Почему люди готовы мириться с экологическим следом дешёвой одежды, смартфонов и доставк...
Почему люди готовы мириться с экологическим следом дешёвой одежды, смартфонов и доставки, но всё чаще выступают против дата-центров для ИИ? Люди довольно терпеливо относятся к экологически грязным индустриям, пока понимают, что получают взамен. Быстрая мода оставляет после себя горы отходов, но покупатель уходит с дешёвой футболкой. Производство смартфонов требует металлов, химикатов и энергии, но смартфон хотя бы лежит у человека в кармане. С генеративным ИИ обмен пока выглядит менее убедительно. Технологические компании обещают персональных помощников, научные открытия и новую производительность. Средний пользователь чаще получает чат-бота, который умеет составить письмо, пересказать документ и с некоторой уверенностью придумать несуществующий судебный процесс. Зато физическая инфраструктура ИИ уже вполне реальна. Сотни тысяч графических процессоров устанавливают в огромных дата-центрах. Эти здания потребляют электричество и воду, требуют новых сетей и резервной генерации, а загрязнение и рост нагрузки на коммунальную инфраструктуру достаются не абстрактному интернету, а конкретным районам. В США местные сообщества всё чаще выступают против новых дата-центров, потому что промышленный объект возникает рядом с домами раньше, чем обещанные преимущества ИИ становятся заметны в их жизни. (The Verge) Сам GPU при этом ни в чём особенно не виноват. Графические процессоры появились задолго до нынешней волны ИИ: они используются в играх, смартфонах, автомобилях, научных расчётах и прогнозировании погоды. Вопрос не в том, хороший это чип или плохой, а в том, ради каких задач стоит строить всё больше вычислительной инфраструктуры. Цена у этой инфраструктуры есть на каждом этапе. Для производства процессоров нужны металлы и химические вещества. Во время работы серверы потребляют энергию и воду. После замены оборудования остаются электронные отходы. Исследование, опубликованное в Nature Computational Science, оценивает возможный совокупный объём отходов генеративного ИИ к 2030 году в 1,2–5 млн тонн в зависимости от сценария развития отрасли. Продление срока службы оборудования, повторное использование компонентов и другие меры циклической экономики могут сократить этот объём на 16–86%. (Nature) Другое исследование оценивает не только выбросы углерода, но и загрязнение воздуха на всём жизненном цикле ИИ. По расчётам авторов, обучение модели масштаба Llama 3.1 могло создать столько загрязняющих воздух веществ, сколько дают более десяти тысяч автомобильных поездок из Лос-Анджелеса в Нью-Йорк и обратно. Это модельная оценка, а не непосредственно измеренный результат, но она показывает, какие расходы обычно исчезают из рассказов о «бесплатном» запросе к нейросети. (arXiv) [умозаключение] Поэтому сопротивление дата-центрам нельзя целиком объяснить страхом перед новыми технологиями или плохой экологической рекламой. Люди видят довольно понятное распределение выгод и расходов: технологическим компаниям достаются инвестиции и капитализация, пользователю — пока не всегда очевидная польза, а соседям дата-центра — вполне материальные счета, шум и загрязнение. Похоже, ИИ придётся доказывать свою ценность быстрее. Серверы уже приехали. Смысл пока задерживается.