ChatGPT под огнем критики: нехватка воды для тушения пожаров в Лос-Анджелесе
Ситуация с ChatGPT и его влиянием на водные ресурсы поднимает вопросы о будущем технологий и их устойчивом развитии. Важно, чтобы разработчики и компании, использующие ИИ, учитывали экологические последствия своей деятельности
ChatGPT и его влияние на водные ресурсы
В последние дни в социальных сетях, в частности на платформе X (Twitter), разгорелись обсуждения о влиянии чат-бота ChatGPT на ситуацию с лесными пожарами в Лос-Анджелесе. Пользователи выражают недовольство, утверждая, что высокий уровень потребления воды серверами, на которых работает ChatGPT, усугубляет проблему нехватки ресурсов для тушения огня. Эта обеспокоенность стала актуальной на фоне растущих масштабов лесных пожаров, которые наносят серьезный ущерб экосистеме региона.
Читайте также: Без страха смотреть невозможно: нейросеть переосмыслила на свой манер 10 героев русских сказок – просто ужас
ChatGPT и научные исследования
Обсуждения о ChatGPT находят свое обоснование в недавнем исследовании, проведенном учеными Калифорнийского университета в Риверсайде. В осеннем докладе 2023 года специалисты отметили, что обработка всего 20-50 запросов к ChatGPT требует значительных водных ресурсов — около 500 миллилитров. Исследования показывают, что даже одно сообщение в системе может потребовать до 200 миллилитров воды для охлаждения серверов. Эти данные вызывают серьезные опасения у пользователей, которые считают, что массовое использование ИИ, такого как ChatGPT, может способствовать увеличению дефицита воды, необходимой для борьбы с лесными пожарами.
ChatGPT и экология
Обвинения в адрес ChatGPT поднимают важные вопросы о влиянии технологий на окружающую среду. Эксперты подчеркивают, что в условиях, когда Лос-Анджелес сталкивается с серьезными экологическими вызовами, необходимо учитывать не только прямые последствия использования ИИ, но и его косвенное воздействие на ресурсы. В условиях засушливого климата, где каждый литр воды на счету, вопросы, касающиеся водопотребления технологий, становятся особенно актуальными.
Ранее «Пронедра» писала — будущее здесь: как нейросети учатся предсказывать преступления
