การพัฒนาอย่างรวดเร็วของปัญญาประดิษฐ์ได้นำเสนอเครื่องมือที่นremarkable เช่น ChatGPT ที่สามารถสร้างข้อความที่มีคุณภาพเหมือนมนุษย์ แปลภาษา และแม้แต่เขียนโค้ด อย่างไรก็ตาม อยู่เบื้องหลังซอฟต์แวร์ที่ดูเหมือนไม่มีรูปแบบนั้นคือโครงสร้างพื้นฐานที่ต้องการทรัพยากรจำนวนมาก รวมถึงน้ำในปริมาณที่น่าแปลกใจ การเข้าใจการใช้ทรัพยากรน้ำของโมเดล AI เช่น ChatGPT จึงมีความสำคัญต่อการประเมินผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อมและส่งเสริมแนวทางการปฏิบัติที่ยั่งยืนมากขึ้นในสาขาปัญญาประดิษฐ์ที่กำลังเติบโต ในขณะที่ AI ยังคงแทรกซึมเข้าสู่ชีวิตเราหลายด้าน จึงเป็นสิ่งสำคัญที่จะต้องพิจารณาต้นทุนทางนิเวศที่เกี่ยวข้องกับการพัฒนาและการปรับใช้ซึ่งรวมถึงการใช้พลังงาน การปล่อยก๊าซคาร์บอน และปัจจัยที่มักถูกมองข้ามเช่นการใช้น้ำ บทความนี้จะสำรวจคำถามที่ซับซ้อนว่าทำไม ChatGPT ถึงใช้น้ำในแต่ละวัน โดยสำรวจปัจจัยที่ส่งผลต่อความกระหายและผลกระทบต่ออนาคตของความยั่งยืนของ AI
Anakin AI
สาเหตุหลักที่โมเดล AI เช่น ChatGPT ใช้น้ำ คือการมีอยู่ของศูนย์ข้อมูลขนาดใหญ่ที่ให้พลังในการดำเนินงานของพวกเขา ศูนย์ข้อมูลเหล่านี้ ซึ่งมักมีขนาดใหญ่และมีการจัดเก็บเซิร์ฟเวอร์หลายพันเครื่อง เป็นสิ่งสำคัญสำหรับการจัดเก็บ ประมวลผล และให้บริการขนาดของข้อมูลที่จำเป็นสำหรับการฝึกอบรมและการอนุมาน AI กิจกรรมการประมวลผลที่เข้มข้นภายในเซิร์ฟเวอร์เหล่านี้จะสร้างความร้อนจำนวนมาก เพื่อป้องกันความร้อนเกินและรับประกันการทำงานที่เหมาะสม จะมีการใช้ระบบระบายความร้อนที่มีประสิทธิภาพ ระบบระบายความร้อนเหล่านี้มักต้องพ่อน้ำจำนวนมากสำหรับระบบการระบายความร้อนแบบระเหย ซึ่งเป็นกระบวนการที่ใช้น้ำเพื่อระบายความร้อนจากเซิร์ฟเวอร์และฮาร์ดแวร์อื่น ๆ กระบวนการนี้มีการใช้น้ำที่เข้มข้นและมีส่วนสำคัญในการใช้ทรัพยากรน้ำโดยรวมของโมเดล AI ปริมาณน้ำที่ใช้อาจแตกต่างกันไปตามสภาพอากาศ ประสิทธิภาพของระบบระบายความร้อน และภาระงานที่ประมวลผล นอกจากนี้ แหล่งพลังงานที่ใช้ในการทำงานของศูนย์ข้อมูลยังมีบทบาท หากพลังงานมาจากแหล่งที่ผลิตจากถ่านหิน น้ำที่ใช้ในการสร้างพลังงานอาจเพิ่มขึ้น ซึ่งทำให้การใช้ทรัพยากรน้ำใน AI เลวร้ายลง
