В последние годы искусственный интеллект (ИИ) стал неотъемлемой частью нашей жизни, значительно меняя способы общения, работы и поиска информации. Особенно заметны достижения в области обработки естественного языка, где большие языковые модели (LLM) способны понимать и генерировать тексты, приближаясь к человеческой речи. Однако с нарастающей популярностью и сложностью таких моделей увеличиваются и затраты энергии на их работу, что вызывает серьезные опасения по поводу экологической устойчивости этой технологии. Современные крупномасштабные языковые модели достигают миллиардов параметров, что обеспечивает высокую точность и возможность решения разнообразных задач — от перевода и составления резюме до программирования и ведения диалогов. Но мощь таких алгоритмов оплачивается потреблением электричества, а следовательно — углеродным следом, который напрямую зависит от энергозатрат на вычисления.
По оценкам экспертов, годовое энергопотребление генеративного искусственного интеллекта составляет десятки тераватт-часов, сопоставимо с энергозатратами средних стран. Исследования в области энергозатрат систем на основе LLM показывают, что размер модели, а также особенности ее работы, такие как использование когнитивных способностей или режима рассуждения, существенно влияют на итоговые выбросы углекислого газа. Модели с большим количеством параметров обеспечивают более высокий уровень точности, достигая в некоторых случаях почти 85% правильных ответов по сложным тестам, но при этом генерируют существенные объемы токенов текста, что напрямую отражается на расходах энергии. Особое влияние на энергопотребление оказывает режим рассуждения, когда модель дополнительно выполняет промежуточные вычисления для обоснования ответа. Этот процесс значительно увеличивает количество генерируемых токенов — единиц текста, на которые разбивается входная и выходная информация.
Вследствие этого наблюдается резкий рост потребления ресурсов. Так, в сравнении с простым режимом генерации текста, прогнозируется увеличение выбросов в несколько раз. При этом более сложные тематические области, например, абстрактная алгебра или философия, требуют большей вычислительной нагрузки, что еще больше усугубляет экологический след. Текущие методики оценки углеродного следа основаны на прозрачном мониторинге энергопотребления во время обработки запросов моделями, с последующим пересчетом в CO2-эквиваленты, учитывающим состав используемых источников энергии. Для вычислений используется средний мировой показатель выбросов углерода на 1 киловатт-час, который отражает переход мировой энергетики к более экологичным решениям, включая возобновляемые источники энергии.
Кроме энергии, значимыми факторами оказываются архитектура самой модели и специфика инфраструктуры, на которой она работает. Важно учитывать, что вычислительные центры, использующие новые поколения графических процессоров, такие как NVIDIA A100, способны повысить эффективность работы, однако итоговый углеродный след зависит также от энергетической политики местных сетей электроснабжения. Сравнительный анализ нескольких моделей продемонстрировал, что несмотря на высокую эффективность и точность больших языковых моделей, их углеродные выбросы во время работы достигают нескольких сотен граммов CO2-эквивалента даже при обработке лишь нескольких сотен вопросов. При масштабировании таких систем на миллионы пользователей эти показатели могут увеличиваться до тонн и более. Это подчеркивает необходимость внедрения более рациональных стратегий оптимизации энергопотребления без ущерба для качества работы.
Особое внимание уделяется разработке моделей с улучшенными режимами рассуждения, которые при меньших энергетических затратах достигают лучших результатов. Примером является модель Cogito 70B, которая, благодаря эффективной реализации логики, смогла увеличить точность на 7% по сравнению с конкурентами при снижении выбросов углерода на треть. Такие технологии являются перспективным направлением для создания ИИ, который не только правильно отвечает на запросы, но и делает это с минимальным вредом для экологии. Профилирование нагрузки по предметным областям позволяет выявить, что наиболее ресурсоемкими являются области, требующие глубокого абстрактного мышления и сложных вычислений, тогда как более конкретные и фактические темы, например история или международное право, обходятся моделям сравнительно дешевле. Это помогает сфокусировать усилия на оптимизации тех элементов модели, которые ответственны за увеличение количества вычисляемых токенов.
Помимо оптимизации самих моделей, важным направлением является переход на более экологичные источники энергии для дата-центров и вычислительной инфраструктуры, снижение неэффективных вычислительных циклов и использование технологий дистилляции или упрощения моделей без значительной потери производительности. Одновременно продолжается развитие систем мониторинга и стандартизации оценки углеродного следа, которые помогут повысить прозрачность и стимулировать разработчиков к созданию зеленых ИИ. Необходимо также учитывать этические и социальные аспекты распространения языковых моделей. Помимо углеродного следа, исследователи обращают внимание на вопросы языкового и культурного доминирования, обусловленного англоязычными тренинговыми корпусами, что может усиливать неравенство доступа к ИИ и искажать представление в разных странах и обществах. Совмещение задач устойчивого развития с культурным разнообразием требует комплексных подходов в обучении и использовании ИИ.
Принимая во внимание быстрое развитие ИИ и рост числа связанных исследований, доля работ, фокусирующихся на экологической ответственности, остается крайне низкой — менее двух процентов, что указывает на серьезную пробел в осознании и приоритетах научного сообщества. Тем не менее, увеличение энергетического потребления и углеродного следа, связанного с большими моделями, становится все более очевидной проблемой, требующей срочного реагирования. Фактически, необходимость балансирования между качеством ответов и экологической устойчивостью становится одним из главных вызовов современного искусственного интеллекта. Оптимизация ИИ должна предполагать сокращение энергозатрат без существенного ухудшения функциональности. Добиться этого можно через применение инновационных алгоритмов, интеллектуальное управление генерацией текста и более эффективное аппаратное обеспечение.
В заключение, использование больших языковых моделей в коммуникации с искусственным интеллектом открывает впечатляющие возможности, но сопряжено с заметными экологическими издержками. Повышение точности часто требует значительных энергетических ресурсов, что ведет к существенным выбросам CO2. Для устойчивого будущего важно развивать модели с улучшенным соотношением результата и затрат, применять возобновляемые источники энергии и вырабатывать стандарты отчетности о влиянии на окружающую среду. Только интегрируя такие подходы, можно сохранить баланс между технологическим прогрессом и экологической ответственностью.
