কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা জলবায়ু পরিবর্তনের বিরুদ্ধে লড়াই করতে সাহায্য করবে, কিন্তু সেই প্রতিশ্রুতি পূরণ করতে, কোম্পানিগুলিকে এআই-এর ব্যক্তিগত জলবায়ু প্রভাব সীমিত করার জন্য একটি কৌশল খুঁজে বের করতে হবে।
অনেক অনুমান অনুসারে, তথ্য ও যোগাযোগ প্রযুক্তি ইতিমধ্যে বিশ্ব গ্রিনহাউস-গ্যাস নির্গমনে 3% অবদান রেখেছে। ডেটা সেন্টারগুলি বিমান শিল্পের মতো একই পরিমাণ নির্গমন করে এবং প্রচুর পরিমাণে জল ব্যবহার করে। এবং AI বাড়ার সাথে সাথে এর বড়-ভাষা মডেলগুলিকে প্রশিক্ষণ এবং চালানোর জন্য প্রয়োজনীয় শক্তি বৃদ্ধি পাবে।
যাইহোক, এআই প্রযুক্তিগুলিকে আরও দক্ষ করে নির্গমন কমাতে পারে।
বর্ণমালা‘এস
গুগল এবং আমেরিকান এয়ারলাইন্স বিমানগুলিকে কম বাষ্প পথ তৈরি করতে সাহায্য করার জন্য AI ব্যবহার করেছিল, যা গ্লোবাল ওয়ার্মিংয়ে অবদান রাখে। Google নদীর বন্যার পূর্বাভাস দিতে এবং এর মানচিত্র পরিষেবাতে পরিবেশ-বান্ধব রুটের পরামর্শ দিতেও এটি ব্যবহার করে। সান ফ্রান্সিসকো-ভিত্তিক স্টার্টআপ ভার্সাস কোম্পানিগুলিকে পরিষ্কার শক্তির উত্স করার প্রক্রিয়াটিকে সহজ করার জন্য AI ব্যবহার করছে। উপকূলীয় শহরগুলিতে সমুদ্রের দখলের ম্যাপিং থেকে শুরু করে দাবানলের জন্য ঝুঁকিপূর্ণ শুষ্ক ভূমির ম্যাপিং পর্যন্ত একটি উষ্ণ পৃথিবী কেমন হবে তার ছবি তৈরি করতে AI ব্যবহার করা হচ্ছে।
যেহেতু AI সমাজে আরও একীভূত হয়, একটি নিরপেক্ষ খুঁজে পাওয়া – যদি ইতিবাচক না হয় – ইন্টারনেট জলবায়ু প্রভাব গুরুত্বপূর্ণ। AI ব্যবহারকারী অনেক কোম্পানির কার্বন নির্গমন এবং পানি ব্যবহারে ইতিবাচক ও নেতিবাচক উভয় ধরনের প্রভাব রয়েছে। তারা তাদের উচ্চাভিলাষী নেট-শূন্য লক্ষ্যগুলি অনুসরণ করে এটি বেশ ভারসাম্যপূর্ণ কাজ হতে পারে।
AI বাড়ার সাথে সাথে এর বৃহৎ-ভাষা মডেলগুলিকে প্রশিক্ষণ ও চালানোর জন্য প্রয়োজনীয় শক্তি বৃদ্ধি পাবে।
ছবি:
ওমর মার্কস/জুমা প্রেস
শক্তি ভারসাম্যহীনতা
সাশা লুসিওনি, এআই-অ্যাপ্লিকেশন বিকাশকারী হাগিং ফেসের একজন গবেষণা বিজ্ঞানী, ব্লুম নামে 176 বিলিয়ন প্যারামিটার সহ একটি মেশিন-লার্নিং মডেলের আজীবন কার্বন ফুটপ্রিন্ট ম্যাপ করার জন্য অন্য দুই গবেষকের সাথে কাজ করেছেন এবং তারা যা খুঁজে পেয়েছেন তা হতবাক।
মডেলগুলিকে প্রশিক্ষণ দেওয়ার জন্য ব্যবহৃত শক্তির বহিরাগত উপাদানগুলি – যা এই অঞ্চলের বেশিরভাগ গবেষণা বিবেচনা করে না – “এত গুরুত্বপূর্ণ যে তারা মোট নির্গমনকে দ্বিগুণ করে”।
