Den Tag vor dem Smartphone zu verbringen, ist nichts Neues, aber wissen Sie, wie viel Energie in die Erstellung von Bildern mithilfe künstlicher Intelligenz investiert wird? Jüngste Untersuchungen in den USA haben gezeigt, dass die Erzeugung eines einzelnen Bildes mithilfe von KI Energie verbrauchen kann, die einer vollständigen Ladung Ihres Mobiltelefons entspricht. Diese Studie analysierte verschiedene Sprachmodelle, um zu verstehen, wie jedes einzelne davon Strom verbraucht.
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KI und Variationen im Energieverbrauch
Die Studie ergab einen großen Unterschied im Energieverbrauch zwischen den untersuchten Technologien. Während KI-Chatbots einen relativ geringen Verbrauch aufwiesen, verbrauchte die Umwandlung von Text in ein Bild deutlich mehr Energie.
Die von der Carnegie Mellon University in Zusammenarbeit mit der Organisation Hugging Face durchgeführte Studie ergab 1.000 Anfragen für verschiedene Technologien. Im Durchschnitt lag der Verbrauch für Textantworten bei 0,42 kWh (Kilowattstunde). Für die Generierung eines Bildes wurden 1,35 kWh benötigt, was je nach Dateigröße und Komplexität der Details variieren kann.
Die Herausforderung der Energieeffizienz
Eines der am wenigsten effizienten Modelle überraschte mit einem Verbrauch von 11,49 kWh, was etwa 950 Vollladungen eines Smartphones entspricht. Dies zeigt, wie wichtig es für die Entwickler dieser Technologien ist, die Genauigkeit der Antworten mit der Berücksichtigung des Energieverbrauchs in Einklang zu bringen.
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Umweltauswirkungen von KIs
Neben dem Energieverbrauch wurden in der Studie auch die CO2-Emissionen von Modellen der künstlichen Intelligenz ausgewertet. Auch hier zeigten Technologien, die sich auf Textantworten konzentrierten, eine geringere Umweltbelastung im Vergleich zu Technologien, die sich auf die Bilderzeugung konzentrierten.
Die Ergebnisse zeigten, dass KI-Modelle, die sich auf bestimmte Aufgaben konzentrierten, im Vergleich zu generalistischen Modellen weniger Schadstoffe ausstießen. Diese, die die gesamte Datenbank analysieren, bevor sie die Antworten liefern, zeigten eine größere Umweltbelastung.
Kohlenstoffemissionen und KI-Effizienz
Während KIs, die sich auf bestimmte Aufgaben konzentrierten, Emissionen von 0,3 g CO2 bis 10 g verzeichneten, zeigten KIs, die sich auf Bildgebung konzentrierten, Werte zwischen 4 g und 30 g. Die Studie zeigt, dass das Training von KI aufgrund der Anzahl der zu analysierenden Parameter auch mehr Energie verbraucht und mehr CO2 ausstößt.
Tatsächlich betrachtet die Studie dies als einen ersten Schritt zur Entwicklung effizienterer Technologien und hofft, dass neue Forschungsergebnisse Entwickler bei der Suche nach nachhaltigeren Ansätzen für Innovationen mit KI leiten werden.
