Углеродный след искусственного интеллекта: Региональный анализ и новые подходы к оценке

Автор: Денис Аветисян

Исследование показывает, что эксплуатация больших языковых моделей, особенно в пользовательских приложениях, теперь вносит больший вклад в выбросы углерода, чем их обучение.

"Покупай на слухах, продавай на новостях". А потом сиди с акциями никому не известной биотех-компании. Здесь мы про скучный, но рабочий фундаментал.

Бесплатный Телеграм канал

Система G-TRACE структурирует путь к устойчивому развитию через семиуровневую пирамиду, где каждый этап – от измерения воздействия (L1-L2) до климатического управления (L7) – проходит строгую проверку на соответствие ключевым показателям, таким как выбросы CO2, жизненный цикл и региональные энергетические факторы, гарантируя, что только системы, доказавшие свою экологическую эффективность, переходят к следующему уровню.

Работа представляет методологию G-TRACE для регионально-специфического учета выбросов углерода при использовании генеративных моделей искусственного интеллекта и предлагает концепцию ‘пирамиды устойчивости ИИ‘.

Несмотря на растущий интерес к энергоэффективности при обучении больших моделей искусственного интеллекта, оценка углеродного следа от их использования остается сложной задачей. В работе ‘Quantifying the Climate Risk of Generative AI: Region-Aware Carbon Accounting with G-TRACE and the AI Sustainability Pyramid’ представлен фреймворк G-TRACE, позволяющий количественно оценить выбросы CO2, связанные с обучением и использованием генеративного ИИ, с учетом географического расположения. Полученные результаты показывают, что именно этап инференса, особенно при массовом пользовательском вовлечении, доминирует в цикле жизни выбросов, что требует нового подхода к учету углеродного следа. Как можно эффективно интегрировать принципы устойчивости в разработку и развертывание генеративного ИИ, обеспечивая баланс между инновациями и экологической ответственностью?

Генеративный Искусственный Интеллект: Экспоненциальный Рост и Культурная Нагрузка

Генеративный искусственный интеллект (GenAI), представленный моделями GPT-4, Gemini и Claude, стремительно трансформирует отрасли благодаря экспоненциальному росту вычислительных мощностей и сложности нейронных сетей. Однако, широкое распространение GenAI сопряжено с растущей “Культурной вычислительной нагрузкой”, возникающей в процессе обучения и инференса, на долю которого приходится 78% выбросов в течение жизненного цикла модели.

В течение трехлетнего периода развития (2022–2025 гг.) наблюдается ускоренное развитие генеративных моделей искусственного интеллекта (GenAI) к сверхчеловеческому уровню производительности, что подтверждается показателями MMLU и индикаторами рыночного внедрения, при этом модели классифицируется на три уровня производительности: начинающий, человеческий и сверхчеловеческий.

Архитектура Transformer, несмотря на эффективность, требует оптимизации для снижения вычислительных требований и экологического следа. Эффективность требует обоснования каждой операции и ее места в архитектуре.

Количественная Оценка Углеродного Следа GenAI: Фреймворк G-TRACE

Точный учет выбросов углерода необходим для оценки экологической стоимости рабочих нагрузок GenAI. Фреймворк G-TRACE предоставляет кросс-модальный подход к количественной оценке воздействия, подтверждая, что фаза инференса составляет 78% от общего объема выбросов CO2. Региональные коэффициенты выбросов существенно влияют на экологический след: разница в 35,6 раза между Индией и Норвегией при выполнении идентичных задач.

Архитектура G-TRACE преобразует сигналы социальной активности и метаданные рабочей нагрузки в оценки энергии и выбросов CO2 с учетом границ неопределенности посредством трех этапов: отслеживания трендов, моделирования устройств и регионально-зависимой оценки CO2, при этом учитываются различные классы устройств (ноутбуки с и без графических процессоров, мобильные устройства) и региональные факторы для обеспечения справедных и чувствительных межмодальных сравнений.