উদাহরণস্বরূপ, একটি গ্রাফিক্স-প্রসেসিং ইউনিট তৈরি করা – হার্ডওয়্যারের একটি টুকরো যা গভীর শিক্ষায় গণনার গতি বাড়ায় – বিশুদ্ধ জল এবং বিরল ধাতু জড়িত। এটি স্থানীয় আবহাওয়া মান প্রদান করে। ব্লুম তার প্রশিক্ষণে এই জিপিইউগুলির এক হাজারেরও বেশি ব্যবহার করেছেন এবং এটি তাদের গবেষণায় লুসিওনির দল দ্বারা মূল্যায়ন করা বেশ কয়েকটি বহিরাগতদের মধ্যে একটি।
কিন্তু ব্লুমের মতো একই প্যারামিটার আকারের মডেলগুলি, যেমন OpenAI-এর ChatGPT-3, উল্লেখযোগ্যভাবে কার্বন নির্গমন উৎপন্ন করেছে – 20 গুণেরও বেশি – এবং ব্লুমের তুলনায় প্রায় তিনগুণ বেশি শক্তি খরচ করেছে।
শক্তির উত্সগুলি নির্গমনের বৈষম্যের জন্য একটি প্রধান অবদানকারী ফ্যাক্টর, লুসিওনি বলেছেন। মডেলগুলিকে প্রশিক্ষণ দেওয়ার জন্য ব্যবহৃত বিদ্যুৎ যদি “ক্লিনার” থেকে নেওয়া হয়, যা বড়-শিক্ষার মডেলের আকার পরিবর্তন না করেও কার্বন নির্গমন কমাতে পারে।
মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রে, যেখানে কোনও কেন্দ্রীয় বৈদ্যুতিক গ্রিড নেই, একটি রাজ্য বনাম অন্য রাজ্যে প্রশিক্ষণের মডেলগুলি কার্বন নির্গমনের উপর বড় প্রভাব ফেলতে পারে। ক্যালিফোর্নিয়ায়, যেখানে প্রচুর পরিমাণে বায়ু শক্তি রয়েছে, যদি একই মডেলকে ভার্জিনিয়ার মতো রাজ্যে সেই শক্তি ব্যবহার করার জন্য প্রশিক্ষণ দেওয়া হয়, যা শক্তির জন্য জীবাশ্ম জ্বালানির উপর সম্পূর্ণ নির্ভরশীল।
যদি ব্লুম অন্যান্য বৃহৎ-ভাষার মডেলগুলির তুলনায় পরিবেশগত পরামিতিগুলির পরিপ্রেক্ষিতে ভাল কাজ করে, তবে এটি এখনও আপেক্ষিক। এটি 2023 সালের এপ্রিল স্ট্যানফোর্ডের প্রতিবেদন অনুসারে, 41 বছরের জন্য গড় মার্কিন অঞ্চলকে শক্তি দেওয়ার জন্য মার্চ থেকে জুলাই 2022 পর্যন্ত মডেলের প্রশিক্ষণে যথেষ্ট শক্তি ব্যবহার করেছে। কোচিং রানে নিউইয়র্ক থেকে সান ফ্রান্সিসকো পর্যন্ত একজন যাত্রীর রাউন্ড-ট্রিপ ফ্লাইটের 25 গুণ বেশি নির্গমন ছিল এবং এক বছরে গড়ে আমেরিকানদের চেয়ে তৃতীয়াংশ বেশি।
ওরেগনের একটি Google জ্ঞান কেন্দ্র। 2022 সালে কোম্পানির মোট অন-সাইট ডেটা সেন্টারের জলের ব্যবহার 2021 সালের তুলনায় প্রায় 20% বৃদ্ধি পেয়েছে।
ছবি:
অ্যান্ড্রু সেলস্কি/অ্যাসোসিয়েটেড প্রেস
গভীর জলে
ইলেকট্রিক্যাল এবং কম্পিউটার ইঞ্জিনিয়ারিং এর অধ্যাপক জিয়াওলি রেনের এই বছরের গবেষণা অনুসারে, এআই খুব তৃষ্ণার্ত। ক্যালিফোর্নিয়া বিশ্ববিদ্যালয়ের রিভারসাইডের অধ্যাপক ড.
