పెద్ద భాషా నమూనాల పర్యావరణ ప్రభావం

కృత్రిమ మేధస్సు (AI) ఆవిష్కరణల కోసం నిరంతరాయంగా సాగుతున్న ప్రయత్నాలు రోజురోజుకూ అత్యాధునికమైన పెద్ద భాషా నమూనాల (LLMలు) అభివృద్ధికి దారితీస్తున్నాయి. ఈ నమూనాలు వివిధ రంగాలలో ఆకట్టుకునే సామర్థ్యాలను ప్రదర్శిస్తున్నప్పటికీ, వాటి శిక్షణ మరియు వినియోగంతో ముడిపడి ఉన్న పర్యావరణ పరిణామాలు మాత్రం ఎక్కువగా చర్చకు నోచుకోవడం లేదు. AI నమూనాలను అభివృద్ధి చేసే సంస్థలు బెంచ్‌మార్క్‌లపై పనితీరు డేటాను బహిరంగంగా పంచుకుంటాయి, కానీ పర్యావరణ ప్రభావం గురించి మాత్రం మౌనం పాటిస్తాయి. అయితే, ఈ శక్తివంతమైన AI సాధనాలతో సంబంధం ఉన్న తరచుగా విస్మరించబడే శక్తి, నీరు మరియు కార్బన్ ఉద్గారాల గురించి ఇటీవలి పరిశోధన వెలుగులోకి తెచ్చింది.

పర్యావరణ ప్రభావాన్ని అంచనా వేయడానికి ఒక కొత్త బెంచ్‌మార్క్

AI యొక్క పర్యావరణ ప్రభావాన్ని లెక్కించే ప్రయత్నంలో, రోడ్ ఐలాండ్ విశ్వవిద్యాలయం, ప్రావిడెన్స్ కళాశాల మరియు ట్యునిస్ విశ్వవిద్యాలయానికి చెందిన పరిశోధకుల బృందం AI అనుమితి కోసం మౌలిక సదుపాయాల గురించి తెలిపే బెంచ్‌మార్క్‌ను ప్రవేశపెట్టింది. కార్నెల్ విశ్వవిద్యాలయం యొక్క ప్రిప్రింట్ సర్వర్ ఆర్కైవ్‌లో అందుబాటులో ఉన్న ఈ పరిశోధన AI యొక్క పర్యావరణ ప్రభావాల గురించి మరింత ఖచ్చితమైన అంచనాను అందిస్తుంది. ఈ బెంచ్‌మార్క్ బహిరంగ API లేటెన్సీ డేటాను అంతర్లీనంగా ఉన్న GPUలు మరియు ప్రాంతీయ విద్యుత్ గ్రిడ్ కూర్పులపై సమాచారంతో కలిపి 30 ప్రధాన AI నమూనాల కోసం ప్రతి ప్రాంప్ట్కు పర్యావరణ ప్రభావాన్ని లెక్కిస్తుంది. ఈ సమగ్ర విధానం శక్తి వినియోగం, నీటి వినియోగం మరియు కార్బన్ ఉద్గారాలను పరిగణనలోకి తీసుకుని, “పర్యావరణ సామర్థ్యం” స్కోర్‌ను అందిస్తుంది.

రోడ్ ఐలాండ్ విశ్వవిద్యాలయంలో అసిస్టెంట్ ప్రొఫెసర్ అయిన అబ్డెల్టవాబ్ హెండవి ఈ అధ్యయనం వెనుక ఉన్న ప్రేరణను వివరిస్తూ, “పర్యావరణ వనరులు, నీరు, శక్తి మరియు కార్బన్ ఉద్గారాల పరంగా ఈ నమూనాలను పోల్చడం గురించి ఆలోచించడం ప్రారంభించాము” అని అన్నారు. వివిధ AI నమూనాల పర్యావరణ ప్రభావంలో గణనీయమైన వ్యత్యాసాలు ఉన్నాయని పరిశోధనలో తేలింది.