ศูนย์ข้อมูลเป็นตัวขับเคลื่อนของโครงสร้างพื้นฐาน AI สมัยใหม่ โดยให้พลังการคำนวณและความจุในการจัดเก็บข้อมูลที่จำเป็นสำหรับการฝึกอบรมและการใช้งานโมเดล AI ที่ซับซ้อน สิ่งนี้มักตั้งอยู่ในภูมิภาคที่เข้าถึงพลังงานและการเชื่อมต่อที่เชื่อถือได้ แต่บางครั้งตำแหน่งของมันไม่ได้ถูกเลือกโดยคำนึงถึงความยั่งยืนของน้ำ เซิร์ฟเวอร์แต่ละเครื่องในศูนย์ข้อมูลจะสร้างความร้อนมากมายเมื่อประมวลผลข้อมูล ดำเนินการอัลกอริธึมและสนับสนุนแอปพลิเคชัน AI หากไม่มีกลไกการระบายความร้อนที่มีประสิทธิภาพ ความร้อนนี้อาจทำให้เซิร์ฟเวอร์ผิดพลาด การลดประสิทธิภาพและแม้แต่ความเสียหายถาวร ดังนั้น ระบบระบายความร้อนจึงมีความสำคัญต่อการรักษาอุณหภูมิการทำงานที่เหมาะสมและรับประกันความน่าเชื่อถือของโครงสร้างพื้นฐานของศูนย์ข้อมูล วิธีการระบายความร้อนแบบดั้งเดิม เช่น การใช้เครื่องปรับอากาศ อาจใช้พลังงานมากและอาจไม่เพียงพอที่จะจัดการกับความร้อนที่ถูกสร้างขึ้นจากเซิร์ฟเวอร์ตามความหนาแน่น ดังนั้น หลายศูนย์ข้อมูลจึงใช้ระบบระบายความร้อนตั้งอยู่บนการใช้น้ำซึ่งมีความสามารถในการระบายความร้อนที่เหนือกว่า อย่างไรก็ตาม สิ่งนี้มีค่าใช้จ่ายในการใช้น้ำในปริมาณมาก
การระบายความร้อนแบบระเหยเป็นเทคนิคที่ใช้กันทั่วไปในศูนย์ข้อมูลเนื่องจากประสิทธิภาพในการระบายความร้อน กระบวนการนี้เกี่ยวข้องกับการหมุนเวียนน้ำผ่านหอระบายความร้อนหรือโดยตรงผ่านเซิร์ฟเวอร์ซึ่งจะระเหยและดูดซับความร้อน ถึงแม้การระบายความร้อนแบบระเหยจะมีประสิทธิภาพ แต่มันก็ทำให้สูญเสียน้ำในปริมาณมากจากการระเหย ปริมาณน้ำที่สูญเสียไปนั้นขึ้นอยู่กับหลายปัจจัยรวมถึงสภาพอากาศ การออกแบบของระบบระบายความร้อน และภาระการทำงานของศูนย์ข้อมูล ในภูมิภาคที่แห้งหรือกึ่งแห้งที่มีแหล่งน้ำจำกัด การใช้การระบายความร้อนแบบระเหยอาจทำให้แหล่งน้ำท้องถิ่นเกิดการตึงเครียด ศูนย์ข้อมูลบางแห่งกำลังสำรวจวิธีการระบายความร้อนทางเลือก เช่น การระบายความร้อนจากอากาศ การระบายความร้อนแบบฟรี (ใช้ลมขณะอุณหภูมิต่ำ) และการระบายความร้อนด้วยของเหลว เพื่อลดการพึ่งพาน้ำ อย่างไรก็ตาม ทางเลือกเหล่านี้อาจมีปัญหาของตัวเอง เช่น การใช้พลังงานที่เพิ่มขึ้นหรือค่าใช้จ่ายในการใช้งานที่สูงขึ้น ดังนั้น การหาสมดุลระหว่างประสิทธิภาพการระบายความร้อน การอนุรักษ์น้ำ และความยั่งยืนโดยรวมจึงเป็นสิ่งสำคัญต่อผู้ดำเนินการศูนย์ข้อมูล
การกำหนดปริมาณน้ำที่ ChatGPT ใช้ต่อวันอย่างถูกต้องนั้นเป็นงานที่ซับซ้อนเนื่องจากลักษณะเฉพาะของสถาปัตยกรรมข้อมูลการฝึกอบรมและโครงสร้างพื้นฐานของโมเดล OpenAI ผู้พัฒนา ChatGPT ไม่เปิดเผยข้อมูลโดยละเอียดเกี่ยวกับสถานที่ตั้งของศูนย์ข้อมูล ระบบระบายความร้อน หรือการใช้น้ำต่อสาธารณะ อย่างไรก็ตาม นักวิจัยและผู้เชี่ยวชาญในอุตสาหกรรมได้พยายามประมาณการใช้ทรัพยากรน้ำของโมเดล