A három legkörnyezetszennyezőbb AI eszköz
OpenAI: A legtöbbet használt AI eszköz az OpenAI által fejlesztett ChatGPT, amely évente több, mint 168 milliárd oldalletöltéssel operál. Ez összesen évente 44 millió kilogramm CO2e kibocsátást eredményez, amit ha az energiaigény oldaláról vizsgálunk, akkor
több, mint 68 ezer átlagos négyfős magyar háztartás éves energiafogyasztásának megfelelő villamos energiát használ fel.
Ehhez képest a nemrég piacra lépett kínai versenytárs, a Deepseek, “csupán” 14 milliárd éves oldalletöltéssel 2,3 millió kilogramm CO2e kibocsátást eredményez évente. Ami, ha arányaiban nézzük, határozottan kisebb egy oldalletöltésre jutó környezetterhelést jelent.
Deepl: A Deepl egy viszonylag régóta a köztudatban levő fordító platform, amely az utóbbi időben integrált számos AI megoldást a termékébe. Többek között ezek a változások a második helyre emelték, ami számokban kifejezve éves szinten 22,6 milliárd oldalletöltést és 12 millió kilogramm CO2e kibocsátást jelent.
Energiaigénye pedig nagyjából megfelel Szombathely éves lakossági energiafogyasztásának.
Midjourney: A Midjourney generatív mesterséges intelligencia, amely a felhasználó által leírt szavakból, úgynevezett promptokból állít elő képeket, hasonlóan mint az OpenAI féle DALL-E és a Stable Diffusion. A cég három év alatt elért oda, hogy évente több, mint 5 milliárd oldalletöltést bonyolít le, ami 9 millió kilogramm CO2e kibocsátással terheli a környezetet.
Ez ha az energiaigény oldaláról vizsgáljuk, akkor több, mint 14 ezer négyfős magyar háztartás éves energiafogyasztásának megfelelő villamosenergiát használ fel.
A megvizsgált AI eszközök között szerepel még a Perplexity (AI keresőmotor), a Copilot (AI chatbot), a Consensus (keresőmotor), a (mostanra már a Laylai.ai-ba beolvadt) Roam Around (AI utazásszervező), a Gemini (chatbot), a Claude (chatbot) és az Ideogram (AI kép és videógeneráló) is. Ezek a megoldások együttesen 1,9 milliárd havi oldalletöltést generálnak, és havonta közel 1,5 millió kilogramm CO2e kibocsátással járnak.
A belépések számát a Similarweb segítségével mérték, a 2025. januári adatok évesítve szerepelnek a számításban.
"Jól látszik, hogy a mesterséges intelligencia már az életünk része lett, és ez csak fokozódni fog. Tisztában kell azonban lenni vele, hogy a kényelemnek és a gyorsaságnak ára van. Az MI elképesztő mennyiségű energiaigénye ráadásul jelen állás szerint nem oldható meg csak zöld energiával, és akkor még nem beszéltünk a vízfelhasználásról. Bár ígéretes kezdeményezéseket láthatunk a rendszerek racionalizálására, az eszközök optimalizálására, még mindig nem látszik, hogyan lehet majd a mellékhatásokat kordában tartani. Ugyanakkor néha az az érzésem, hogy túlhasználjuk ezt az eszközt. Mi kifejezetten figyelünk például arra is, hogy olyan területeken vegyünk csak igénybe MI-t, ahol érdemben jobb, hatékonyabb működést tudunk elérni a segítségével.” - mondta Huszics György a Carbon.Crane társalapítója.
Miből származik az AI karbonkibocsátása?
Az AI-eszközök CO2-kibocsátása elsősorban három kulcsfontosságú területről származik: a modellképzés, az inferencia (következtetés levonása) és az infrastruktúra. A nagyméretű AI-modellek, például az OpenAI GPT-4 modelljének képzése hatalmas számítási teljesítményt igényel, ami több tízezer megawattóra (MWh) villamos energiát fogyaszt. A betanítás után a mesterséges intelligencia modellek a használat során továbbra is energiát fogyasztanak, mivel minden egyes felhasználói prompt (lekérdezés) számítást igényel. Emellett a mesterséges intelligenciát támogató infrastruktúra – például a felhőalapú számítástechnikai szolgáltatások, adatközpontok és adatátviteli hálózatok – tovább növelik az energiafogyasztást és ezáltal a kibocsátást is. A feltörekvőben lévő „zöld mesterséges intelligencia” kialakulásának célja e hatások mérséklése a modell méretének optimalizálásával, a hardveres háttér energiahatékonyságának javításával és a megújuló energiaforrásoknak a mesterséges intelligencia működésébe történő integrálásával.
Nem veszett el minden, lehetne csökkenteni
Ahogy az egész digitális világunk, úgy az AI eszközök karbonkibocsátása is jelentősen csökkenthető lenne megfelelő optimalizációval. Ezek közé tartoznak a hatékonyabb, megújuló energiával működő adatközpontok, a felhő alapú megoldások, illetve az optimalizált AI-modellek és az algoritmusok. De ide tartozik a weboldalakon található képek, vizuális elemek optimalizálása is. A cég mérései szerint a megvizsgált tíz AI eszköz használatához kapcsolódó karbonlábnyom megjelenítéshez tartozó részén – magát a promptolási felületén – összesen közel 7,5 millió kilogramm CO2e kibocsátás csökkenés lenne elérhető évente, csupán a képek optimalizációjával.
Nem meglepő, hogy e téren a képgeneráló eszközök állnak az élen, melyeknek átlagosan 58%-al lehetne csökkenteni az energiafogyasztását és a CO2e kibocsátását. A Midjourney esetében több, mint 7000 háztartás éves energiafogyasztásának megfelelő mennyiségről, míg az Ideogramnál ennek nagyságrendileg a feléről beszélhetünk. Ezen képgeneráló eszközök használata az előrejelzések szerint többszörösére fog nőni, így kiemelten fontos az optimalizációjuk.
A mesterséges intelligencia eszközök velünk maradnak, és ezáltal az energiaigényük is. Habár a ChatGPT a kezdeti népszerűsége miatt a figyelem középpontjába került, más AI-eszközök is egyre jobban hozzájárulnak a növekvő környezetszennyezéshez. Ezeknek az eszközöknek a tudatos fejlesztése elengedhetetlen ahhoz, hogy csökkenteni lehessen a digitális jelenlétünk energiaigényét. A csökkentés pedig nemcsak a környezetünknek kedvez, hanem a gazdaságnak is, hiszen minél kevesebb egy technológia energiaigénye, annál gazdaságosabb a működtetése is.
A címlapkép illusztráció. Címlapkép forrása: Portfolio
