הצד האפל של מציאות הבינה המלאכותית. חלק א’
לטכנולוגיות של בינה מלאכותית יש השפעה חיובית על תחומים רבים בחיי היומיום שלנו, אבל מה שרבים אולי לא מבינים הוא ההשפעות המזיקות שלהן על החיים בכלל: החיים על הפלנטה הזו.
צריכת החשמל של מיקרוסופט בשנת 2023, למשל, עלתה על 24 טרה-וואט, יותר מזו של מדינה כמו ירדן, או אפילו ערב הסעודית.
שימוש מופרז באנרגיה מלוכלכת לייצור חשמל מגביר את ההשפעה של פליטות מזיקות על הסביבה.
בנוסף לחשמל, מגזר טכנולוגיית הבינה המלאכותית משתמש בכמויות אדירות של מים כדי לקרר מכשירים המעבדים אלגוריתמים מורכבים.
חזית הטכנולוגיה
מרכזי נתונים הם הקו הקדמי במאבק על ההובלה בתחום הבינה המלאכותית.
מרכזים אלו אינם חדשים. מרכז הנתונים הראשון הוקם באוניברסיטת פנסילבניה ב-1945 כדי לתמוך במה שהיה ידוע אז בתור המחשב הדיגיטלי הראשון לשימוש כללי, או בקיצור ENIAC .
מרכזים אלו הם עמוד השדרה של מחשוב מודרני, אחסון ועיבוד כמויות אדירות של נתונים.
נתונים אלו מבטיחים את המשך פעילותם של כל אתרי האינטרנט הפועלים באינטרנט, ומקלים על תפעול הסמארטפונים והמחשבים.
אבל הופעתה של הבינה המלאכותית, במיוחד בינה מלאכותית גנרטיבית, כמו ChatGPT וג’מיני, שינתה “דרמטית” את הדרך בה פועלים מרכזי נתונים, לפי מאמר שפורסם על ידי המכון הטכנולוגי של מסצ’וסטס (MIT).
כיום, מרכזים אלה מורכבים ממבני תעשייה גדולים, המאכסנים אוסף של מכשירים אלקטרוניים מסיביים.
בתוך מבנים אלה נמצאים התקני אחסון נתונים דיגיטליים, שרתי תקשורת ומחשוב ענן, המאפשרים אחסון ועיבוד נתונים.
ארה”ב מובילה במספר המרכזים לעיבוד נתונים בעולם:
בין 2022 ל-2023, דרישות הספק של מרכזי נתונים בצפון אמריקה יעלו מ-2,688 מגה-ואט ל-5,341 מגה-ואט, לפי הערכות מדענים.
חלק מהגידול הזה קשור לנדרש על ידי AI גנרטיבי, לפי MIT.
ברחבי העולם, מרכזי נתונים צרכו 460 טרה-וואט של אנרגיה בשנת 2022.
מרכזי נתונים מדורגים במקום ה-11 מבין צרכני החשמל השנתיים הגדולים בעולם, בדירוג בין צרפת (463 TWh) וסעודיה (371 TWh), לפי ה-OECD.
עד שנת 2026, MIT מעריכה כי צריכת החשמל של מרכזי נתונים עשויה להגיע ל-1,050 טרה-וואט, פוטנציאלית למקם אותם במקום החמישי, בין יפן לרוסיה.
הדרישה לחשמל גדלה ב-20 השנה האחרונות פי 147:
בינה מלאכותית גנרית לבדה היא לא הגורם היחיד, מסביר המכון הטכני, אבל הוא “מניע מרכזי” לקראת ביקוש מוגבר לאנרגיה ומים.
מרכזים אלו משתמשים בכמויות עצומות של חשמל ויש להם מקורות חשמל חלופיים במקרה של הפסקות חשמל או מקרי חירום, המאפשרים להם להמשיך לפעול.
אבל אספקת מספיק אנרגיה להפעלת המרכזים הללו הפכה לאתגר לאור הביקוש הגלובלי הגובר לאנרגיה.
נשיא ארצות הברית דונלד טראמפ הציג תוכנית לפיתוח אנרגיה גרעינית בארצות הברית, שזכתה לתמיכה משמעותית הן מהרפובליקנים והן מהדמוקרטים ועשויה להוות את הפתרון הידידותי ביותר לסביבה.