AI จากข้อมูลที่มีอยู่และข้อสันนิษฐานที่มีเหตุผล วิธีการหนึ่งคือการประมาณการการใช้พลังงานของการฝึกอบรมและการใช้งานโมเดล จากนั้นใช้ค่าเฉลี่ยในอุตสาหกรรมสำหรับการใช้น้ำต่อกิโลวัตต์-ชั่วโมง (kWh) ของการผลิตไฟฟ้าในการประมาณการการใช้น้ำ อีก Approaches หนึ่งคือการวิเคราะห์การใช้น้ำของศูนย์ข้อมูลทั่วไปและการขยายขนาดตามขนาดและกิจกรรมที่คาดการของศูนย์ข้อมูลที่ใช้เพื่อให้พลังงานแก่ ChatGPT อย่างไรก็ตาม เป็นเรื่องที่ต้องทราบว่าการประมาณการเหล่านี้อาจแตกต่างกันไปจากการใช้น้ำที่แท้จริงอย่างมาก
ปัจจัยหลายประการมีอิทธิพลต่อการใช้น้ำของโมเดล AI เช่น ChatGPT ขนาดและความซับซ้อนของโมเดลมีความสัมพันธ์โดยตรงกับความต้องการการคำนวณ ซึ่งทำให้มีผลต่อการใช้พลังงานและความต้องการการระบายความร้อน โมเดลที่ใหญ่ขึ้นและซับซ้อนมากขึ้นจะต้องการพลังงานการประมวลผลมากขึ้นและสร้างความร้อนมากขึ้น ทำให้การใช้น้ำสูงขึ้น ประเภทของระบบระบายความร้อนที่ใช้ในศูนย์ข้อมูลยังมีบทบาทสำคัญ โดยเฉพาะการระบายความร้อนแบบระเหยซึ่งเป็นตัวเลือกที่ใช้น้ำมากที่สุด สภาพอากาศในภูมิภาคที่ตั้งของศูนย์ข้อมูลยังมีผลกระทบต่อเรื่องนี้ โดยเฉพาะสภาพอากาศที่ร้อนและแห้งทำให้ต้องการการระบายความร้อนมากขึ้น แหล่งพลังงานที่ใช้เพื่อให้พลังงานแก่ศูนย์ข้อมูลยังเป็นปัจจัยที่สำคัญ เนื่องจากวิธีการผลิตพลังงานที่ใช้น้ำมาก เช่น โรงไฟฟ้าถ่านหิน จะเพิ่มการใช้ทรัพยากรน้ำโดยรวม ตอนสุดท้าย ความมีประสิทธิภาพของโครงสร้างพื้นฐานและการดำเนินการของศูนย์ข้อมูลยังสามารถมีผลต่อน้ำในการใช้งาน โดยการออกแบบและปฏิบัติที่มีประสิทธิภาพมากขึ้นจะทำให้น้ำใช้น้อยลง
โมเดล AI เช่น ChatGPT มีสองระยะที่แตกต่างกัน ได้แก่ ขั้นการฝึกอบรมและขั้นการอนุมาน ขั้นการฝึกอบรมเกี่ยวข้องกับการป้อนข้อมูลจำนวนมากให้กับโมเดลเพื่อให้เรียนรู้รูปแบบและความสัมพันธ์ ซึ่งทำให้สามารถสร้างข้อความที่สอดคล้องและเกี่ยวข้องได้ ระยะเวลานี้มักจะต้องการการคำนวณที่มากกว่าขั้นการอนุมาน ซึ่งเป็นตอนที่โมเดลถูกใช้ในการสร้างคำตอบตามคำสั่งของผู้ใช้ ดังนั้น ขั้นการฝึกอบรมจึงมีการใช้น้ำที่สูงกว่าขั้นการอนุมาน งานวิจัยล่าสุดชี้ให้เห็นว่าการฝึกอบรมโมเดลภาษาใหญ่เช่น ChatGPT สามารถใช้น้ำได้หลายล้านแกลลอน ถึงแม้ว่าขั้นการอนุมานจะใช้น้ำน้อยลงต่อคำขอ แต่อัตราคำขอที่มากขึ้นก็สามารถสะสมเป็นการใช้น้ำมากในระยะยาวนอกจากนี้ โมเดลมักจะถูกฝึกใหม่เป็นระยะเพื่อปรับปรุงความถูกต้องและประสิทธิภาพของพวกมัน กระบวนการฝึกฝนนี้ยังต้องการน้ำมากเพราะต้องการทรัพยากรการประมวลผลมากขึ้น
