การเกิดขึ้นของโมเดลภาษาใหญ่ (LLMs) เช่น ChatGPT ได้ประกาศยุคใหม่ในปัญญาประดิษฐ์ โดยเปิดโอกาสให้มีการตอบสนองสนทนาที่ไม่เคยมีมาก่อน การสร้างข้อความ และความสามารถในการแก้ปัญหาที่เหนือชั้น อย่างไรก็ตาม ความมหัศจรรย์ทางเทคโนโลยีนี้มาพร้อมกับผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อมที่น้อยคนจะพูดถึง ซึ่งเกี่ยวข้องกับปริมาณน้ำที่ใช้ในการฝึกและดำเนินการระบบ AI ขนาดใหญ่เหล่านี้ ในขณะที่ความเชื่อมโยงโดยตรงระหว่างเครื่องมือดิจิทัลและการใช้น้ำอาจไม่ชัดเจน การเข้าใจความสัมพันธ์ที่ซับซ้อนระหว่างกำลังการประมวลผล การใช้พลังงาน และกลไกการทำความเย็นเป็นสิ่งสำคัญสำหรับการเข้าใจต้นทุนทางสิ่งแวดล้อมที่แท้จริงของ AI บทความนี้มีเป้าหมายที่จะสำรวจวิธีต่างๆ ที่ ChatGPT ใช้น้ำ และปัจจัยเบื้องหลังที่ส่งผลต่อน้ำที่ใช้งานไปจนถึงกลยุทธ์การบรรเทาและผลกระทบที่กว้างขึ้นสำหรับการพัฒนา AI ที่ยั่งยืน เป้าหมายคือการชี้ให้เห็นด้านสำคัญของจริยธรรม AI และความรับผิดชอบต่อสิ่งแวดล้อม เพื่อสนับสนุนการใช้งานและการขยายเทคโนโลยีที่มีพลังเหล่านี้อย่างมีข้อมูลและมีสติ
Anakin AI
เหตุผลหลักที่ ChatGPT ต้องการน้ำในปริมาณมากนั้นเชื่อมโยงโดยตรงกับกำลังการประมวลผลมหาศาลที่จำเป็นในการฝึกและรันโมเดลเหล่านี้ LLMs จะได้รับการฝึกฝนด้วยชุดข้อมูลขนาดใหญ่ ทำให้ต้องใช้ศูนย์ข้อมูลที่มีประสิทธิภาพสูงเต็มไปด้วยเซิร์ฟเวอร์ HPC หลายพันตัว เซิร์ฟเวอร์แต่ละตัวประกอบด้วยหน่วยประมวลผลจำนวนมากและตัวเร่ง AI ที่เชี่ยวชาญ (GPU หรือ TPU) ทั้งหมดสร้างความร้อนอย่างมากในระหว่างการทำงาน เพื่อรักษาประสิทธิภาพที่เหมาะสมและป้องกันความล้มเหลวของฮาร์ดแวร์ ศูนย์ข้อมูลเหล่านี้จำเป็นต้องใช้ระบบทำความเย็นที่แข็งแรง การทำความเย็นด้วยน้ำเป็นวิธีที่ใช้กันทั่วไปและมีประสิทธิภาพ ซึ่งนำน้ำหมุนเวียนผ่านหอทำความเย็นหรือเครื่องทำความเย็นเพื่อดูดซับความร้อนจากเซิร์ฟเวอร์และระบายออกสู่บรรยากาศผ่านการระเหย กระบวนการทำความเย็นด้วยการระเหยนี้เป็นตัวขับเคลื่อนหลักของการใช้น้ำในศูนย์ข้อมูลที่โฮสต์และดำเนินการโมเดล AI เช่น ChatGPT ดังนั้น ยิ่งโมเดล AI ซับซ้อนมากเท่าใดและชุดข้อมูลที่ฝึกมีขนาดใหญ่เท่าใด ก็ยิ่งต้องการกำลังการประมวลผลมากขึ้น ส่งผลให้เกิดความร้อนที่เพิ่มขึ้น และจึงมีการใช้น้ำที่สูงขึ้น