Фреймворк учитывает различные классы устройств и региональные факторы для обеспечения справедливых межмодальных сравнений.

Стратегии Устойчивого Развития GenAI: Оптимизация и Пирамида Устойчивости

Оптимизация моделей, включая большие языковые модели (LLM) и модели зрения и языка (VLM), критически важна для снижения вычислительной сложности и энергопотребления. Методы “обрезания” и “квантования” позволяют уменьшить размер модели и требования к ресурсам без существенной потери точности. Особое внимание требует оптимизация мультимодальных VLM, таких как DALL-E и Stable Diffusion.

Генеративные задачи охватывают различные модальности, включая мультимодальные данные, видео, аудио, изображения и текст.

Обучение GPT-4 привело к потреблению 28 800 МВтч и выбросу 6912 тонн CO2. Концепция “Пирамиды устойчивости ИИ” предлагает организациям последовательно переходить от измерения углеродного следа к активному внедрению экологической ответственности.

Будущее Устойчивого Искусственного Интеллекта: Оптимизация и Энергоэффективность

Внедрение устойчивых практик перестало быть факультативным и стало необходимостью для долгосрочной жизнеспособности GenAI. Модели, подобные Grok, демонстрируют потенциал мультимодального ИИ, однако достижения должны быть сбалансированы с экологическими соображениями. Например, тренд #Ghibli генерировал 4309 МВтч / 2068 тонн CO2 в год.

Продолжающиеся исследования и разработка энергоэффективных архитектур и алгоритмов имеют жизненно важное значение для минимизации “Культурной вычислительной нагрузки”. Оптимизация моделей и инфраструктуры позволяет снизить потребление энергии и выбросы углекислого газа. Если решение кажется магией – значит, не раскрыт инвариант.

Исследование подчеркивает растущую важность учета выбросов углерода не только на этапе обучения больших языковых моделей, но и, что особенно критично, при их использовании в масштабе. Эта работа демонстрирует, что именно этап инференса, с учетом региональных особенностей энергосистем, вносит основной вклад в общий углеродный след. Как метко заметил Эдсгер Дейкстра: «Простота — это высшая форма совершенства». В данном контексте, стремление к математической чистоте алгоритмов, к их максимальной эффективности, является не только эстетическим принципом, но и необходимостью для достижения устойчивого развития искусственного интеллекта. Очевидно, что для минимизации воздействия на окружающую среду необходим переход к энергоэффективным конструкциям и регионально-ориентированному учету выбросов, что соответствует принципам, изложенным в концепции AI Sustainability Pyramid.

Что дальше?

Представленная работа, хотя и демонстрирует преобладание выбросов углерода на этапе инференса генеративных моделей, лишь обнажает глубину проблемы. Утверждение о «региональном учете углерода» требует не просто сбора данных о составе электроэнергетических сетей, но и разработки математически строгих моделей, способных предсказывать изменения в этих сетях – фактор, зачастую игнорируемый в упрощенных оценках. Недостаточно констатировать зависимость от «зеленой» энергии; необходимо доказать ее стабильность и предсказуемость.

Особую обеспокоенность вызывает концепция «устойчивой пирамиды ИИ». Построение иерархической структуры, безусловно, логично, но ее эффективность напрямую зависит от строгости критериев оценки на каждом уровне. Нельзя допустить, чтобы «зеленый» брендинг заменял реальный анализ энергоэффективности и жизненного цикла. Любое отклонение от математической точности – это не просто ошибка, а сознательное введение в заблуждение.

В конечном итоге, задача сводится не к разработке более «зеленых» алгоритмов, а к созданию формальной системы верификации. Каждый этап разработки и эксплуатации генеративных моделей должен быть подвергнут строгому математическому анализу, а результаты должны быть общедоступны и проверяемы. Только тогда можно будет говорить о реальном прогрессе в области устойчивого ИИ – прогрессе, основанном на доказательствах, а не на предположениях.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.04776.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-11-10 20:27