סביבה
Green AI – בינה מלאכותית בלי נקיפות מצפון
לשימוש בבינה המלאכותית יש מחיר סביבתי כבד בפליטת פחמן, בזבוז אנרגיה והאצת ההתחממות הגלובלית. מנהלי תשתיות ואנשי סביבה בכל החברות במשק צריכים להיערך כבר עכשיו לצמצום טביעת הרגל שלהן
הבינה המלאכותית שהיתה עד כה נחלתם של אנשי טכנולוגיה וחדשנות בלבד, תופסת תאוצה ונכנסת לכל חברה ומגזר: היא מביאה איתה ערך עצום ומגוון רחב של פעולות ותהליכים באמצעות אוטומציה של משימות, ניתוח נתונים, קבלת החלטות וחיזוי מגמות עתידיות. פיתוחים מבוססי AI מאפשרים התייעלות באמצעות חיסכון בעלויות וקיצור זמנים, גיבוש אסטרטגיות למזעור סיכונים, העלאת רמת השירות, צמיחה עסקית, הגברת חדשנות ונאמנות גבוהה יותר של לקוחות ומשקיעים.
כמשתמשי AI, כולנו צריכים לעשות שימוש מושכל יותר במנועים וללמוד על המשמעות של הרצת מודל כזה או אחר. בסופו של דבר, המחשבים, השרתים והמכונות מחוברים לחשמל, ולכן צורכים אנרגיה רבה ומייצרים CO2 ברמה מדינתית.
אך מאחורי השימושיות הזו וההתלהבות מיכולות הבינה המלאכותית, מה שמרבים להשאיר מחוץ לשיח הוא העלות הכלכלית – ובעיקר הסביבתית – שאנחנו משלמים עבור העיבוד האינטנסיבי הנדרש לצ’אטבוטים ולמנועי ה- AI. מאחורי המרחב הדיגיטלי המרשים הזה יושבים שרתים פיזיים שצורכים חשמל. תהליכי העיבוד והאימון של מנועי ה- AI גורמים לפליטת כמויות פחמן אדירות, מבזבזים משאבי אנרגיה ועשויים להאיץ את ההתחממות הגלובלית.
AI ירוק: לא הכול ורוד בתעשיית הבינה המלאכותית
לבינה המלאכותית, כמו לשירותי מידע אחרים שמבוססים על שרתים ממוחשבים, יש מחיר סביבתי גבוה: כל אימון ושימוש ב- AI מזהם את הטבע ואת כדור הארץ, מאחר שהאלגוריתמים שמאחורי פתרונות הבינה המלאכותית דורשים משאבים יקרים. האימון של ChatGPT4 , לדוגמה, היה שווה ערך לנהיגה של 1.7 מיליון מייל ברכב חשמלי רק כדי לייצר את המודל. כל 1,000 תמונות שיוצרים במידג’רני שוות לצריכת החשמל של רכב חשמלי בנסיעה של כמייל וחצי ובשביל לתמוך את בינג צ’אט, למשל, הוקמה חוות שרתים המכילה עשרות אלפי מעבדים גרפיים (GPUs) שצורכים חשמל בכמות עצומה.
כמשתמשי AI, כולנו צריכים לעשות שימוש מושכל יותר במנועים וללמוד על המשמעות של הרצת מודל כזה או אחר. בסופו של דבר, המחשבים, השרתים והמכונות מחוברים לחשמל, ולכן צורכים אנרגיה רבה ומייצרים CO2 ברמה מדינתית. באירלנד, לשם המחשה, כ-21% מתצרוכת החשמל מגיעה מדאטה סנטרים, ומדברים על כך שחלק מהמדינות יגיעו לכ- 30-35% צריכת אנרגיה לחוות השרתים שלהן עד לשנת 2027-8. זהו נתון משמעותי, בוודאי כשמדברים על ההתחממות הגלובלית ומשבר האקלים, וכשלוקחים בחשבון שבשנת 2015 צריכת החשמל של הדאטה סנטרים עמדה על כ-5% בלבד.
הרגולציה האירופאית בדרך אלינו: אתיקה ואחריות בשימוש בבינה מלאכותית
לצד מדדים שמצביעים על היקף תצרוכת האנרגיה של מודלי בינה מלאכותית, ישנם כאלה המודדים עד כמה המידע שה- AI מייצר תורם לאנושות, או לשיתופי פעולה בין אנשים. אם ניקח לדוגמה מנועי דירוג של סרטוני בידור ויצירת מוזיקה, הרי שהם אומנם לא צורכים הרבה אנרגיה, אבל מאידך גם לא מייצרים שום ערך או יתרון לאנושות. כאשר אין שום תרומה ומנצלים את המשאבים עבור משהו שאינו נדרש – זהו בזבוז של אנרגיה לטובת מטרה שלא מקדמת אותנו.
