Umjetna inteligencija (AI) postala je značajna pokretačka snaga u modernom svijetu, revolucionarizirajući industrije, automatizirajući zadatke i poboljšavajući naše svakodnevne živote. Međutim, kako AI nastavlja napredovati, također se pojavljuje zabrinutost zbog potrošnje energije i mogućeg utjecaja na okoliš. Energetska dilema u umjetnoj inteligenciji vrti se oko potrebe za uravnoteženjem inovacija i potrošnje, osiguravajući da razvoj novih tehnologija ne dolazi nauštrb resursa našeg planeta.

Jedan od primarnih razloga rastuće potrošnje energije u AI je sve veća složenost algoritama i modela. Duboko učenje, podskup umjetne inteligencije koji se usredotočuje na neuronske mreže, posebno troši mnogo resursa. Uvježbavanje modela dubokog učenja zahtijeva ogromne količine podataka i računalne snage, što dovodi do značajne potrošnje energije. Na primjer, studija iz 2019. koju su proveli istraživači sa Sveučilišta Massachusetts Amherst otkrila je da bi obučavanje jednog AI modela za obradu prirodnog jezika moglo emitirati jednaku količinu ugljika koliko i pet automobila tijekom svog životnog vijeka.

Ova potrošnja energije dodatno je pogoršana brzim rastom AI aplikacija u raznim sektorima, od zdravstva i financija do prijevoza i zabave. Kako sve više industrija usvaja tehnologije umjetne inteligencije, potražnja za računalnom snagom i energijom samo će rasti. Posljedično, ovaj rast je doveo do izgradnje masivnih podatkovnih centara, koji troše ogromne količine električne energije i generiraju znatne količine topline. Prema izvješću Međunarodne agencije za energiju, podatkovni centri diljem svijeta potrošili su oko 200 teravat-sati (TWh) električne energije u 2018., ili otprilike 1% globalne potražnje za električnom energijom.

Energetska dilema u umjetnoj inteligenciji nije samo ekološka već i ekonomska. Kako cijena električne energije nastavlja rasti, troškovi povezani s radom podatkovnih centara i obukom AI modela postat će sve veći teret za tvrtke i istraživačke institucije. To bi potencijalno moglo usporiti inovacije i spriječiti razvoj novih AI tehnologija koje bi mogle koristiti društvu.

Kako bi riješili ovu energetsku dilemu, istraživači i tvrtke istražuju različita rješenja kako bi AI učinila energetski učinkovitijom. Jedan pristup je razvoj učinkovitijih algoritama i hardvera.

Druga strategija je iskoristiti cloud computing i edge computing tehnologije za učinkovitiju distribuciju AI radnih opterećenja. Obradom podataka bliže izvoru, takvi procesi mogu smanjiti količinu energije potrebne za prijenos podataka u podatkovne centre i iz njih.

Suradnja između industrije, akademske zajednice i kreatora politike ključna je za rješavanje energetske dileme u umjetnoj inteligenciji. Vlade mogu igrati ključnu ulogu u promicanju energetske učinkovitosti i održivosti u umjetnoj inteligenciji postavljanjem standarda, pružanjem poticaja za istraživanje i razvoj i podupiranjem usvajanja obnovljivih izvora energije. Istodobno, poduzeća i istraživačke institucije moraju dati prioritet energetskoj učinkovitosti u svojim naporima za razvoj umjetne inteligencije i dijeliti najbolje prakse za poticanje inovacija u ovom području.