Vsaka naloga, ki jo namesto vas opravi umetna inteligenca, poveča porabo energije v računskih centrih in emisije ogljikovega dioksida.
Kolikšen bo ta okoljski vpliv, je odvisno od modela, ki ga uporabljate in naloge, ki jo želite opraviti. Vsak odgovor umetne inteligence temelji na zaporedju »žetonov« (oziroma tokens), ki ih modeli uporabljajo za obdelavo in generiranje besedila.
En žeton ustreza približno trem četrtinam besede, kar pomeni, da je za kratek odgovor potrebnih 200 žetonov, za podrobno razlago pa 1.000 ali več. Ti žetoni so ključni tudi s stališča okolja: poraba elektrike je namreč sorazmerna številu generiranih žetonov. V znanosti se je zato ravno število žetonov uveljavilo kot standardiziran način za primerjavo energetske porabe različnih modelov in poizvedb. Katere vsakdanje naloge za umetno inteligenco so torej najbolj škodljive za okolje?
1. mesto: generiranje videa
Že 5 sekund dolg video posnetek, ustvarjen z umetno inteligenco, porabi približno 944 Wh energije in v ozračje sprosti 414 g CO2. Njegov okoljski vpliv je primerljiv s 60-kilometrsko vožnjo z električnim kolesom oziroma z enournim neprestanim gretjem z mikrovalovno pečico.
2. mesto: celodnevna uporaba agenta za programiranje
Umetna inteligenca je postala nepogrešljiv pripomoček številnih programerjev, med katerimi se je dobro uveljavil tako imenovani »vibe coding«. A ne brez posledic. Celodnevna uporaba AI agenta, kot sta Claude Code ali Cursor, zahteva med 5 in 10 milijoni žetonov, lahko celo več. To pomeni 50 do preko 600 Wh električne energije in 20 do več kot 260 g emisij CO2. Vpliv je primerljiv z enodnevnim delovanjem domačega routerja za WiFi oziroma z do 25-kilometrsko vožnjo z avtomobilom.
3. mesto: AI agent za spremljanje delnic
Umetna inteligenca pomaga tudi na področju financ. Če jo uporabimo kot agenta, ki dnevno spremlja 100 delnic, potrebujemo 500.000 pa do več kot 1 milijon žetonov na dan. Posledično porabimo med 50 in več kot 200 Wh energije ter ustvarimo med 20 in več kot 88 g CO2. To ustreza kratki vožnji z avtomobilom (1 do 3 km).
4. mesto: globoko razmišljanje
Obsežnejše raziskave ali daljše analize zahtevajo od 50.000 do več kot 200.000 žetonov in lahko porabijo med 10 in več kot 40 Wh energije. Pri tem nastane 4 do več kot 18 g CO₂ emisij. To je primerljivo s popolnim polnjenjem enega ali dveh pametnih telefonov ali s 15 do 45 minutami pretakanja vsebin na platformah, kot je Netflix.
5. mesto: generiranje slike
Generiranje ene slike z umetno inteligenco porabi med 0,3 in 2,9 Wh energije in ustvari 0,1 do 1,3 g CO₂, kar je primerljivo z delovanjem prenosnega računalnika v stanju pripravljenosti za 2 do 10 minut.
Okoljski vpliv ostalih opravil
Tudi manjša, preprostejša vprašanja imajo svoj vpliv, ki se zaradi števila uporabnikov in poizvedb hitro nabere. Če ChatGPT vprašate o vremenu, bo model za odgovor potreboval približno 300 žetonov, porabil 0,2 do 0,3 Wh energije in sprostil 0,08 do 0,13 g emisij CO₂ – primerljivo z delovanjem mikrovalovne pečice eno sekundo.
Povzemanje 2.000 besed dolgega članka, zahteva približno 3.500 žetonov, 0,4 do 1 Wh elektrike in ustvari med 0,16 in 0,4 g CO₂. Ta pogosta naloga je primerljiva s 5- do 10-sekundnim gledanjem televizije.
Pisanje e-pošte s 500 besedami (okoli 1,500 žetonov) porabi približno 0,3 do 0,5 Wh energije in povzroči 0,12 do 0,2 g CO₂e, kar je primerljivo s približno šestimi sekundami delovanja hladilnika.
Novinar