శక్తి వినియోగంలో వ్యత్యాసాలు: OpenAI, DeepSeek మరియు Anthropic

ప్రముఖ AI నమూనాల మధ్య శక్తి వినియోగంలో గణనీయమైన వ్యత్యాసాలను ఈ అధ్యయనంhighlight చేసింది. OpenAI యొక్క o3 నమూనా మరియు DeepSeek యొక్క ప్రాథమిక రీజనింగ్ నమూనా ఒకే పొడిగించిన ప్రతిస్పందన కోసం 33 వాట్-గంటల (Wh) కంటే ఎక్కువ శక్తిని వినియోగిస్తాయి. ఇది OpenAI యొక్క చిన్న GPT-4.1 నానోతో పోలిస్తే 70 రెట్లు తక్కువ శక్తిని వినియోగిస్తుంది. Anthropic యొక్క Claude-3.7 Sonnet ఈ అధ్యయనంలో అత్యంత పర్యావరణ అనుకూల నమూనాగా అవతరించింది.

AI నమూనాల పర్యావరణ ప్రభావాన్ని నిర్ణయించడంలో హార్డ్‌వేర్ కీలక పాత్ర పోషిస్తుందని పరిశోధకులు నొక్కి చెప్పారు. ఉదాహరణకు, పాత A100 GPUలను ఉపయోగించే GPT-4o మినీ, మరింత అధునాతన H100 చిప్‌లపై పనిచేసే పెద్ద GPT-4o కంటే ప్రతి ప్రశ్నకూ ఎక్కువ శక్తిని వినియోగిస్తుంది. AI యొక్క పర్యావరణ ప్రభావాన్ని తగ్గించడానికి అత్యాధునిక హార్డ్‌వేర్‌ను ఉపయోగించడం యొక్క ప్రాముఖ్యతను ఇది నొక్కి చెబుతుంది.

ప్రశ్నల నిడివి వల్ల పర్యావరణానికి ముప్పు

ప్రశ్నల నిడివికి మరియు పర్యావరణ ప్రభావానికి మధ్య ప్రత్యక్ష సంబంధం ఉందని అధ్యయనం వెల్లడించింది. ఎక్కువ ప్రశ్నలు సహజంగానే ఎక్కువ వనరులను వినియోగిస్తాయి. కనిపించడానికి చిన్నవిగా ఉండే చిన్న ప్రాంప్ట్‌లు కూడా మొత్తం పర్యావరణ భారాన్ని పెంచుతాయి. ఒక చిన్న GPT-4o ప్రాంప్ట్ సుమారు 0.43 Wh శక్తిని వినియోగిస్తుంది. OpenAI రోజుకు 700 మిలియన్ల GPT-4o కాల్స్‌ను అంచనా వేసినట్లయితే, మొత్తం వార్షిక శక్తి వినియోగం 392 నుండి 463 గిగావాట్-గంటల (GWh) వరకు ఉంటుందని పరిశోధకులు అంచనా వేశారు. దీనిని దృష్టిలో ఉంచుకుంటే, ఇది సంవత్సరానికి 35,000 అమెరికన్ గృహాలకు విద్యుత్ను అందించడానికి సరిపోతుంది.

AI వినియోగం యొక్క సంచిత ప్రభావం

వ్యక్తిగత వినియోగదారులు AIని ఉపయోగించడం వల్ల పర్యావరణ ఖర్చులు త్వరగా పెరిగిపోతాయని అధ్యయనం నొక్కి చెబుతుంది. రోడ్ ఐలాండ్ విశ్వవిద్యాలయంలో పరిశోధకురాలు మరియు అధ్యయనానికి ప్రధాన రచయిత అయిన నిధల్ జెఘమ్ వివరిస్తూ, “సంవత్సరానికి ChatGPT-4oని ఉపయోగించడం వల్ల 1.2 మిలియన్ల మంది ప్రజల తాగునీటి అవసరాలకు సమానమైన నీరు అవసరం అవుతుంది.” ఒక వ్యక్తి పంపే సందేశం లేదా ప్రాంప్ట్ వల్ల పర్యావరణంపై స్వల్ప ప్రభావమే ఉంటుందని అనిపించినప్పటికీ, “మీరు దానిని పెంచినప్పుడు, ముఖ్యంగా AI ఎంత వేగంగా విస్తరిస్తోందో చూస్తే, ఇది నిజంగా ఒక పెద్ద సమస్యగా మారుతుంది" అని జెఘమ్ హెచ్చరించారు.

