Эксперты раскритиковали Google за занижение данных о расходе воды искусственным интеллектом Gemini

Google опубликовала новое исследование, в котором детализирует экологическое воздействие «доставки ИИ в масштабах Google». Исследование оценивает, что один текстовый запрос к ИИ Gemini в среднем потребляет меньше энергии, чем просмотр телевизора в течение девяти секунд, и расходует «0,26 миллилитра (или около пяти капель) воды». Однако некоторые эксперты не согласны с выводами компании.

Шаолэй Жэнь, доцент кафедры электротехники и вычислительной техники Калифорнийского университета и один из авторов, упомянутых в исследовании, заявил в интервью The Verge:

«Они просто скрывают критически важную информацию. Это посылает миру совершенно неверный сигнал».

Главная проблема, по мнению экспертов, заключается в том, что Google, по-видимому, не учитывает косвенное потребление воды в своих данных. Хотя утверждение о том, что примерно пять капель (или 0,26 мл) воды потребляется на один текстовый запрос, может быть верным в отношении систем охлаждения центров обработки данных, оно не принимает во внимание огромное количество воды, используемой электростанциями, снабжающими эти объекты электроэнергией.

Международное энергетическое агентство (МЭА) оценивает, что 60% потребления воды центрами обработки данных приходится на косвенные источники, такие как вода, необходимая для охлаждения энергетических объектов и используемая для генерации пара, вращающего турбины. Google заявляет, что её показатель потребления воды «на порядки меньше предыдущих оценок», ссылаясь на цифру в 50 мл из исследования Жэня, но Жэнь утверждает, что их цифра учитывает и косвенное потребление воды.

И хотя цифра в 0,26 мл может показаться относительно незначительной сама по себе, стоит отметить, что многие современные центры обработки данных часто строятся в самых засушливых районах мира, где даже несколько капель на запрос, умноженные на множество-множество запросов, которые они получают, всё равно наносят значительный урон местным водным ресурсам.

Исследование также не учитывает стоимость обучения моделей ИИ с точки зрения расхода воды или выбросов CO2. Хотя Google не публиковала оценок этих воздействий, французский стартап в области ИИ Mistral ранее сообщал, что обучение его модели Large 2 привело к выбросу примерно 20,4 килотонн углекислого газа и потреблению 281 000 кубических метров воды, что эквивалентно примерно 112 плавательным бассейнам олимпийского размера.

Говоря о выбросах углерода, и Жэнь, и Алекс де Врис-Гао, другой автор исследования, на которого ссылается Google, также не согласны с тем, как возобновляемая энергия была учтена в оценках. Эксперты утверждают, что в документе используется обобщённый, основанный на рыночных показателях метод измерения производства CO2, а не анализ конкретных мест, откуда центры обработки данных Google получают энергию.

Оба утверждают, что Google должна была учесть конкретное сочетание возобновляемой и «грязной» энергии, питающей её объекты, а не опираться на обязательства энергетических компаний по поддержке роста возобновляемой энергетики в общей энергосистеме с помощью рыночной метрики.

Жэнь и де Врис-Гао также заявляют, что их предыдущая работа, на которую ссылается исследование, была представлена некорректно, поскольку Google сравнила свои цифры, основанные на медианных запросах, с их данными, которые основаны на средних значениях, при этом Google не поделилась данными о том, как она пришла к указанной медиане. Цифры также не учитывают генерацию видео или изображений, которые также предоставляет ИИ Gemini от Google.

Google — не единственная компания, заявляющая о крошечном потреблении воды своими центрами обработки данных. Генеральный директор OpenAI Сэм Альтман ранее в этом году утверждал, что типичный запрос к ChatGPT использует одну пятнадцатую чайной ложки воды, что действительно кажется относительно незначительным количеством, даже если умножить его на масштаб, учитывающий миллиарды потенциальных запросов.

Однако, как и в случае с заявлениями Google, рассмотрение отдельных показателей и использование их в качестве индикатора общего воздействия ИИ на окружающую среду представляется упрощением очень сложной проблемы. Хотя эффективность в отношении потребления воды и энергии ИИ, по-видимому, повышается, как только вы принимаете во внимание огромные масштабы расширения центров обработки данных и растущий разрыв в энергопотреблении, картина начинает выглядеть гораздо менее радужной.