Sam Altman, výkonný ředitel OpenAI
Shutterstock.com
„Trénink člověka trvá 20 let.“ Altman vytáhl argument, který rozděluje internet
Sam Altman tentokrát neprodával další funkci ChatGPT. Na akci pořádané The Indian Express – během své cesty do Indie na velký AI summit – se pustil do něčeho citlivějšího: do ekologické bilance umělé inteligence. Nešlo o to, zda model zvládne chytřejší odpověď, ale o to, kolik za tu odpověď zaplatí infrastruktura pod ním.
msk
Nejostřeji se Altman opřel do tvrzení, že AI spotřebovává obří množství vody. Obavy z vodní spotřeby označil za „totální fake“. Připustil ale, že dříve to reálný problém byl – v době, kdy se v datových centrech používalo odpařovací chlazení. Podle něj se dnes, když se od něj ustoupilo, internetem šíří čísla typu „nepoužívejte ChatGPT, je to 17 galonů vody na jeden dotaz“, která podle Altmana nemají „žádné spojení s realitou“.
Je to zajímavá obrana i z jiného důvodu: Altman se nesnaží nabídnout vlastní metriky, jen odmítá ty cizí. V prostředí, kde se čísla často rodí z odhadů, tak stačí zpochybnit metodiku a debata se snadno rozpadne na „věříte“ versus „nevěříte“.
Energie: ne na dotaz, ale v součtu
U vody se snažil téma uzavřít. V otázce spotřeby elektřiny naopak přiznal, že je fér se bát. Ne „na dotaz “, ale „v totalu“, protože svět podle něj používá AI čím dál víc. A právě kumulace spotřeby je podle něj místo, kde se střetává technologický boom s fyzikou sítě.
Altman zároveň naznačil, že podobně jako u vody se i u energie často pletou úrovně: jiná je spotřeba jednotlivého dotazu a jiná celkový účet za masové používání. Altman z toho vyvozuje jednoduchý závěr: svět se musí „velmi rychle“ posunout k jaderné energetice, větru a soláru. Neříká, že AI ten posun sama vyvolá, ale staví ji do role katalyzátoru – dalšího velkého odběratele, který dělá energetickou transformaci naléhavější.
Měření naslepo: firmy nemusí nic zveřejňovat
Zároveň ale přiznává, že se v debatě operuje s odhady. Neexistuje totiž právní povinnost, která by technologickým firmám nařizovala zveřejňovat, kolik energie a vody spotřebují. Proto se do toho pouštějí vědci nezávisle – a snaží se spotřebu datových center studovat zvenčí.
Do stejného rámce zapadá i poznámka, že datová centra jsou spojována s růstem cen elektřiny. Když se spotřeba soustředí do konkrétních lokalit, dopady často pocítí lokální trh dřív než globální statistiky.
Trénink člověka versus „inference“
Altman také ukázal, jak chce posunout optiku z „kolik stojí vytrénovat model“ na „kolik stojí odpovědět“. Stěžoval si, že řada debat o energetice ChatGPT je „neférová“, hlavně když se soustředí na energii potřebnou pro trénink modelu „v poměru k tomu, kolik stojí člověka udělat jeden inference dotaz“.
Do toho zapojil i anekdotu z dřívější konverzace s Billem Gatesem. Tazatel se ptal, zda je přesné tvrzení, že jeden dotaz do ChatGPT dnes spotřebuje energii odpovídající 1,5 nabití baterie iPhonu. Altman na to reagoval přímo: „Není šance, že by to bylo byť jen trochu blízko.“
A pak přišel jeho nejvýraznější příměr: „Trénink“ člověka stojí také obrovské zdroje. „Zabere to asi 20 let života a všechno jídlo, které za tu dobu sníte, než zchytříte,“ řekl. A přidal ještě širší perspektivu: aby vznikl „vy“ – člověk schopný uvažovat a ptát se – předcházela tomu „velmi rozšířená evoluce“ napříč „100 miliardami lidí, kteří kdy žili“, učili se přežít, dělat vědu a podobně.
V jeho logice je tedy férovější srovnání tohle: kolik energie stojí ChatGPT odpovědět na otázku poté, co je model vytrénovaný, versus kolik energie stojí člověka udělat totéž. Altman tvrdí, že „pravděpodobně“ už AI v takovém měření energetické efektivity „dohnala“ člověka.
Celý rozhovor je dostupný ve videu; část o vodě a energii začíná přibližně v čase 26:35.
