अकेले GPT-3 को प्रशिक्षित करने के लिए लगभग 370 बीएमडब्ल्यू कारों या 320 टेस्ला इलेक्ट्रिक वाहनों के निर्माण में उपयोग किए जाने वाले पानी की समान मात्रा के बारे में 700,000 लीटर मीठे पानी की आवश्यकता थी। प्रतिनिधि छवि: iStock।
व्यापार स्थलाकृति को तेजी से स्वचालित करने में ओपनएआई के चैटजीपीटी जैसे एआई टूल्स की जीत के बारे में बहुत कुछ है। लेकिन आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस में उनकी प्रगति पर चिंता बनी हुई है।
ChatGPT का उपयोग रचनात्मक लेखन से लेकर कोडिंग से लेकर परीक्षा के सवालों के जवाब देने तक के लिए किया गया है क्योंकि इसे पिछले नवंबर में परीक्षण के लिए जनता के लिए सुलभ बनाया गया था।
हालाँकि, चैटजीपीटी जैसे उपकरणों के जल पदचिह्न को मुख्य रूप से अनदेखा कर दिया गया है। ऐसे एआई टूल्स के डेटा केंद्रों को बनाए रखने में भारी मात्रा में पानी चला जाता है।
चैटजीपीटी हर 20-50 सवालों का जवाब देने के लिए आधा लीटर पानी पीता है। एआई को कम ‘प्यासा:’ बनाना एआई मॉडल के गुप्त जल पदचिह्न को उजागर करना और संबोधित करना पता चला है।
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कैलिफोर्निया विश्वविद्यालय, रिवरसाइड के वैज्ञानिकों ने कहा, “हालांकि 500 मिलीलीटर पानी की बोतल बहुत अधिक नहीं लग सकती है, लेकिन चैटजीपीटी के अरबों उपयोगकर्ताओं को देखते हुए, अनुमान के लिए कुल संयुक्त जल पदचिह्न अभी भी बहुत बड़ा है।”
वैज्ञानिकों ने अध्ययन में लिखा है कि एआई मॉडल को सामाजिक जिम्मेदारी लेनी चाहिए और अपने स्वयं के जल पदचिह्न को कम करके वैश्विक जल की कमी की चुनौती से निपटने के सामूहिक प्रयासों में उदाहरण प्रस्तुत करना चाहिए।
शोधकर्ताओं ने कहा कि अकेले GPT-3 को प्रशिक्षित करने के लिए 700,000 लीटर मीठे पानी की आवश्यकता होती है – लगभग 370 बीएमडब्ल्यू कारों या 320 टेस्ला इलेक्ट्रिक वाहनों के निर्माण में उपयोग किए जाने वाले पानी की समान मात्रा के बारे में।
हाल ही में अनावरण किए गए GPT-4 AI सिस्टम के लिए, जिसका मॉडल आकार बड़ा है, शोधकर्ताओं ने अनुमान लगाया है कि ये आँकड़े “कई गुना” बढ़ सकते हैं।
हालांकि, उन्होंने इस बात पर जोर दिया कि व्यावहारिक रूप से कोई भी सार्वजनिक रूप से उपलब्ध डेटा है जिसका उपयोग GPT-4 जल पदचिह्न की यथोचित गणना के लिए किया जा सकता है।
भले ही चैटजीपीटी को साझा करने, डाउनलोड करने और उपयोग करने जैसी ऑनलाइन गतिविधियां डिजिटल रूप से होती हैं, वास्तविक डेटा को बड़े आकार के डेटा केंद्रों में भौतिक रूप से रखा जाता है। ये डेटा केंद्र बहुत अधिक गर्मी पैदा करते हैं, जिससे उपकरण की विफलता को रोकने के लिए कूलिंग सिस्टम की आवश्यकता होती है। ये केंद्र शीतलन में सहायता के लिए अक्सर जल-गहन बाष्पीकरणीय कूलिंग टावरों का उपयोग करते हैं।
जंग और सूक्ष्मजीवों के गठन को रोकने के लिए, इस प्रक्रिया में इस्तेमाल किया जाने वाला पानी भी शुद्ध ताजा पानी होना चाहिए। कूलिंग सिस्टम के अलावा, डेटा केंद्रों को बिजली उत्पादन के लिए भी काफी मात्रा में पानी की आवश्यकता होती है।
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सौभाग्य से, एआई प्रशिक्षण में शेड्यूलिंग लचीलापन है। वेब सर्च या यूट्यूब स्ट्रीमिंग के विपरीत, जिसे तुरंत संसाधित किया जाना चाहिए, एआई प्रशिक्षण दिन के लगभग किसी भी समय किया जा सकता है, इलेक्ट्रिकल और कंप्यूटर इंजीनियरिंग के एक सहयोगी प्रोफेसर और अध्ययन के संबंधित लेखक शोलेई रेन ने कहा।
रेन ने कहा कि एआई से पानी के उपयोग को संबोधित करना महत्वपूर्ण है क्योंकि यह कंप्यूटर प्रसंस्करण मांगों का तेजी से बढ़ता हुआ खंड है।
रेन ने एक विश्वविद्यालय प्रेस विज्ञप्ति में कहा, “पानी के बेकार उपयोग से बचने के लिए, एक सरल और प्रभावी समाधान एआई मॉडल को कूलर के घंटों के दौरान प्रशिक्षित करना है, जब वाष्पीकरण में कम पानी खो जाता है।”
एआई प्रशिक्षण एक बहुत बड़े लॉन की तरह है जिसे ठंडा करने के लिए बहुत सारे पानी की जरूरत होती है, रेन ने कहा। “हम दोपहर के दौरान अपने लॉन में पानी नहीं डालना चाहते हैं, तो चलिए दोपहर में भी अपने एआई में पानी नहीं डालते हैं।”
पेपर में कहा गया है, “तेजी से गंभीर मीठे पानी की कमी के संकट, बिगड़ते सूखे और तेजी से पुराने सार्वजनिक जल बुनियादी ढांचे के बीच एआई मॉडल के गुप्त जल पदचिह्न को उजागर करने और संबोधित करने का यह वास्तव में एक महत्वपूर्ण समय है।”
जलवायु परिवर्तन और पहले से मौजूद सूखे से पानी के उपयोग पर चिंता बढ़ गई है।
2022 में अफ्रीका, यूरोप, उत्तरी अमेरिका और एशिया में करीब 30 करोड़ लोग सूखे की चपेट में थे। पूर्वी अफ्रीका चार दशकों में अपने सबसे खराब सूखे की चपेट में था; अमेरिका का लगभग आधा हिस्सा सूखा है; और फ्रांस और पुर्तगाल जैसे देश रिकॉर्ड पर सबसे खराब सूखे का सामना कर रहे थे, व्यावहारिक सूचना दी थी.
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