AI의 환경 발자국은 무시하기가 점점 어려워지고 있습니다. 파워 헝가리 데이터 센터, 지속적인 서버 냉각 및 칩 및 인프라에 필요한 원료는 업계가 인정하기 시작한 오염 문제를 촉발하고 있습니다. 양자 컴퓨팅 및 인공 지능의 조화 인 Quantum AI를 입력하십시오.
이진 비트에 의존하는 고전적인 컴퓨터와 달리, 양자 시스템은 여러 계산을 동시에 수행 할 수있는 큐브를 사용합니다. 따라서 특정 복잡한 문제를 해결하는 데 기하 급수적으로 더 효율적입니다. 비엔나 대학교 (University of Vienna)가 이끄는 최근 실제 실험에 따르면 오늘날의 소규모 양자 프로세서조차도 에너지의 일부를 사용하여 주요 작업에 대해 고전적인 기계 학습 모델을 능가 할 수 있습니다.
전기 대신 조명을 사용하여 데이터를 처리하는 광자료 양자 프로세서는 획기적인 혁신의 중심이었습니다. 그들은 분류 알고리즘을 더 빠르고 정확하게 실행하면서 훨씬 적은 전력을 끌었습니다. 이것은 더 이상 공상 과학이 아닙니다. 처음으로 연구원들은 실험실 시뮬레이션이 아닌 라이브 AI 작업에서 양자 이점을 보여주었습니다. 에너지 소비가 훨씬 낮은 이러한 종류의 성능은 기계 학습에서 큰 도약이 될 수 있습니다. 올바르게 조정되면 기후 목표를 망치지 않고 점점 더 강력한 AI 모델을 훈련시킬 수 있습니다. 그러나 양자 하드웨어는 아직 초기 단계에 있습니다. 하드웨어 불안정성과 제한된 확장 성은 큰 장애물로 남아 있습니다. 그럼에도 불구하고 초기 결과는 유망합니다.
AI 붐은 더러운 데이터 센터 폭발을 불러 일으키고 있습니다.
AI는 기후 변화를 추적하거나, 오염을 매핑하거나, 산불을 감지하는 데 도움이 될 수 있지만, 자체 인프라는 에너지와 자원을 통해 놀라운 속도로 불타고 있습니다. 대형 언어 모델을 훈련하면 뉴욕과 샌프란시스코 사이의 300 회의 여행만큼 많은 공동을 방출 할 수 있습니다. AI가 살고 숨을 쉬는 데이터 센터는 이전과 마찬가지로 빠르고 소비하는 힘을 곱하고 있습니다.
이 센터는 또한 냉각을위한 물, 칩을위한 희토류 미네랄을 필요로하며 서버가 은퇴 할 때 대규모 전자 폐기물을 만듭니다. 생성 AI 척도로서 계산에 대한 수요는 증가합니다. 아일랜드에서만 AI 데이터 센터는 2023 년에 모든 도시 주택보다 더 많은 전기를 소비했습니다. 전 세계적으로, 그들은 몇 년 안에 덴마크보다 더 많은 물을 사용할 수 있습니다.
녹색 서약이있는 회사조차도 뒤집 히고 있습니다. 지난 5 년간 Google의 배출량은 48% 증가한 반면 Microsoft는 29% 증가하여 AI 확장을 비난했습니다. 이러한 배출량 중 다수는 거대한 서버 농장에 전력을 공급하는 화석 연료에서 비롯됩니다. Quantum AI는 이러한 요구를 완화하는 데 도움이 될 수 있지만 그때까지 모든 AI 프롬프트 및 모델 교육 세션은 시스템에 더 많은 오염을 펌핑합니다. AI의 잠재력에 대한 과대 광고는 실제 행성 비용에 비해 무게를 측정해야합니다.
Greener AI는 더 나은 기술 이상의 기술이 필요합니다
정책 변경은 기한이 지났습니다. 전문가들은 AI 모델에 대한 필수 환경보고와 재활용 물 및 기타 구성 요소에 대한 규칙이 필요하다고 말합니다. 현재 대부분의 정부는 편견이나 잘못된 정보와 같은 AI의 사회적 피해를 규제하는 데 중점을두고 있습니다. 그러나 그것은 그것이 제기 된 환경 손상을 무시하는 데 비용이 들지 않아야합니다.
투명성도 중요합니다. 많은 모델이 배출이나 자원 소비에 대한 공개 데이터가없는 비밀리에 교육을받습니다. 그것은 누군가에게 책임을지는 것을 어렵게 만듭니다. Quantum ai는 언젠가 열차 모델을 더 빠르고 깨끗하게 할 수 있습니다. 그러나 AI가 개발, 배치 및 규제되는 방식을 고치기 전까지는 충분하지 않습니다. 대답은 AI를 포기하는 것이 아닙니다. 그것은 중립적 인 척하는 것을 멈추고 한계, 감독 및 지구를 더욱 가열하지 못하도록 계획으로 다른 중공업처럼 취급하기 시작하는 것입니다.