การจัดการการใช้น้ำของ AI เป็นสิ่งจำเป็นสำหรับการส่งเสริมอนาคตที่ยั่งยืนมากขึ้น กลยุทธ์หลายอย่างสามารถนำไปใช้เพื่อลดการใช้น้ำในศูนย์ข้อมูลและการดำเนินงาน AI ซึ่งรวมถึงการปรับปรุงประสิทธิภาพของระบบระบายความร้อน การเปลี่ยนไปยังวิธีการระบายความร้อนที่ใช้น้ำน้อยกว่า การเพิ่มประสิทธิภาพของสถานที่ตั้งศูนย์ข้อมูล การใช้แหล่งพลังงานทดแทน และการส่งเสริมการอนุรักษ์น้ำ การลงทุนในการวิจัยและพัฒนาวิธีการพัฒนา AI ที่ใช้น้ำน้อยลงและโครงสร้างพื้นฐานที่ดียังมีความสำคัญเช่นกัน นอกจากนี้ การเพิ่มความโปร่งใสและการแบ่งปันข้อมูลระหว่างนักพัฒนา AI และผู้ดำเนินการศูนย์ข้อมูลจะช่วยให้เข้าใจและจัดการการใช้น้ำใน AI ได้ดียิ่งขึ้น โดยการนำกลยุทธ์เหล่านี้ไปใช้ อุตสาหกรรม AI สามารถลดผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อมและมั่นใจได้ว่า AI จะเป็นประโยชน์ต่อสังคมโดยไม่ทำลายความพร้อมใช้งานของทรัพยากรน้ำ
หนึ่งในวิธีการที่มีแนวโน้มมากที่สุดในการลดการใช้น้ำของ AI คือการนำเทคโนโลยีระบายความร้อนที่ใช้น้ำน้อยไปใช้ในศูนย์ข้อมูล การระบายความร้อนด้วยอากาศ ซึ่งใช้ลมแทนน้ำในการระบายความร้อน สามารถลดการใช้น้ำได้อย่างมาก อย่างไรก็ตาม การระบายความร้อนด้วยอากาศอาจต้องการพลังงานมากขึ้นในการทำงานและอาจไม่เพียงพอสำหรับการจัดการเซิร์ฟเวอร์ที่มีความหนาแน่นสูง การใช้การระบายความร้อนด้วยของเหลว ซึ่งเป็นวิธีที่หมุนเวียนของเหลวไปทั่วเซิร์ฟเวอร์ จะเสนอความสามารถในการระบายความร้อนที่เหนือกว่าซึ่งสามารถลดการใช้น้ำเมื่อเทียบกับการระบายความร้อนด้วยการระเหย การใช้การระบายความร้อนแบบฟรี ซึ่งใช้อากาศภายนอกในการเย็นศูนย์ข้อมูลเมื่ออุณหภูมิต่ำลงยังเป็นกลยุทธ์ที่มีประสิทธิภาพในการประหยัดน้ำ โดยเฉพาะในภูมิภาคที่มีสภาพอากาศเหมาะสม ระบบระบายความร้อนแบบผสมที่รวมเทคโนโลยีการระบายความร้อนที่ต่างกันยังสามารถนำมาใช้เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพในการใช้น้ำและประสิทธิภาพพลังงาน
ตำแหน่งที่ตั้งของศูนย์ข้อมูลสามารถมีผลกระทบที่สำคัญต่อการใช้น้ำ ศูนย์ข้อมูลที่สร้างขึ้นในภูมิภาคที่มีสภาพอากาศเย็นสามารถลดความต้องการการระบายความร้อน ขณะที่การตั้งอยู่ในพื้นที่ที่มีแหล่งพลังงานทดแทนมากมายสามารถลดการใช้น้ำที่เกี่ยวข้องกับการผลิตพลังงาน การเลือกสถานที่ที่เข้าถึงแหล่งน้ำที่ยั่งยืน เช่น น้ำที่ผ่านการรีไซเคิลหรือน้ำทะเล ยังช่วยลดการพึ่งพาทรัพยากรน้ำจืดได้ อย่างไรก็ตาม