Поради зголеменото присуство на „чет-ботови“ покренати со вештачка интелигенција и разните различни модели на ВИ во секојдневието, се покренуваат и прашањата за нивното влијание врз животната средина, особено сега кога оваа технологија се интегрира во работните текови во различни полиња, пишува хрвастки „Јутарњи лист“.
Во таа смисла, јаглеродниот отпечаток на големите ВИ-модели, како што е „Чет-ГПТ-3“ привлекоа внимание кај јавноста, па на пр., критичното прашање за потрошувачка на чиста свежа вода за ладење на опремата на центарот за податоци, станува причина за загриженост во услови на недостиг на вода. Според познавачите, сѐ тоа е сѐ уште релативно недоволно проучено.
Универзитетот на Риверсајд во Калифорнија (САД) неодамна објави истражување, засновано на податоци обезбедени од „Опен-АИ“ во 2020 година, под наслов „Направете ја вештачката интелигенција помалку ‘жедна’: Откривање и решавање на тајниот воден отпечаток на моделите со вештачка интелигенција“. Податоците покажаа дека „ГПТ-3“ троши 500 мл за приближно 10 – 50 одговори, со просторни и временски варијации.
Испитувањата посочуваат и дека за учењето на „ГПТ-3“ во центрите за податоци на „Мајкрософт“ во САД потребно е вкупно 5,4 милиони литри вода – бројки коишто, според истражувачите, може да се зголемат за посовремениот „ГПТ-4“.
Напис на „Тајмс“, пак, го цитира Шаолеј Рен – професор и инженер на Универзитетот во Калифорнија и дел од тимот академици вклучени во истражувањето во 2023 година, кој, се чини, прикажува и полошо сценарио. Според проф. Рен, извештајот на „Мајкрософт“ од септември посочуваат дека потрошувачката на питка вода е далеку поголема од претходно проценетата (половина литар за 10 – 50 прашања). Бројките може да бидат до четирипати поголем. Тоа ја чини сè поитна потребата за оптимизација на ВИ-моделите и алгоритмите.