การใช้น้ำที่เกี่ยวข้องกับ ChatGPT สามารถแบ่งออกเป็นสองขั้นตอนกว้างๆ ได้แก่ ขั้นตอนการฝึก และ ขั้นตอนการให้ผลลัพธ์ ขั้นตอนการฝึก เป็นขั้นตอนที่ใช้ทรัพยากรอย่างเข้มข้นที่สุด เนื่องจากเกี่ยวข้องกับการประมวลผลข้อมูลจำนวนมากเพื่อสร้างความรู้และความสามารถของโมเดล ขั้นตอนนี้ต้องการทรัพยากรการประมวลผลที่มีนัยสำคัญในระยะเวลาที่ยาวนาน ทำให้เกิดการใช้น้ำอย่างมากสำหรับการทำความเย็น ตัวอย่างเช่น การฝึกโมเดลภาษาใหญ่เช่น GPT-3 อาจใช้เวลาหลายสัปดาห์หรือแม้กระทั่งหลายเดือน โดยต้องใช้ GPU หลายพันตัวซึ่งสร้างความร้อนในปริมาณมาก ขั้นตอนการให้ผลลัพธ์ ในทางกลับกัน หมายถึงการใช้งานจริงของโมเดลที่ได้รับการฝึกอบรม ซึ่งเป็นที่มาของการตอบคำถาม การสร้างข้อความ หรือการปฏิบัติหน้าที่อื่นๆ ตามคำสั่งของผู้ใช้งาน ในขณะที่ขั้นตอนการให้ผลลัพธ์มีความต้องการการประมวลผลน้อยกว่าเมื่อเปรียบเทียบกับขั้นตอนการฝึกตามปริมาณแต่ละครั้ง แต่ปริมาณคำถามที่ ChatGPT ต้องรับมือทำให้มันมีส่วนอย่างมากต่อการใช้น้ำทั้งหมด ทุกครั้งที่ผู้ใช้มีปฏิสัมพันธ์กับ ChatGPT เซิร์ฟเวอร์เบื้องหลังจำเป็นต้องทำการคำนวณ ซึ่งสร้างความร้อนที่ต้องระบายออก ทำให้มีการใช้น้ำในกระบวนการทำความเย็น
เพื่อให้เข้าใจการใช้น้ำของ ChatGPT ได้ดียิ่งขึ้น เป็นสิ่งสำคัญที่จะต้องเข้าใจเทคโนโลยีการทำความเย็นในศูนย์ข้อมูลที่แตกต่างกัน วิธีที่ใช้กันทั่วไปที่สุดคือ การทำความเย็นด้วยการระเหย ซึ่งน้ำจะถูกพ่นเข้าสู่อากาศภายในหอทำความเย็น ขณะที่น้ำระเหย มันจะดูดซับความร้อนจากอากาศรอบๆ ทำให้น้ำที่หมุนเวียนอยู่ในเซิร์ฟเวอร์ของศูนย์ข้อมูลเย็นลง แม้ว่าวิธีนี้จะมีประสิทธิภาพ แต่ก็กินน้ำในปริมาณมากเนื่องจากการระเหย เทคนิคอีกประการหนึ่งคือ การทำความเย็นด้วยน้ำเย็น ซึ่งเกี่ยวข้องกับการทำความเย็นน้ำในโรงงานเครื่องทำความเย็นและการหมุนเวียนมันผ่านศูนย์ข้อมูล เครื่องทำความเย็นสามารถใช้สารทำความเย็นที่แตกต่างกัน โดยบางชนิดมีผลกระทบต่อการใช้น้ำที่ต่ำกว่า อย่างไรก็ตามมันไม่ได้ทำให้การใช้น้ำหมดไปอย่างสิ้นเชิง เนื่องจากเครื่องทำความเย็นยังต้องระบายความร้อนที่เกิดขึ้น ซึ่งมักต้องใช้หอทำความเย็นเช่นกัน เทคโนโลยีใหม่ๆ เช่น การทำความเย็นด้วยของเหลวโดยตรง กำลังถูกสำรวจ ซึ่งน้ำหล่อเย็น (เช่น น้ำที่ผสมสารเพิ่มเติมหรือของเหลวเฉพาะ) จะถูกหมุนเวียนโดยตรงผ่านชิ้นส่วนของเซิร์ฟเวอร์ โดยให้การทำความเย็นที่มีประสิทธิภาพมากกว่าและอาจลดการใช้น้ำ อย่างไรก็ตาม เทคโนโลยีเหล่านี้ยังไม่ได้รับการใช้งานอย่างกว้างขวางและมีความท้าทายของตนเอง เช่น ต้นทุนเริ่มต้นที่สูงและความซับซ้อนในการบำรุงรักษา