పర్యావరణ ప్రభావ కొలమానాల గురించి మరింత లోతుగా తెలుసుకోవడం

ఈ అధ్యయనంలోని ఫలితాల యొక్క పూర్తి చిక్కులను అర్థం చేసుకోవడానికి, AI నమూనాలను అంచనా వేయడానికి ఉపయోగించే పర్యావరణ కొలమానాల గురించి మరింత వివరంగా తెలుసుకోవడం చాలా అవసరం. కింది విభాగాలు కీలక కొలమానాల గురించి వివరిస్తాయి:

శక్తి వినియోగం

శక్తి వినియోగం అనేది AI నమూనాలను నిర్వహించడానికి అవసరమైన విద్యుత్ శక్తి యొక్క ప్రాథమిక కొలమానం. ఈ అధ్యయనం ప్రతి ప్రశ్నకు వాట్-గంటల్లో (Wh) శక్తి వినియోగాన్ని లెక్కిస్తుంది, ఇది వివిధ నమూనాల శక్తి సామర్థ్యాన్ని నేరుగా పోల్చడానికి అనుమతిస్తుంది. కార్బన్ ఉద్గారాలను మరియు AI యొక్క మొత్తం పర్యావరణ ప్రభావాన్ని తగ్గించడానికి శక్తి వినియోగాన్ని తగ్గించడం చాలా కీలకం.

శక్తి వినియోగాన్ని ప్రభావితం చేసే అంశాలు:

• నమూనా పరిమాణం మరియు సంక్లిష్టత: పెద్ద మరియు సంక్లిష్టమైన నమూనాలు సాధారణంగా చిన్న, సరళమైన నమూనాల కంటే ఎక్కువ శక్తిని వినియోగిస్తాయి.
• హార్డ్‌వేర్ సామర్థ్యం: AI నమూనాలను అమలు చేయడానికి ఉపయోగించే GPUలు మరియు ఇతర హార్డ్‌వేర్ భాగాలు శక్తి వినియోగంలో ముఖ్యమైన పాత్ర పోషిస్తాయి. మరింత అధునాతనమైన మరియు శక్తి-సమర్థవంతమైన హార్డ్‌వేర్ AI యొక్క శక్తి ప్రభావాన్ని గణనీయంగా తగ్గిస్తుంది.
• ప్రశ్న నిడివి మరియు సంక్లిష్టత: ఎక్కువ మరియు మరింత సంక్లిష్టమైన ప్రశ్నలకు సాధారణంగా ఎక్కువ గణన వనరులు అవసరమవుతాయి మరియు అందువల్ల ఎక్కువ శక్తిని వినియోగిస్తాయి.
• ఆప్టిమైజేషన్ టెక్నిక్స్: మోడల్ కంప్రెషన్ మరియు క్వాంటైజేషన్ వంటి వివిధ ఆప్టిమైజేషన్ టెక్నిక్‌లు ఖచ్చితత్వాన్ని తగ్గించకుండా AI నమూనాల శక్తి వినియోగాన్ని తగ్గిస్తాయి.

నీటి వినియోగం

నీటి వినియోగం AI యొక్క పర్యావరణ ప్రభావంలో తరచుగా విస్మరించబడే అంశం. AI నమూనాలను అమలు చేసే సర్వర్‌లను కలిగి ఉండే డేటా సెంటర్‌లకు శీతలీకరణ కోసం గణనీయమైన మొత్తంలో నీరు అవసరం. డేటా సెంటర్ల శక్తి వినియోగం మరియు ఆ డేటా సెంటర్లకు విద్యుత్ను సరఫరా చేసే ప్రాంతీయ విద్యుత్ గ్రిడ్‌ల నీటి తీవ్రత ఆధారంగా నీటి వినియోగాన్ని ఈ అధ్యయనం అంచనా వేస్తుంది.