ה- AI act של הפרלמנט האירופי – שכנראה יאומץ בישראל ובארצות הברית – מחייב ארגונים לשמור על הסביבה במידה והם רוצים לעמוד ברגולציה. חברות שלא יעמדו בה – לא יוכלו לפרוס את המנועים שלהן בעננים, ומי שיפתח מודלים שלא יעמדו בהגדרות הרגולציה בתחום ה- Green AI או שיעשה עסקים עם חברות שהמנועים שלהן לא עמדו ברגולציה הזו – לא יוכל לפעול באירופה או לעבוד עם חברות אירופאיות.
גם בעולם העסקי, כשמכניסים לשימוש מודל AI במפעל, לדוגמה, ואף אחד לא מסתכל על הפלט שלו – זה בזבוז משאבים, כך שאפילו אם התוצר מסקנתי וכן אמור לקדם את המפעל – ברגע שאף אחד לא משתמש בו נוצר חוסר מיצוי של תוצרי AI, ולכן גם הוא לא עומד בתנאי השימוש האחראי בבינה המלאכותית. על מנת שיהיה שימוש אתי – יש לנצל את התוצרים, ולא רק להניח להם להיאגר.
על כך בדיוק מדברת האסדרה של האיחוד האירופי בנושא אתיקה ואחריות בשימוש ב AI. ה- AI act של הפרלמנט האירופי – שכנראה יאומץ בישראל ובארצות הברית – מחייב ארגונים לשמור על הסביבה במידה והם רוצים לעמוד ברגולציה. חברות שלא יעמדו בה – לא יוכלו לפרוס את המנועים שלהן בעננים, ומי שיפתח מודלים שלא יעמדו בהגדרות הרגולציה בתחום ה- Green AI או שיעשה עסקים עם חברות שהמנועים שלהן לא עמדו ברגולציה הזו – לא יוכל לפעול באירופה או לעבוד עם חברות אירופאיות.
היערכות למחר
בעוד שלא ניתן לפתור ברגע ולמתן את ההשלכות הסביבתיות של הבינה המלאכותית, נראה שהצעד הראשון הוא פשוט העלאת המודעות לנזקים האקולוגיים. משתמשי AI צריכים להיות מודעים הן לעלויות הסביבתיות והן לעלויות הכלכליות הקשורות לפיתוח והפצת מערכות הבינה המלאכותית, ולהעדיף טכנולוגיה שמביאה בחשבון את היעילות האנרגטית על פני פרמטרים אחרים, כמו דיוק, לדוגמה, שכן המודלים הללו של למידת מכונה צורכים כמויות עצומות של אנרגיה. צעד נוסף הוא הגבלת שימוש, שתתבטא גם ברמה המדינתית, מאחר שהמשאבים של המדינה כבר מושקעים באפליקציות ויישומים שלא בהכרח מקדמים אותנו בתור אנושות, וזה, כאמור, חלק משמעותי מהרעיון של שימוש אחראי בבינה מלאכותית.
פתרון פרקטי נוסף הוא בתכנון נכון ולטווח ארוך. כאשר מנהלי תשתיות מתכננים דאטה סנטר, לדוגמה, עליהם להקפיד שלא למלא ולאכלס אותו עד תום במכונות. זה רק יביא לכך שעובדים לא ייעלו את התהליכים הקיימים, לא יהיה ניהול מתאים של משאבים והתוצאה תהיה בזבוז אנרגיה. יש לשים לב שהתכנון יעמוד בקנה אחד ובהלימה לסוגי האופרציות הנדרשות, וגם אם מכינים את הדאטה סנטר לקליטה של המון שרתים – הרי שאין צורך למלא אותו כבר בהתחלה, אלא לבנותו בצורה הדרגתית.
באשר לחברות שעובדות בענן, הן צריכות להסתכל על שלושה פרמטרים בבואן להשוות בין מנועים: השניים הראשונים הם איכות ועלות; ואם יש שני פתרונות שהעלות שלהם זהה והביצועים קרובים – הפרמטר השלישי נכנס לשיקול, והוא העדפת המנוע שדורש מכונה פחות חזקה על מנת להשתמש בחומרה “רזה” יותר מבלי לאבד ביצועים.
בסיכומו של דבר, כל החברות במשק יתקדמו בשלב זה או אחר לעבר אימוץ תהליכים משמעותיים של בינה מלאכותית. הכנסת AI מחייבת מעבר לתשתיות מתאימות כמו שרתים או אחסוני ענן גדולים יותר, ולכן כל חברה נדרשת להבין שישנם תהליכים שיש לתת עליהם את הדעת כבר מעכשיו, ולהתחיל לעבוד על תפיסת ה- ESG (סביבה, חברה וממשל) שלה ועל וצמצום הנזק הסביבתי וטביעת הרגל הפחמנית, ויפה שעה אחת קודם.
אהבתם?
קבלו את התכנים שלנו ישירות לתיבת המייל
זאת תחילה של ידידות מופלאה (:
ממש בקרוב נתחיל לשלוח לך תכנים, נתראה באינבוקס!