তাদের কাজ দেখায় যে ChatGPT-3 কে 20 থেকে 50 প্রশ্নের প্রথম কথোপকথনের জন্য একটি 500 মিলি জলের বোতল “পান” করতে হবে, যেখানে শক্তি উৎপন্ন হয় তার উপর নির্ভর করে। ChatGPT-4 এর থেকে অনেক বেশি ব্যবহার করে বলে মনে হচ্ছে, যদিও পুরো প্ল্যাটফর্ম জুড়ে গোপনীয়তা এবং গোপনীয়তার অর্থ হল সঠিক অনুমান করার জন্য পর্যাপ্ত তথ্য সর্বজনীন নয়।
Google-এর একটি বৃহৎ-ভাষার মডেলের জন্য, যাকে প্রায়ই LaMDA বলা হয়, তার গোষ্ঠী অনুমান করে যে প্রায় এক মিলিয়ন লিটার জল শুধুমাত্র প্রশিক্ষণের জন্য ব্যবহৃত হয়েছিল। 2021 সালের তুলনায় 2022 সালে Google-এর অন-সাইট ডেটা সেন্টারগুলিতে জলের ব্যবহার প্রায় 20% বৃদ্ধি পেয়েছে।
“আমরা যেখানেই জল ব্যবহার করি, আমরা দায়িত্বের সাথে তা করতে প্রতিশ্রুতিবদ্ধ। এর মধ্যে যখনই সম্ভব বিশুদ্ধ জলের বিকল্পগুলি ব্যবহার করা অন্তর্ভুক্ত, যেমন বর্জ্য জল, শিল্প জল, এমনকি সামুদ্রিক জল,” কোম্পানিটি গত বছরের শেষের দিকে একটি ব্লগ পোস্টে বলেছিল৷ 2030 সালের মধ্যে Google এর অফিস এবং ডেটা সেন্টারে গড়ে 120% জল খাওয়ার লক্ষ্য রয়েছে।
Google এর গবেষণা অনুমান করে যে LaMDA মডেলের প্রশিক্ষণ 26 টন কার্বন নির্গমন উৎপন্ন করে, বা সান ফ্রান্সিসকো এবং নিউ ইয়র্কের মধ্যে একটি রাউন্ড-ট্রিপ ফ্লাইটে প্রায় 22 জন যাত্রীর কার্বন নির্গমনের সমতুল্য।
বিদ্যুতের ব্যবহারের মতো, জলের ব্যবহারটি যে স্থান থেকে নেওয়া হয়েছে তার উপর নির্ভর করে আরও পরিবেশ বান্ধব হতে পারে।
মাইক্রোসফট
এটি গত বছর বলেছিল যে এর এশিয়ান ডেটা সেন্টারগুলির প্রকৃত জল-ব্যবহারের কার্যকারিতা মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রে কোম্পানির অবস্থানের তুলনায় তিনগুণ খারাপ ছিল, যার অর্থ একই AI প্রশিক্ষণের জন্য জল ব্যবহার অবস্থানের উপর নির্ভর করে তিনগুণ বেশি হতে পারে। এর কারণ হল এশিয়ায় তাপ সাধারণত বেশি থাকে, জল-ঠান্ডা চিলারের প্রয়োজন হয়।
রেনের কাজ দেখায় যে ঋতু পরিবর্তনগুলিও বড় পরিবর্তনের দিকে পরিচালিত করে – গ্রীষ্মে জ্ঞান কেন্দ্রগুলিতে গ্রীষ্মকালে বাষ্পীভবনের কারণে অতিরিক্ত জলের প্রয়োজন হতে পারে। প্রতিটি ঋতু এবং ডেটা-সেন্টার অবস্থান বিবেচনা করার সময়, তাদের অনুমান দেখায় যে সর্বোচ্চ মোট জলের পদচিহ্ন ভূমির চেয়ে তিনগুণেরও বেশি হতে পারে।
সীমিত প্রভাব
রেনের গবেষণা অপ্টিমাইজেশান কৌশলগুলি সনাক্ত করতে কাজ করেছে যা ডেটা সেন্টারের কার্বন নির্গমন এবং জলের ব্যবহারকে ভারসাম্য বজায় রাখতে সাহায্য করে, ভৌগলিকভাবে তাদের বোঝা ভাগ করে নেয়, তাই কোনও অঞ্চলই পরিবেশগত খরচ বহন করে না৷
