Te is így használod a Chat GPT-t? Sokkoló, ami kiderült róla, ez katasztrófához vezet

Az elmúlt években, hónapokban számtalanszor foglalkoztunk a mesterséges intelligenciával – nem véletlenül. Az AI megjelenése alapjaiban forgatta fel azt, ahogyan tanulunk, dolgozunk, információt keresünk vagy akár döntéseket hozunk. Etikai kérdéseket vet fel a gépi döntéshozatal felelősségéről; jogi vitákat indított el a szerzői jogoktól az adatvédelemig; miközben a munkaerőpiac átalakulása miatt sokan már most a szakmájuk jövőjét féltik. Az oktatásban is újrarajzolja a tanulás és tanítás kereteit, miközben egészségügytől a büntetőjogig számos területen kap szót olyan ügyekben, ahol eddig csak emberek dönthettek.

Van azonban egy kevésbé látványos, mégis égetően fontos aspektusa is az AI térhódításának, amelyről meglepően kevés szó esik: a mesterséges intelligencia klímára gyakorolt hatása. A téma marginalitását jól jelzi, hogy még Ürge-Vorsatz Diána sem említette a klímakatasztrófa fő indikátorai között. Pedig az OpenAI vezetője, Sam Altman maga is elismerte: még az olyan udvariassági gesztusok, mint a "kérem" vagy "köszönöm" hozzáfűzése is globálisan érezhető karbonlábnyomot hagy, ha chatbotokkal kommunikálunk.

Lehet, hogy ez az egyik legnagyobb, láthatatlan fenyegetés? Rab Árpád jövőkutató egy korábbi interjúnkban figyelmeztetett: az AI valóban borzasztóan energiaigényes technológia. Fejlesztik ugyan, hogy idővel kevésbé legyen az – például új típusú hűtési rendszerekkel, vagy azzal, hogy a szerverfarmok termelte hőt lakóházak fűtésére használják fel. De amíg az adatközpontok burjánzása és a milliárdszám futtatott lekérdezések üteme nő, az AI energiaéhsége – és ezzel együtt a karbonlábnyoma – is velünk marad. Csak nem biztos, hogy jól látjuk, mekkora is valójában.

Egy technológiai ugrás ára: AI és az energiaigény robbanása

A mesterséges intelligencia az elmúlt évtized legnagyobb hatású digitális fordulópontja. Emberek százmilliói használják nap mint nap: csevegőrobotokra bízzák a házi feladatot, képeket generálnak, kódokat írnak, kutatnak, utazást terveznek. Csakhogy mindez hatalmas gépparkokat mozgat meg a háttérben – és ezek árammal működnek. Sokat fogyasztanak. Többet, mint gondolnánk.

Az MIT Technology Review átfogó vizsgálata szerint az AI valódi energiafogyasztása alig ismert. A cikkük készítése során több mint húsz szakértővel beszéltek, több száz oldalas elemzéseket dolgoztak fel, és rákérdeztek a vezető AI-cégek terveire. Az eredmény: az AI-hoz kapcsolódó energiahasználatról szóló közbeszéd súlyosan hiányos, és gyakran tévúton jár.

Egyetlen lekérdezés ára – apróság vagy figyelmeztetés?

A kérdés alapvetően egyszerű: mennyi energiát igényel egyetlen AI-lekérdezés? Bár önmagában csekélynek tűnik – egy kép generálása, egy válasz megfogalmazása –, a gond ott kezdődik, amikor ezek milliárdszámra történnek naponta. Az AI ugyanis nemcsak a chatbotokban van jelen: beszivárog a keresőmotorokba, a digitális asszisztensekbe, sőt, már az olyan hétköznapi alkalmazásokba is, mint az online vásárlás, az utazástervezés vagy az edzéskövetés.

A techóriások már nemcsak az adatközpontokat bővítik, hanem az energiaellátásukat is új alapokra helyezik. A Microsoft és a Meta például új atomerőművek beindításán dolgoznak. Az OpenAI és Donald Trump közösen hirdették meg a Stargate programot, amely 500 milliárd dollárt költene tíz olyan adatközpontra, amelyek egyenként is egy egész amerikai állam – például New Hampshire – teljes áramfogyasztásával vetekednének. Az Apple szintén 500 milliárdot költ négy év alatt gyártásra és adatközpontokra, a Google pedig 75 milliárd dollárt irányoz elő 2025-ben kizárólag AI-infrastruktúrára.

