आंकड़े में जेनेरिक एआई के पर्यावरणीय प्रभाव पर एक नज़र

यहां 2025 की शुरुआत में खेल की स्थिति पर कुछ प्रमुख आंकड़े दिए गए हैं:

Google की शक्ति दस बार

Openai के चैटबॉट के लिए किया गया प्रत्येक अनुरोध, जो प्राकृतिक भाषा के प्रश्नों के लिए सभी प्रकार की प्रतिक्रियाओं को उत्पन्न करने में सक्षम है, 2.9 वाट-घंटे बिजली का उपभोग करता है।

अंतर्राष्ट्रीय ऊर्जा एजेंसी (IEA) के अनुसार, यह Google खोज के लिए समान आंकड़े से दस गुना अधिक है।

Openai का दावा है कि CHATGPT में अब 300 मिलियन साप्ताहिक उपयोगकर्ता हैं जो हर एक दिन कुल एक बिलियन अनुरोध कर रहे हैं।

चैट से परे, जिसने 2022 में जनता की चेतना में उदार एआई के उद्भव को सामने रखा, हजारों चैटबॉट हैं।

फ्रांसीसी प्रदूषकों IFOP के एक सर्वेक्षण में पाया गया कि देश में 18- से 24 साल के बच्चों में से 70 प्रतिशत ने कहा कि उन्होंने उदार एआई का इस्तेमाल किया।

अमेरिका में, एक मॉर्निंग कंसल्ट पोल में पाया गया कि 13- से 17 साल के बच्चों में से 65 प्रतिशत ने सामान्य आबादी के लिए आधे के करीब संख्या के साथ जनरेटिव एआई का इस्तेमाल किया।

फ्रांस और जर्मनी से बड़ा

जनरेटिव एआई सूचना और कंप्यूटिंग शक्ति के विशाल भंडार की मेजबानी करने वाले डेटा केंद्रों के बिना कार्य नहीं करेगा।

कंसल्टेंसी डेलोइट के एक अध्ययन के अनुसार, 2023 में, डेटा सेंटरों ने वैश्विक बिजली की खपत का लगभग 1.4 प्रतिशत हिस्सा लिया।

लेकिन बड़े पैमाने पर निवेश के साथ जनरेटिव एआई में योजना बनाई गई है, यह आंकड़ा 2030 तक तीन प्रतिशत तक पहुंचने की उम्मीद है-या 1,000 टेरावाट-घंटे (TWH)।

डेलॉइट ने कहा कि फ्रांस और जर्मनी की संयुक्त वार्षिक खपत के साथ तुलनीय था।

IEA 2022 के स्तरों की तुलना में 2026 तक, 800 TWH तक, 2026 तक डेटा सेंटर बिजली की खपत में 75 प्रतिशत से अधिक वृद्धि का अनुमान लगाता है।

अमेरिकन कंसल्टेंसी गार्टनर ने कहा कि विशाल बिजली की मांगों का मतलब है कि एआई अनुप्रयोगों के लिए निर्मित 40 प्रतिशत डेटा केंद्र 2027 तक बिजली की कमी का सामना कर सकते हैं।

CO2 में सैकड़ों उड़ानें

बड़े भाषा के मॉडल (LLMS) में से एक का प्रशिक्षण जो पावर चैटबॉट्स ने लगभग 300 टन ग्रीनहाउस गैस कार्बन डाइऑक्साइड उत्पन्न किया, जो 2019 में अनुमानित मैसाचुसेट्स एमहर्स्ट विश्वविद्यालय के शोधकर्ताओं के शोधकर्ता हैं।

यह न्यूयॉर्क और बीजिंग के बीच 125 रिटर्न उड़ानों के समान आउटपुट के आसपास है।

दो साल बाद, ऑक्सफोर्ड विश्वविद्यालय के शोधकर्ताओं ने ओपनईएआई के जीपीटी -3 मॉडल के लिए एकल प्रशिक्षण सत्र के लिए 224 टन पर आंकड़ा रखा।

डेवलपर्स को अपनी तकनीक को आगे बढ़ाने के लिए हजारों मॉडलों को प्रशिक्षित करना पड़ता है।

इस तरह के अनुमानों के बावजूद, शोधकर्ताओं का कहना है कि जेनेरिक एआई के समग्र ग्रीनहाउस उत्सर्जन को देखते हुए चुनौतीपूर्ण है।

विशेषज्ञों और संस्थानों ने मॉडल का उत्पादन कैसे किया जाता है, इस बारे में जानकारी की कमी की ओर इशारा किया है, साथ ही वैश्विक माप मानकों की अनुपस्थिति भी।

पानी की नदियाँ

ऊर्जा से परे, जेनेरिक एआई भी पानी का सेवन करता है, विशेष रूप से कंप्यूटर हार्डवेयर को ठंडा करने के लिए।

GPT-3 को Arlington में कैलिफोर्निया विश्वविद्यालय और टेक्सास विश्वविद्यालय के शोधकर्ताओं के एक रूढ़िवादी अनुमान के अनुसार, 10 और 50 प्रतिक्रियाओं के बीच लगभग आधा लीटर (एक पिंट) पानी की आवश्यकता होती है।

कुल मिलाकर, पानी की बढ़ी हुई एआई की मांग 4.2 बिलियन और 6.6 बिलियन क्यूबिक मीटर (155 बिलियन – 233 बिलियन क्यूबिक फीट) के बीच की राशि का अनुमान है।

2023 के अध्ययन के अनुसार, यह डेनमार्क के वार्षिक पानी की खपत का चार से छह गुना है।

इलेक्ट्रॉनिक कचरे के ढेर

द नेचर कम्प्यूटेशनल साइंस जर्नल के एक अध्ययन के अनुसार, 2023 में लगभग 2,600 टन इलेक्ट्रॉनिक कचरे जैसे ग्राफिक्स कार्ड, सर्वर और मेमोरी चिप्स 2023 में जेनेरिक एआई अनुप्रयोगों से उभरे।

शोधकर्ताओं ने उस आंकड़े को 2030 तक 2.5 मिलियन टन तक छोड़ दिया, यदि वर्तमान रुझान जारी है और कचरे को सीमित करने के लिए कुछ भी नहीं किया जाता है।

यह लगभग 13.3 बिलियन के बराबर स्मार्टफोन के बराबर होगा।

और बहुत अधिक कंप्यूटर हार्डवेयर की तरह, चिप्स सहित एआई उपकरणों को निर्माण के लिए दुर्लभ धातुओं की आवश्यकता होती है।

ऐसी धातुओं के लिए खनन, अक्सर अफ्रीका में, भारी प्रदूषणकारी प्रक्रियाओं को शामिल कर सकते हैं।