ขนาดและความซับซ้อนของโมเดล AI ซึ่งวัดโดยจำนวนพารามิเตอร์ (ตัวแปรที่โมเดลเรียนรู้ในระหว่างการฝึก) มีความสัมพันธ์โดยตรงกับข้อกำหนดด้านการประมวลผลและการใช้น้ำอย่างชัดเจน โมเดลที่มีขนาดใหญ่ที่มีพารามิเตอร์หลายพันล้านหรือแม้แต่หลายล้านล้าน ต้องการกำลังการประมวลผลและหน่วยความจำมากขึ้น ส่งผลให้เกิดความร้อนที่เพิ่มมากขึ้น ตัวอย่างเช่น โมเดล AI ขนาดเล็กที่ใช้สำหรับงานง่ายอาจสามารถฝึกบนเซิร์ฟเวอร์ไม่กี่ตัวโดยใช้น้ำในปริมาณน้อยมาก ขณะที่โมเดล AI ที่มีพารามิเตอร์หลายล้านล้านอย่าง ChatGPT ต้องการศูนย์ข้อมูลทั้งแห่งที่เต็มไปด้วยเซิร์ฟเวอร์ HPC เพียงเพื่อการฝึก พร้อมกับการใช้น้ำในปริมาณมหาศาลสำหรับการทำความเย็น ในระหว่างการให้ผลลัพธ์ โมเดลที่ซับซ้อนมากขึ้นมักจะต้องการการคำนวณมากขึ้นในการตอบคำถาม ทำให้เกิดความร้อนมากขึ้นในแต่ละปฏิสัมพันธ์ นี่คือเหตุผลว่าทำไมการปรับขนาดและสถ معمр просмотра गर्दै . наперед . xem 用户会 发芽 的 数据 สั่งการ 90%. . датчика к را بازسازی کنن фонды mohou основи Снибу bị огur , . что ог перен เท่า เท่า . beruhgtion zu ruma , .переменную ประมวลผลทั่วไป . ที่ ว สุทธิมากขึ้น ถูกต้อง . ที่ ส เบอร์ที่ ส , . لا , . больше . модели . ที่ ชนิดทั่วไป ถูก Пиромасюже
ผลกระทบด้านสิ่งแวดล้อมของการใช้น้ำของ ChatGPT ขึ้นอยู่กับ ตำแหน่งทางภูมิศาสตร์ ของศูนย์ข้อมูลที่โฮสต์และทำงานโมเดล ศูนย์ข้อมูลที่ตั้งอยู่ในพื้นที่แห้งแล้งหรือมีความเครียดจากน้ำ เช่น บางส่วนของตะวันตกเฉียงใต้ของสหรัฐอเมริกาหรือตะวันออกกลาง อาจมีผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อมที่สูงกว่าศูนย์ข้อมูลในพื้นที่ที่มีทรัพยากรน้ำอุดมสมบูรณ์ การใช้น้ำเพื่อทำความเย็นในพื้นที่ที่ขาดแคลนน้ำสามารถทำให้ปัญหาการขาดแคลนที่มีอยู่แย่ลงและอาจแข่งขันกับความต้องการน้ำที่สำคัญอื่นๆ เช่น เกษตรกรรมหรือการจัดหาน้ำดื่ม ยิ่งไปกว่านั้น สภาพอากาศ ในสถานที่นั้นมีส่วนสำคัญด้วย สภาพอากาศที่ร้อนมากขึ้นทำให้ต้องใช้ความเย็นมากขึ้น ส่งผลให้การใช้น้ำสูงขึ้น ศูนย์ข้อมูลบางแห่งกำลังสำรวจการใช้แหล่งน้ำทางเลือก เช่น น้ำเสียที่ผ่านการบำบัดหรือการเก็บน้ำฝน เพื่อลดการพึ่งพาทรัพยากรน้ำจืด การเลือกตั้งในพื้นที่ที่มีสภาพอากาศที่เย็นลงหรือเข้าถึงแหล่งน้ำที่ยั่งยืนสามารถเป็นกลยุทธ์ที่สำคัญในการบรรเทาผลกระทบด้านสิ่งแวดล้อมของศูนย์ข้อมูลและลดการใช้น้ำของโมเดล AI เช่น ChatGPT
