ปัญญาประดิษฐ์และการปล่อยคาร์บอน: การพิจารณาผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อมอย่างเจาะลึก
บทบาทของเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ในชีวิตของเราเพิ่มขึ้นทุกวัน อย่างไรก็ตาม การพัฒนาเหล่านี้ ผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อม เราจำเป็นต้องทราบข้อมูลเพิ่มเติมว่าระบบ AI โดยเฉพาะระบบที่มีโมเดลภาษากว้าง (MLM) ใช้พลังงานไปเท่าใดในการตอบคำถามที่ต้องใช้เหตุผล และใช้พลังงานไปเท่าใด การปล่อยคาร์บอน ผลกระทบดังกล่าวได้กลายเป็นเรื่องที่น่าสนใจ
รอยเท้าคาร์บอนของโมเดลภาษาขนาดใหญ่
ตามการวิจัยพบว่าข้อผิดพลาดที่เกิดขึ้นเมื่อโมเดลปัญญาประดิษฐ์ตอบคำถาม การปล่อยคาร์บอนแตกต่างกันไปขึ้นอยู่กับความซับซ้อนของโมเดล จากการเปรียบเทียบโมเดล AI ที่แตกต่างกัน 14 โมเดล นักวิจัยจากมหาวิทยาลัยวิทยาศาสตร์ประยุกต์มิวนิกในเยอรมนีพบว่าคำถามที่ซับซ้อนมีความแม่นยำมากกว่าคำถามที่เรียบง่าย ปล่อยคาร์บอนเพิ่มขึ้น 6 เท่า สิ่งนี้แสดงให้เห็นว่าผู้ใช้จำเป็นต้องกระทำอย่างมีสติมากขึ้นโดยคำนึงถึงวิธีการที่พวกเขาได้รับคำตอบจากปัญญาประดิษฐ์และประเภทของคำถามที่พวกเขาถาม
คำถามที่ต้องใช้การใช้เหตุผลในระดับสูง
ในการศึกษานี้ซึ่งดำเนินการโดยดร. Maximilian Dauner ได้ระบุว่าคำถามที่ต้องใช้การใช้เหตุผลในระดับสูงทำให้โมเดล AI ใช้พลังงานมากขึ้น ตัวอย่างเช่น พีชคณิตนามธรรม หรือ ปรัชญา คำถามที่ถามในหัวข้อ เช่น เรื่องง่ายๆ บทเรียนประวัติศาสตร์ มันใช้พลังงานมากกว่าคำถามที่ว่า “AI ใช้พลังงานเท่าไร” มาก สิ่งสำคัญที่ผู้ใช้ต้องเข้าใจว่าเมื่อพวกเขาถามคำถามดังกล่าว AI จะทำให้เกิดการปล่อยคาร์บอนมากขึ้น
การขอคำตอบสั้น ๆ และตรงประเด็น
เมื่อโต้ตอบกับปัญญาประดิษฐ์ ผู้ใช้ ลดการปล่อยคาร์บอน ขอแนะนำให้บริษัทขอคำตอบที่สั้นและตรงประเด็นมากขึ้น การใช้โมเดลที่ซับซ้อนเฉพาะเมื่อจำเป็นจริงๆ จะช่วยลดผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อมได้ ตัวอย่างเช่น คำถามแต่ละข้อที่ถามโมเดล AI จะได้รับคำตอบเป็นจำนวนครั้งที่กำหนด โทเค็น การวิจัยแสดงให้เห็นว่าคำถามที่เน้นการใช้เหตุผลให้ผลลัพธ์โดยเฉลี่ย โทเค็น 543,5 ขณะผลิตมีคำถามง่ายๆ เพียงข้อเดียว โทเค็น 40 ผลิต
ความสมดุลระหว่างความแม่นยำและการปล่อยคาร์บอน
ควรคำนึงถึงต้นทุนด้านสิ่งแวดล้อมของโมเดล AI ที่มีความแม่นยำสูงด้วย ตัวอย่างเช่น โมเดลที่มีความแม่นยำประมาณ 85% แบบจำลองโคจิโตเมื่อเทียบกับรุ่นที่มีขนาดใกล้เคียงกันซึ่งให้คำตอบที่ง่ายกว่า ปล่อยมลพิษมากกว่าถึง 3 เท่า สถานการณ์ดังกล่าวก่อให้เกิดการแลกเปลี่ยนระหว่างความแม่นยำและความยั่งยืนในเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ ความสัมพันธ์แบบสัมปทาน มันหลีกเลี่ยงไม่ได้ที่จะต้องใช้ความพยายามมากขึ้นเพื่อหาคำตอบที่ถูกต้อง
ตัวอย่างที่น่าทึ่งของการปล่อยก๊าซคาร์บอน
เพื่อยกตัวอย่างที่สะดุดตา โมเดล DeepSeek R1การถามคำถาม 600 ข้ออาจก่อให้เกิดการปล่อยคาร์บอนเทียบเท่ากับเที่ยวบินจากลอนดอนไปนิวยอร์ก ดังนั้น จึงเป็นสิ่งสำคัญที่ผู้ใช้จะต้องระมัดระวังมากขึ้นเมื่อโต้ตอบกับ AI และลดผลกระทบต่อการปล่อยคาร์บอนให้เหลือน้อยที่สุด
ข้อดีของแบบจำลองทางเลือก
Öte yandan, รุ่น Qwen 2.5 ของ Alibaba Cloudสามารถตอบคำถามได้มากขึ้นด้วยความแม่นยำที่ใกล้เคียงกันในระดับการปล่อยคาร์บอนที่เท่ากัน ข้อมูลดังกล่าวมีความสำคัญในการแนะนำผู้ใช้ในการใช้ AI อย่างมีสติมากขึ้น การรู้ว่าโมเดลใดมีประสิทธิภาพมากกว่าภายใต้เงื่อนไขใดมีบทบาทสำคัญในการลดผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อมให้เหลือน้อยที่สุด
ปัญญาประดิษฐ์และความยั่งยืนในอนาคต
ดังนั้นการพัฒนาเทคโนโลยี AI ควรได้รับการพิจารณาอย่างรอบคอบในแง่ของความยั่งยืนของสิ่งแวดล้อม ผู้ใช้อาจต้องการคำตอบที่ชัดเจนยิ่งขึ้นเพื่อลดปริมาณคาร์บอนเมื่อใช้โมเดล AI ซึ่งจะช่วยทั้งรักษาธรรมชาติและช่วยให้ใช้ระบบ AI ได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น ในอนาคต การสร้างสมดุลระหว่าง AI และความยั่งยืนควรเป็นเป้าหมายสำคัญสำหรับผู้มีส่วนได้ส่วนเสียทุกคน