การตัดสินใจเรื่องการตั้งศูนย์ข้อมูลต้องคำนึงถึงปัจจัยต่างๆ เช่น การมีพลังงาน การเชื่อมต่อเครือข่าย และความใกล้ชิดกับผู้ใช้ ดังนั้น จึงต้องมีการเข้าถึงทางองค์รวมที่สมดุลระหว่างความยั่งยืนต่อสิ่งแวดล้อมกับการพิจารณาทางการดำเนินงานและเศรษฐกิจ องค์กรและหน่วยงานกำกับดูแลสามารถมีบทบาทในการส่งเสริมการตั้งศูนย์ข้อมูลที่ยั่งยืนโดยการให้แรงจูงใจในการตั้งสิ่งอำนวยความสะดวกในสถานที่ที่เป็นมิตรต่อสิ่งแวดล้อมและการดำเนินการข้อบังคับที่ส่งเสริมการอนุรักษ์น้ำ
ในการจัดการการใช้น้ำของ AI อย่างมีประสิทธิภาพ จะต้องเพิ่มความโปร่งใสและความรับผิดชอบในอุตสาหกรรม AI นักพัฒนา AI ควรเปิดเผยข้อมูลเกี่ยวกับการใช้พลังงานและการใช้น้ำของโมเดลของตน ในขณะที่ผู้ดำเนินการศูนย์ข้อมูลก็ควรจัดทำข้อมูลเกี่ยวกับระบบระบายความร้อนและแหล่งน้ำของตน แนวทางการวัดและการรายงานที่เป็นมาตรฐานสามารถช่วยให้การรวบรวมข้อมูลและการเปรียบเทียบข้อมูลเป็นไปได้ง่ายขึ้น ทำให้ผู้มีส่วนได้ส่วนเสียสามารถติดตามความก้าวหน้าและระบุพื้นที่ที่ต้องการการปรับปรุง การตรวจสอบและการรับรองโดยอิสระยังสามารถเพิ่มความรับผิดชอบและรับประกันว่าบริษัท AI จะบรรลุเป้าหมายด้านความยั่งยืน นอกจากนี้ ผู้บริโภคและนักลงทุนสามารถมีบทบาทโดยการเรียกร้องความโปร่งใสที่มากขึ้นและสนับสนุนบริษัทที่ให้ความสำคัญกับความยั่งยืนของสิ่งแวดล้อม โดยการส่งเสริมวัฒนธรรมของความโปร่งใสและความรับผิดชอบ อุตสาหกรรม AI สามารถก้าวไปสู่อนาคตที่ยั่งยืนมากขึ้น
เมื่อ AI ยังคงพัฒนาและเผยแพรมากขึ้น จึงเป็นสิ่งสำคัญที่จะต้องให้ความสำคัญกับความยั่งยืนและการพัฒนาที่มีความรับผิดชอบ โดยการใช้เทคโนโลยีที่ใช้น้ำน้อย ปรับตำแหน่งศูนย์ข้อมูลให้เหมาะสม ใช้แหล่งพลังงานทดแทน และส่งเสริมความโปร่งใสและความรับผิดชอบ อุตสาหกรรม AI จะสามารถลดผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อมและรับประกันได้ว่า AI จะเป็นประโยชน์ต่อสังคมโดยไม่ทำลายความพร้อมใช้งานของทรัพยากรน้ำ การร่วมมือระหว่างนักพัฒนา AI ผู้ดำเนินการศูนย์ข้อมูล นักการเมือง และนักวิจัยเป็นสิ่งสำคัญสำหรับการขับเคลื่อนนวัตกรรมและการพัฒนาวิธีการที่ยั่งยืน ด้วยการทำงานร่วมกัน เราสามารถสร้างระบบนิเวศ AI ที่มีทั้งพลังและรับผิดชอบต่อสิ่งแวดล้อมเพื่อให้อนาคตที่สดใสและยั่งยืนสำหรับทุกคน การใช้น้ำของ AI เป็นปัญหาที่สำคัญมากขึ้น แต่ด้วยความพยายามและความมุ่งมั่นต่อความยั่งยืน เราสามารถลดความกระหายของ AI และปลดล็อกศักยภาพทั้งหมดของมันเพื่อสิ่งดีงาม