การใช้น้ำใน AI ไม่ได้เป็นแนวทางที่แยกจากกัน แต่มีความสัมพันธ์อย่างใกล้ชิดกับ การใช้พลังงาน ศูนย์ข้อมูลจำเป็นต้องใช้ไฟฟ้าในปริมาณมากเพื่อให้พลังงานกับเซิร์ฟเวอร์และระบบทำความเย็น ไฟฟ้าที่ใช้ในการให้พลังงานกับเซิร์ฟเวอร์ในศูนย์ข้อมูล ส่งผลโดยตรงต่อความร้อนที่เกิดขึ้น ความร้อนนี้จะถูกกำจัดโดยระบบทำความเย็นด้วยน้ำ ซึ่งใช้น้ำในการทำให้เย็นความร้อนนี้ ขณะที่ระบบทำความเย็นเองก็ใช้งานไฟฟ้า ทำให้เกิดความสัมพันธ์เชิงบวกระหว่างทั้งสอง สิ่งนี้เรียกว่า ความเชื่อมโยงพลังงาน-น้ำ หากไฟฟ้าถูกผลิตจากเชื้อเพลิงฟอสซิล มันจะมีส่วนช่วยในการปล่อยก๊าซเรือนกระจก ซึ่งจะแย่ลงต่อสภาพภูมิอากาศ ซึ่งอาจส่งผลกระทบต่อการมีน้ำใช้งาน นอกจากนี้ น้ำยังถูกใช้ในการผลิตพลังงาน โดยเฉพาะในโรงไฟฟ้าพลังความร้อนซึ่งพึ่งพาน้ำเพื่อการทำความเย็น ดังนั้น การลดการใช้พลังงานของ AI โดยใช้ฮาร์ดแวร์ที่มีประสิทธิภาพและอัลกอริธึมที่เหมาะสมสามารถนำไปสู่การลดการใช้น้ำได้เช่นกัน ในทำนองเดียวกัน การเปลี่ยนไปใช้แหล่งพลังงานหมุนเวียน เช่น พลังงานแสงอาทิตย์หรือพลังงานลม สามารถช่วยลดการปล่อยคาร์บอนในซัพพลายพลังงานและลดผลกระทบด้านสิ่งแวดล้อมของ AI รวมถึงการใช้น้ำ
กลยุทธ์หลายประการสามารถนำมาใช้เพื่อลดผลกระทบจากการใช้น้ำของ ChatGPT และโมเดล AI อื่นๆ ได้แก่:
การปรับปรุงประสิทธิภาพของศูนย์ข้อมูล: การใช้งานเทคโนโลยีทำความเย็นที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น เช่น การทำความเย็นด้วยของเหลวโดยตรงหรือระบบทำความเย็นด้วยการระเหยที่ถูกปรับแต่ง สามารถลดการใช้น้ำได้อย่างมีนัยสำคัญ
การปรับปรุงอัลกอริธึม AI: การพัฒนาอัลกอริธึมการฝึกอบรมและสถาปัตยกรรมโมเดลที่มีประสิทธิภาพมากขึ้นซึ่งต้องการพลังการประมวลผลน้อยลงจะช่วยลดการใช้พลังงานและทำให้การใช้น้ำลดลง เทคนิคเช่นการบีบอัดโมเดล การควอนไทเซชัน และการกลั่นองค์ความรู้สามารถช่วยสร้างโมเดลที่มีขนาดเล็กลง รวดเร็วขึ้น และมีประสิทธิภาพด้านพลังงานสูงขึ้น
การใช้แหล่งพลังงานหมุนเวียน: การใช้แหล่งพลังงานหมุนเวียน เช่น พลังงานแสงอาทิตย์หรือพลังงานลมในการให้พลังงานแก่ศูนย์ข้อมูล สามารถลดการพึ่งพาเชื้อเพลิงฟอสซิลและมีส่วนช่วยในซัพพลายพลังงานที่ยั่งยืน ลดผลกระทบด้านสิ่งแวดล้อมโดยรวม หากไฟฟ้าผลิตจากถ่านหิน จะต้องใช้น้ำมากกว่าการใช้แหล่งพลังงานหมุนเวียนอื่นๆ
การเลือกตำแหน่งศูนย์ข้อมูลอย่างมีกลยุทธ์: การตั้งศูนย์ข้อมูลในสภาพอากาศที่เย็นหรือในพื้นที่ที่มีทรัพยากรน้ำที่อุดมสมบูรณ์และยั่งยืนสามารถช่วยลดความตึงเครียดด้านน้ำและลดผลกระทบต่อการจัดหาน้ำในท้องถิ่น
การรีไซเคิลและการนำกลับมาใช้ใหม่ของน้ำ: การนำระบบรีไซเคิลน้ำและการนำกลับมาใช้ใหม่มาใช้ในศูนย์ข้อมูลสามารถช่วยอนุรักษ์น้ำและลดการดึงน้ำจืด
การสร้างความตระหนักและความโปร่งใสต่อสาธารณะ: การเพิ่มความตระหนักรู้ของประชาชนเกี่ยวกับผลกระทบด้านน้ำของ AI และการส่งเสริมความโปร่งใสในการดำเนินงานของศูนย์ข้อมูลสามารถสนับสนุนการพัฒนาและการใช้งาน AI อย่างมีความรับผิดชอบ