פרופסור אנאנד ראו מאוניברסיטת קרנגי מלון הסביר כי בנוסף לשימוש האינטנסיבי בחשמל, צצה דילמה חדשה עבור מרכזים אלו.
מכשירים אלקטרוניים גדולים הצורכים כמויות גדולות של אנרגיה עלולים להתחמם לטמפרטורות גבוהות מאוד, להשפיע על הביצועים שלהם ואף לגרום לנזק.
זה אולי נראה מוזר במבט ראשון, אבל בניגוד למחשב הקטן שלך, שמשתמש במאוורר או שניים כדי לקרר את השבבים שלו, מכשירי מרכז הנתונים משתמשים במים לקירור.
אלפי ליטרים של מים נכנסים למחליף חום המפעיל רשת עצומה ומורכבת של צינורות ורדיאטורים המשתרעת על כל המכשירים החשמליים והאלקטרוניים, מבלי לגעת כמובן באף אחד מהמעגלים החשמליים.
ממש כמו חשמל, צריכת כמויות כה גדולות של מים מעמיסה באופן משמעותי על המשאבים המקומיים של האזור בו נמצא מרכז הנתונים.
התברר כי קיימות פעילותם של מרכזים אלו הפכה להיות תלויה בהבטחת משאבים משמעותיים של חשמל ומים.
אבל יש פתרונות אחרים, לדברי פרופסור ראו, כמו שימוש בחנקן לקירור במקום במים.
למרות שחנקן מצוי בשפע, ומהווה כ-78 אחוז מהאוויר באטמוספירה של כדור הארץ, השימוש בו לקירור יקר מאוד, מה שהופך את המים לאופציה חסכונית יותר.
פתרונות חדשניים שנפגעו על ידי “הזיות”
במקום להשקיע כל כך הרבה מאמץ בקירור מכשירים אלקטרוניים, למה לא להשתמש במכשירים שפולטים פחות חום, מה שאומר בהכרח שהם צורכים פחות אנרגיה?
אולי תחשוב שזה רעיון אידיאלי רחוק מהמציאות, אבל, שוב, פנטזיה הופכת למציאות.
מחקר נערך כבר זמן מה לפיתוח מה שמכונה מחשבים קוונטיים.
ההסתמכות של מחשב מסוג זה על פיזיקת קוונטים מאפשרת לו לבצע מספר עצום של חישובים בזמן קצר, מה שמאפשר לו להשתמש בפחות אנרגיה.
נתונים ידועים באנגלית בשם “בייט” ומבוססים על המערכת המתמטית הבינארית המורכבת משני מספרים, 0 ו-1, שהיא המערכת המשמשת במחשבים.
אבל מחשבים קוונטיים מסתמכים על קיוביטים, שיכולים להיות בשני המצבים 0 ו-1 בו-זמנית, מצב המכונה סופרפוזיציה קוונטית.
תכונה ייחודית זו אפשרה למחשבים אלו להפגין יכולת יוצאת דופן לפתור משוואות מורכבות ולספק תשובות מתוחכמות לשאלות מורכבות, על ידי עיבוד משוואות ובעיות מרובות בו זמנית.
כמובן שמחשבים קוונטיים שימשו לפיתוח מודלים של שפה לבינה מלאכותית, אבל התשובות שהם מספקים היו “לא יציבות”.
המונח “לא יציב” מבוטא לפעמים כ”הזיה”, כפי שהוסבר על ידי סם רזניק, חוקר במכון לאבטחה וטכנולוגיה מתעוררת באוניברסיטת ג’ורג’טאון, ופרופסור ראו.
תוכנה “הזיה” זו מורכבת ממודל AI המספק תשובות שגויות, לא הגיוניות, לא מציאותיות או אבסורדיות שאינן הגיוניות.
קהילת מחקר הבינה המלאכותית פועלת לשיפור היכולות של מחשבים קוונטיים, תוך ניצול היכולות הייחודיות שלהם, במיוחד בהשגת אותן תוצאות בפחות מאמץ וזמן.
קרדיט: אלחורה קרדיט לתמונות: רשתות חברתיות