Nos últimos anos, a atenção centrou-se na mineração de bitcoin, particularmente no seu uso de robustez para proteger a rede e validar transações através de prova de trabalho (PoW). À medida que a perceptibilidade sintético generativa (IA) emerge porquê uma força importante na tecnologia, ela enfrenta preocupações ambientais semelhantes. Aliás, os defensores do bitcoin estão a traçar paralelos entre as críticas às exigências energéticas da IA e as dirigidas à mineração de criptomoedas.
Repercussão-Impacto da IA: Enfrentando os Desafios Ambientais da Inovação
Embora a IA tenha sido geralmente aclamada pela prensa, o seu consumo de electricidade e chuva suscitou recentemente um debate considerável. Numerosos artigos online criticam os recursos significativos que a IA utiliza, incluindo um item da Rolling Stone alegando que “o consumo global de chuva da Microsoft aumentou num ano para quase 1,7 milénio milhões de galões”. O item simplifica demais a intrincada questão ao confrontar o uso de chuva da IA com o de 2.500 piscinas olímpicas.
O outlet do dedo The Standard emprega argumento semelhante ao equiparar o consumo de chuva ao volume das piscinas. Esta abordagem ecoa a utilizada pelos críticos da mineração de bitcoin, que comparam o seu uso de robustez aos níveis de consumo de uma região. Na plataforma de mídia social X, o patrono do Bitcoin, Nic Carter, observou em resposta à manchete do The Standard que eles estão “literalmente exclusivamente copiando (e) colando seus textos anti-mineração de bitcoin em artigos anti-IA”.
Igualar o consumo de IA à utilização totalidade de um recurso humano específico é indiscutivelmente enganoso devido a vários fatores, muitas vezes esquecidos nestas narrativas exageradas de IA, incluindo diferenças de contexto, natureza e utilidade. Uma discussão informada e matizada deve refletir sobre a qualidade, o tipo e as repercussões do uso de robustez em cada cenário.
A nascente de robustez que alimenta a IA é significativa. Se a IA generativa for alimentada por robustez renovável ou excedente que, de outra forma, poderia permanecer sem utilização, isso é dissemelhante da utilização de recursos não renováveis essenciais para atividades humanas essenciais, tornando inúteis as comparações diretas. Aliás, à medida que a tecnologia avança, a infraestrutura de IA está a tornar-se mais eficiente em termos energéticos, diminuindo potencialmente o seu impacto energético relativo. Esses mesmos pontos foram levantados e podem ser aplicados à utilização de recursos envolvidos na mineração de criptografia.
O desenvolvedor e CTO da Mansão, Jameson Lopp, comentou em um post X que discute o treinamento de um padrão de IA ou de um padrão de linguagem grande (LLM). A postagem afirma, com um item citado de earth.org, que “treinar um padrão de IA é quase 7 vezes pior para o meio envolvente do que a fabricação de automóveis e o consumo de combustível nos EUA”. Lopp disse que foi a “indignação de desaceleração mais idiota de todos os tempos”. “Acho que os idiotas não percebem que um LLM treinado pode ser consultado um número infindo de vezes por um número infindo de pessoas”, acrescentou Lopp.
Aliás, no mesmo tópico do X Post, outro comentador explicou que, ao considerar as emissões totais em vez das emissões por unidade, torna-se evidente que o impacto global dos modelos de IA nas emissões é relativamente pequeno em confrontação com o grande número de pessoas, carros e viagens de avião. . Esta reparo aponta para uma pegada ambiental menor para os modelos de IA devido à sua menor quantidade.
“Mesmo se assumirmos que 10.000 modelos são treinados todos os anos, o que é definitivamente uma superestimativa, as emissões totais ainda são insignificantes em confrontação”, escreveu o tipo.
O exposição fervoroso em torno do impacto ambiental da mineração de bitcoin e da IA generativa reflete uma preocupação social mais ampla. No entanto, a corrida às manchetes sensacionais muitas vezes obscurece a natureza complexa e multifacetada destas tecnologias. Para além das narrativas clickbait, existe uma premência mais profunda de uma compreensão abrangente e de um debate matizado sobre as verdadeiras implicações da nossa era do dedo avançada, que considere todas as perspectivas e procure informar, em vez de inflamar, a opinião pública.
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