నీటి వినియోగాన్ని ప్రభావితం చేసే అంశాలు:

• శీతలీకరణ అవసరాలు: డేటా సెంటర్‌లు గణనీయమైన వేడిని ఉత్పత్తి చేస్తాయి మరియు సరైన నిర్వహణ ఉష్ణోగ్రతలను నిర్వహించడానికి శీతలీకరణ వ్యవస్థలు అవసరం. నీటిని తరచుగా శీతలకరణిగా ఉపయోగిస్తారు, ప్రత్యక్షంగా లేదా కూలింగ్ టవర్ల ద్వారా పరోక్షంగా ఉపయోగిస్తారు.
• విద్యుత్ గ్రిడ్ నీటి తీవ్రత: విద్యుత్ గ్రిడ్ యొక్క నీటి తీవ్రత అంటే ఒక యూనిట్ విద్యుత్ను ఉత్పత్తి చేయడానికి అవసరమైన నీటి పరిమాణం. శీతలీకరణ కోసం నీటిని ఉపయోగించే థర్మోఎలెక్ట్రిక్ విద్యుత్ ప్లాంట్లపై ఎక్కువగా ఆధారపడే విద్యుత్ గ్రిడ్‌లు అధిక నీటి తీవ్రతను కలిగి ఉంటాయి.
• డేటా సెంటర్ స్థానం: శుష్క ప్రాంతాల్లో లేదా నీటి కొరత సమస్యలు ఉన్న ప్రాంతాల్లో ఉన్న డేటా సెంటర్‌లు AI యొక్క పర్యావరణ ప్రభావాన్ని మరింత తీవ్రతరం చేస్తాయి.

కార్బన్ ఉద్గారాలు

కార్బన్ ఉద్గారాలు వాతావరణ మార్పులకు ప్రధాన కారణం. AI నమూనాల శక్తి వినియోగం మరియు ప్రాంతీయ విద్యుత్ గ్రిడ్‌ల కార్బన్ తీవ్రత ఆధారంగా కార్బన్ ఉద్గారాలను అధ్యయనం లెక్కిస్తుంది. కార్బన్ తీవ్రత అంటే ఉత్పత్తి చేయబడిన ప్రతి యూనిట్ విద్యుత్కు విడుదలయ్యే కార్బన్ డయాక్సైడ్ పరిమాణం.

కార్బన్ ఉద్గారాలను ప్రభావితం చేసే అంశాలు:

• శక్తి వనరు: డేటా సెంటర్‌లకు శక్తిని అందించడానికి ఉపయోగించే శక్తి రకం కార్బన్ ఉద్గారాలపై గణనీయమైన ప్రభావాన్ని చూపుతుంది. సౌర మరియు పవన శక్తి వంటి పునరుత్పాదక ఇంధన వనరులు బొగ్గు మరియు సహజ వాయువుల వంటి శిలాజ ఇంధనాల కంటే చాలా తక్కువ కార్బన్ తీవ్రతను కలిగి ఉంటాయి.
• విద్యుత్ గ్రిడ్ కార్బన్ తీవ్రత: విద్యుత్ను ఉత్పత్తి చేయడానికి ఉపయోగించే ఇంధన వనరుల మిశ్రమం ఆధారంగా విద్యుత్ గ్రిడ్ యొక్క కార్బన్ తీవ్రత మారుతుంది. పునరుత్పాదక ఇంధన వనరుల అధిక నిష్పత్తి కలిగిన ప్రాంతాలు తక్కువ కార్బన్ తీవ్రతను కలిగి ఉంటాయి.
• శక్తి సామర్థ్యం: కార్బన్ ఉద్గారాలను తగ్గించడానికి శక్తి వినియోగాన్ని తగ్గించడం అత్యంత ప్రభావవంతమైన మార్గం.