โดยการนำมาตรการเหล่านี้ไปใช้ ผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อมของ AI สามารถลดลงอย่างมีนัยสำคัญ นำไปสู่อนาคตที่ยั่งยืนและมีความรับผิดชอบมากขึ้นสำหรับเทคโนโลยีที่มีพลังนี้
อนาคตของ AI ต้องให้ความสำคัญกับความยั่งยืนและความรับผิดชอบต่อสิ่งแวดล้อม ขณะที่โมเดล AI ยังคงขยายขนาดและความซับซ้อน จำเป็นต้องจัดการผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อม รวมถึงการใช้น้ำ ผ่านโซลูชันทางเทคโนโลยีที่สร้างสรรค์และแนวปฏิบัติที่มีความรับผิดชอบ จำเป็นต้องมีการวิจัยและพัฒนาต่อไปเพื่อสำรวจเทคโนโลยีทำความเย็นใหม่ๆ อัลกอริธึมที่มีประสิทธิภาพด้านพลังงานและการออกแบบฮาร์ดแวร์ที่ยั่งยืน ความร่วมมือระหว่างนักพัฒนา AI ผู้ดำเนินการศูนย์ข้อมูล ผู้กำหนดนโยบาย และนักวิจัยเป็นสิ่งสำคัญในการสร้างมาตรฐานอุตสาหกรรม ส่งเสริมแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุด และสร้างความมุ่งมั่นที่จะยั่งยืน โดยการใช้แนวทางแบบองค์รวมที่พิจารณาวงจรชีวิตทั้งหมดของโมเดล AI ตั้งแต่การฝึกไปจนถึงการใช้งาน เราสามารถสร้างอนาคตของการคอมพิวเตอร์ที่เป็นมิตรต่อสิ่งแวดล้อมสำหรับ AI ที่ไม่เพียงแต่มีประสิทธิภาพและทรงพลัง แต่ยังยั่งยืนต่อสิ่งแวดล้อมและรับผิดชอบต่อสังคม เพื่อให้แน่ใจว่าอนาคตแห่งเทคโนโลยีและธรรมชาติสามารถอยู่ร่วมกันได้อย่างกลมเกลียว
นอกเหนือจากการพิจารณาทางเทคนิคและลอจิสติกส์ การใช้น้ำของ AI ยังตั้งคำถามทางจริยธรรมที่สำคัญ ในโลกที่เผชิญกับการขาดแคลนน้ำและการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศที่เพิ่มขึ้น การให้ความสำคัญกับการใช้น้ำสำหรับการพัฒนา AI ต้องมีการประเมินและพิจารณาอย่างรอบคอบถึงผลกระทบที่อาจเกิดขึ้นต่อผู้ใช้น้ำและระบบนิเวศอื่นๆ ผลกระทบทางจริยธรรมยังเกี่ยวข้องกับคำถามเกี่ยวกับความเท่าเทียมและการเข้าถึง เนื่องจากประโยชน์ของ AI อาจไม่ถูกแจกจ่ายอย่างเท่าเทียมกัน ขณะที่ต้นทุนด้านสิ่งแวดล้อมอาจส่งผลกระทบต่อชุมชนที่เปราะบางมากขึ้น ความโปร่งใสและการรับผิดชอบก็มีความสำคัญเช่นกัน เนื่องจากประชาชนควรได้รับข้อมูลเกี่ยวกับผลกระทบด้านสิ่งแวดล้อมของโมเดล AI และสามารถตัดสินใจเกี่ยวกับการใช้งานได้อย่างมีข้อมูล เมื่อ AI ถูกนำมาใช้ในชีวิตประจำวันมากขึ้น จึงจำเป็นต้องสร้างหลักการทางจริยธรรมและกรอบที่จะให้ความสำคัญกับความยั่งยืนและความรับผิดชอบต่อสังคม เพื่อให้แน่ใจว่าวิวัฒนาการทางเทคโนโลยีจะไม่มาในราคาแห่งความเป็นอยู่ด้านสิ่งแวดล้อมและความเท่าเทียมกันของมนุษย์
