oma tegevuseks tohutult energiat. Näiteks võib üksainus andmekeskus mahutada umbes 50 000 serverit ning andmekeskuste kasvav nõudlus on viinud kiire ehitamiseni, mis ületab oluliselt säästlikud praktikad.

Prognoosid näitavad, et 2026. aastaks võib globaalne andmekeskuste elektritarbimine ulatuda 1 050 teravatti. Suurete AI mudelite, nagu GPT-3, treenimine nõuab tõsiselt energiat, teadusuuringud prognoosivad kõrget elektritarbimist ja märkimisväärset süsinikuheitmete tekkimist. Veelgi enam, energianõudmised püsivad mitte ainult treenimise ajal, vaid ka reaalajas kasutamisel, nagu näitab iga interaktsioon generatiivse tehisintellektiga, mis tarbib palju rohkem energiat kui traditsioonilised veebipäringud. Praegused suundumused viitavad sellele, et tulevased generatiivse tehisintellekti mudelid vajavad veelgi rohkem energiat, lühema eluea tõttu on sagedased uued mudeliväljaanded. See tsükkel raiskab eelnevate versioonide peal kulutatud energiat. Andmekeskuste veetarbimine tekitab samuti tõsiseid keskkonnaprobleeme, kuna jahutusvee vajadus on suur, mõjutades kohalikke liikide mitmekesisust. Arvutihardware'i, alates GPU-dest kuni CPU-deni, tootmisega seotud keskkonnakulud on märkimisväärsed keerukate tootmisprotsesside ja ressursitootmise meetodite tõttu. Ehkki jätkusuutmatu suund on olemas, soovitavad autorid, et generatiivse tehisintellekti vastutustundlik areng vajab põhjalikku hindamist selle keskkonna- ja sotsiaalsetest kuludest koos selle tajutud eelistega. Olivetti rõhutab kontekstuaalse arusaama vajadust, et mõõta ja mõista neid muutuvate tasakaalude vahel.