చిక్కులు మరియు సిఫార్సులు

ఈ అధ్యయనంలోని ఫలితాలు AI డెవలపర్లు, విధానకర్తలు మరియు తుది వినియోగదారులపై గణనీయమైన చిక్కులను కలిగి ఉన్నాయి. AI యొక్క పర్యావరణ ప్రభావం చాలా తక్కువగా ఉండదు మరియు AI సాంకేతికత అభివృద్ధి చెందుతున్న కొద్దీ మరియు విస్తరిస్తున్న కొద్దీ జాగ్రత్తగా పరిగణించాల్సిన అవసరం ఉంది.

AI డెవలపర్‌లకు సిఫార్సులు:

• శక్తి సామర్థ్యానికి ప్రాధాన్యత ఇవ్వండి: AI నమూనాలను రూపొందించేటప్పుడు మరియు శిక్షణ ఇచ్చేటప్పుడు AI డెవలపర్లు శక్తి సామర్థ్యానికి ప్రాధాన్యత ఇవ్వాలి. ఇందులో చిన్న నమూనాలను ఉపయోగించడం, కోడ్‌ను ఆప్టిమైజ్ చేయడం మరియు సమర్థవంతమైన హార్డ్‌వేర్‌ను ఉపయోగించడం వంటివి ఉంటాయి.
• పునరుత్పాదక ఇంధన వనరులను అన్వేషించండి: AI కంపెనీలు తమ డేటా సెంటర్‌లకు పునరుత్పాదక ఇంధన వనరులతో శక్తిని అందించడానికి అవకాశాలను అన్వేషించాలి. ఇది AI యొక్క కార్బన్ ప్రభావాన్ని గణనీయంగా తగ్గిస్తుంది.
• నీటి సంరక్షణలో పెట్టుబడి పెట్టండి: నీటి వినియోగాన్ని తగ్గించడానికి డేటా సెంటర్‌లు నీటి సంరక్షణ సాంకేతికతల్లో పెట్టుబడి పెట్టాలి. ఇందులో క్లోజ్డ్-లూప్ కూలింగ్ సిస్టమ్‌లు మరియు వర్షపు నీటిని సేకరించడం ఉన్నాయి.
• పారదర్శకత మరియు రిపోర్టింగ్: AI కంపెనీలు తమ నమూనాల పర్యావరణ ప్రభావం గురించి పారదర్శకంగా ఉండాలి మరియు శక్తి వినియోగం, నీటి వినియోగం మరియు కార్బన్ ఉద్గారాలు వంటి కీలక కొలమానాలను నివేదించాలి.

విధానకర్తలకు సిఫార్సులు:

• గ్రీన్ AIని ప్రోత్సహించండి: విధానకర్తలు పన్ను రాయితీలు, సబ్సిడీలు మరియు ఇతర ప్రోత్సాహకాల ద్వారా గ్రీన్ AI సాంకేతికతల అభివృద్ధి మరియు విస్తరణను ప్రోత్సహించాలి.
• డేటా సెంటర్ శక్తి వినియోగాన్ని నియంత్రించండి: డేటా సెంటర్‌లు వీలైనంత సమర్థవంతంగా పనిచేస్తున్నాయని నిర్ధారించడానికి విధానకర్తలు డేటా సెంటర్ శక్తి వినియోగాన్ని నియంత్రించాలి.
• పునరుత్పాదక ఇంధన వినియోగాన్ని ప్రోత్సహించండి: విద్యుత్ గ్రిడ్‌ల కార్బన్ తీవ్రతను తగ్గించడానికి విధానకర్తలు పునరుత్పాదక ఇంధన వనరుల వినియోగాన్ని ప్రోత్సహించాలి.
• పరిశోధన మరియు అభివృద్ధికి మద్దతు ఇవ్వండి: AI యొక్క పర్యావరణ ప్రభావాన్ని తగ్గించే కొత్త సాంకేతికతలపై పరిశోధన మరియు అభివృద్ధికి విధానకర్తలు మద్దతు ఇవ్వాలి.