রেন বলেছিলেন যে যেহেতু AI-তে কাজ – প্রশিক্ষণ এবং ব্যবহার – ইন্টারনেটের মাধ্যমে করা হয়, তাই কোন ডেটা সেন্টারের অবস্থানে টাস্ক পাঠানো হবে তা পরিবর্তন করার মতো পদক্ষেপ নেওয়া সহজ হতে পারে। ক্লিন এনার্জি দ্বারা চালিত জ্ঞান কেন্দ্রগুলিতে বা কম জল ব্যবহার করা ঠান্ডা অঞ্চলে অনুরোধগুলি স্থানান্তরিত করা একটি পরিবর্তন যা স্থানীয় জলবায়ুকে প্রভাবিত করতে পারে৷ “ব্যবহারকারীর দৃষ্টিকোণ থেকে, খুব বেশি পার্থক্য নেই,” রেন বলেছেন।
Google, উদাহরণস্বরূপ, বলে যে এটি সিদ্ধান্ত নেওয়ার জন্য ব্যক্তি এবং সংস্থাগুলিকে আরও ভাল ডেটা সরবরাহ করে জলবায়ু কর্মকে ত্বরান্বিত করতে AI ব্যবহার করছে। “আমরা একটি বৃহৎ ব্যবধানে কাজের চাপের কার্বন পদচিহ্ন কমাতে প্রমাণিত পদ্ধতি ব্যবহার করেছি, একটি মডেলের প্রশিক্ষণে ব্যয়িত শক্তি 100 গুণ পর্যন্ত এবং নির্গমনকে 1,000 গুণ পর্যন্ত কমাতে সাহায্য করে৷ আমরা এই পরীক্ষিত অনুশীলনগুলি প্রয়োগ করা চালিয়ে যাওয়ার এবং এআই কম্পিউটিংকে আরও দক্ষ করার জন্য নতুন উপায়গুলি বিকাশ করার পরিকল্পনা করছি,” বলেছেন গুগলের মুখপাত্র আমালিয়া কনটেসি।
বিষুব,
248 ডেটা সুবিধার মালিক একটি ইন্টারনেট-পরিষেবা সংস্থাও একটি উত্তর খুঁজছে। “কোম্পানীটি পরিচ্ছন্ন শক্তি দ্বারা চালিত অত্যন্ত দক্ষ ডেটা সেন্টার অবকাঠামো ডিজাইন, নির্মাণ এবং পরিচালনা করতে প্রতিশ্রুতিবদ্ধ,” টেকসইতার ভাইস প্রেসিডেন্ট ক্রিস্টোফার ভেলিস বলেছেন।
ইমেল, শো, ছবি এবং আরও অনেক কিছুর খসড়া করার নমনীয়তার সাথে, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা হোয়াইট-কলার কাজগুলিতে একটি বড় ভূমিকা পালন করছে। কর্মচারীরা ইতিমধ্যে প্রযুক্তির কাছে তাদের চাকরি হারিয়েছে এবং কিছু সিইও ভবিষ্যতে নিয়োগের পরিকল্পনায় পরিবর্তন আনছেন। WSJ ব্যাখ্যা করে। ইলাস্ট্রেশন: জ্যাকব রেনল্ডস
কোম্পানির আর্থিক 2022 স্থায়িত্ব প্রতিবেদন অনুসারে, Equinix গত বছর তার অপারেটিং লোডের 96% পুনর্নবীকরণযোগ্য-শক্তি কভারেজ দেখেছে, যা 90%-এরও বেশি পুনর্নবীকরণযোগ্য-শক্তি কভারেজ সহ টানা পঞ্চম বছর চিহ্নিত করেছে। ইকুইনিক্স এই বছরের শুরুতে স্পেনে পাঁচটি নতুন সৌর খামারকে সমর্থন করেছে যাতে তার ডেটা সেন্টারগুলি চালানোর জন্য টেকসই শক্তি সুরক্ষিত করতে সহায়তা করে।
ইতিমধ্যে, নির্গমন সীমিত করার জন্য একটি বুদ্ধিমান পদক্ষেপ হতে পারে যে প্ল্যাটফর্মগুলিতে AI-কে একীভূত না করা যেগুলির প্রয়োজন নেই, Hugging Face-এর Lucioni বলেছেন।
“এই সমস্ত চকচকে নতুন খেলনাগুলির খরচ যদি আপনি এই সমস্ত প্রযুক্তি প্রতিস্থাপন করেন যা শুরুতে বেশ ভালভাবে কাজ করছে, এই আরও শক্তি-নিবিড় অ্যাপ্লিকেশনগুলির সাথে প্রতিস্থাপন করছেন,” লুসিওনি বলেছিলেন।
কপিরাইট ©2022 Dow Jones & Company, Inc. সমস্ত অধিকার সংরক্ষিত. 87990cbe856818d5eddac44c7b1cdeb8