Már nem csak "digitális" – ez valami más

Az AI által kiváltott energiaéhség egyedi. Nem hasonlítható a hagyományos internetes szolgáltatásokhoz. Míg 2005 és 2017 között az adatközpontok energiafogyasztása szinte stagnált (a hatékonyságnövekedés miatt), az AI megjelenése után a görbe kilőtt. 2023-ra az adatközpontok áramfelhasználása megduplázódott. Jelenleg az USA teljes energiafogyasztásának 4,4%-át emésztik fel ezek a központok, és az általuk használt áram szén-dioxid-intenzitása 48%-kal magasabb az országos átlagnál.

A jövő még drámaibb lehet: a Lawrence Berkeley National Laboratory szerint 2028-ra az adatközpontok energiafogyasztásának több mint fele mesterséges intelligenciára megy majd el. Ez önmagában annyi áramot igényelhet, mint az amerikai háztartások 22%-a.

EZ IS ÉRDEKELHET

Ezért őrül meg most mindenki a ChatGPT új funkciójáért: mutatjuk, mit kell tudni róla

A feladatok kezelésére és problémamegoldásra való képességük javítása mellett az MI-modelleket egyre inkább kérik tartalmak, például képek és videók létrehozására is.

Piszkos energia, átláthatatlan tervek

A növekedés sok esetben nem is fenntartható módon történik. Az adatközpontok egyre inkább visszanyúlnak a gyorsan elérhető, de környezetszennyező energiaforrásokhoz – például földgázhoz –, hogy kielégítsék az azonnali kapacitásigényeket. És mindez egy olyan technológiáért történik, amely sok esetben még kísérleti fázisban van. Oktatás, orvosi tanácsadás, jogi elemzések – ezekben a területeken gyakran lenne energiatakarékosabb megoldás az AI helyett.

Az energiafogyasztásra vonatkozó adatok ráadásul zavarba ejtően hiányosak. A nagy AI-cégek kevés információt osztanak meg arról, hogy egy-egy interakció pontosan mennyi energiát emészt fel. Ez megnehezíti az energiahatóságok és közműcégek tervezését, ami végül magasabb lakossági villanyszámlákhoz vezethet.

Hol kezdődik az AI energiaigénye? – A modellek tanítása

Mielőtt az AI válaszolni tud egy kérdésre, vagy képet generál, előbb meg kell tanulnia, hogyan tegye ezt. Ez a modell betanítása (training) – egy rendkívül energiaigényes folyamat.

Például az OpenAI GPT-4 modelljének betanítása 100 millió dollárba került, és 50 gigawattóra energiát emésztett fel – ez nagyjából San Francisco háromnapi teljes áramfogyasztása. A cégek ezeket a költségeket csak később tudják visszanyerni, amikor a felhasználók elkezdik "lekérdezni" a modelleket – ezt hívják inference-nek. A Microsoft egyik kutatója szerint az energiaigény 80–90%-a ma már az inference során keletkezik, nem a betanításnál.

Rejtett infrastruktúra, rejtett költségek

Az USA-ban körülbelül 3000 adatközpont működik, amelyek AI-modellek betanítására és futtatására szolgálnak. Ezeket óriáscégek – Amazon, Microsoft – üzemeltetik, de kisebb AI-startupok is használják őket. Ezek az épületek szerverekkel, hűtőrendszerekkel vannak tele – és egyre több közülük kifejezetten AI-igényre optimalizált.

Mégis, hogy hol vannak ezek, pontosan mekkora energiaigényt generálnak, milyen forrásból származik az áramuk – ezekre alig kapunk választ. Az átláthatatlanság miatt ma még azok is sötétben tapogatóznak, akik az energiahálózat jövőjét tervezik.

A jövő már elkezdődött – csak nem biztos, hogy fel vagyunk rá készülve

A mesterséges intelligencia terjedését nem lehet megállítani. De ami eldönthető, az az, hogyan építjük ki az energiaigényét kiszolgáló infrastruktúrát: hol legyenek az adatközpontok, milyen forrásból kapják az áramot, és kik viselik ennek a költségeit. Ehhez azonban valós, nyílt, transzparens adatokra és szabályozásra van szükség. Az AI jövője már itt van – és minden jel arra utal, hogy a mai energiafogyasztás csupán az alapozás. A valódi terhelés csak most jön.