తుది వినియోగదారులకు సిఫార్సులు:

• AI వినియోగం గురించి జాగ్రత్తగా ఉండండి: తుది వినియోగదారులు తమ AI వినియోగం గురించి జాగ్రత్తగా ఉండాలి మరియు అనవసరమైన లేదా పనికిరాని ప్రశ్నలను నివారించాలి.
• పర్యావరణ అనుకూల AI నమూనాలను ఎంచుకోండి: సాధ్యమైనప్పుడు, ఎక్కువ శక్తి-సమర్థవంతమైన AI నమూనాలను తుది వినియోగదారులు ఎంచుకోవాలి.
• స్థిరమైన AI విధానాలకు మద్దతు ఇవ్వండి: పర్యావరణ బాధ్యతకు కట్టుబడి ఉన్న కంపెనీల నుండి AI ఉత్పత్తులు మరియు సేవలను ఎంచుకోవడం ద్వారా స్థిరమైన AI విధానాలకు తుది వినియోగదారులు మద్దతు ఇవ్వవచ్చు.

భవిష్యత్తు పరిశోధన దిశలు

AI యొక్క పర్యావరణ ప్రభావంపై మరింత పరిశోధన చేయవలసిన అవసరం ఉందని ఈ అధ్యయనం నొక్కి చెబుతుంది. భవిష్యత్తు పరిశోధన కింది రంగాలపై దృష్టి పెట్టాలి:

• జీవిత చక్రం అంచనా: అభివృద్ధి నుండి తొలగింపు వరకు AI నమూనాల యొక్క సమగ్ర జీవిత చక్రం అంచనాను నిర్వహించడం, అన్ని సంభావ్య పర్యావరణ ప్రభావాలను గుర్తించడానికి.
• శిక్షణ ప్రభావం: AI నమూనాలకు శిక్షణ ఇవ్వడం వల్ల కలిగే పర్యావరణ ప్రభావాన్ని పరిశోధించడం, ఇది అనుమితి ప్రభావం కంటే గణనీయంగా ఎక్కువ కావచ్చు.
• ఇతర రంగాలపై AI ప్రభావం: AI వినియోగం యొక్క మొత్తం పర్యావరణ పరిణామాలను అర్థం చేసుకోవడానికి రవాణా మరియు తయారీ వంటి ఆర్థిక వ్యవస్థలోని ఇతర రంగాలపై AI యొక్క ప్రభావాన్ని పరిశీలించడం.
• కొత్త కొలమానాల అభివృద్ధి: AI హార్డ్‌వేర్‌లో పొందుపరిచిన శక్తిని మరియు పదార్థాలను పరిగణనలోకి తీసుకునే కొలమానాలు వంటి AI యొక్క పర్యావరణ ప్రభావాన్ని అంచనా వేయడానికి కొత్త కొలమానాలను అభివృద్ధి చేయడం.

ముగింపు

పెద్ద భాషా నమూనాల పర్యావరణ ప్రభావం అనేది సంక్లిష్టమైన మరియు బహుముఖ సమస్య, దీనిని జాగ్రత్తగా పరిశీలించాలి. ఈ అధ్యయనంలోని ఫలితాలు ప్రముఖ AI సాధనాలతో సంబంధం ఉన్న శక్తి, నీరు మరియు కార్బన్ ఉద్గారాల గురించి విలువైన అంతర్దృష్టులను అందిస్తాయి. ఈ ఖర్చులను అర్థం చేసుకోవడం ద్వారా, AI డెవలపర్లు, విధానకర్తలు మరియు తుది వినియోగదారులు AI యొక్క పర్యావరణ ప్రభావాన్ని తగ్గించడానికి చర్యలు తీసుకోవచ్చు మరియు AI సాంకేతికత స్థిరమైన రీతిలో అభివృద్ధి చేయబడి, అమలు చేయబడుతుందని నిర్ధారించవచ్చు. AI మన జీవితాల్లోకి మరింతగా కలిసిపోతున్నందున, స్థిరత్వానికి ప్రాధాన్యత ఇవ్వడం మరియు పర్యావరణానికి హాని కలిగించకుండా AI సమాజానికి ప్రయోజనం చేకూర్చే భవిష్యత్తును సృష్టించడానికి కలిసి పనిచేయడం చాలా ముఖ్యం.