הידעתם ששאילתה ב-ChatGPT דורשת בערך פי 10 מכמות האנרגיה בהשוואה לחיפוש רגיל בגוגל?
הפעלת מודלים של בינה מלאכותית היא עסק יקר שדורש חומרה עוצמתית וצריכת אנרגיה אדירה.
השימוש ההולך וגובר בבינה מלאכותית מעלה שאלות סביבתיות שחשוב לקחת בחשבון לצד ההישגים הטכנולוגיים
לאחר שתקראו את הפוסט, אולי תחשבו פעמיים לפני שתשאלו את הבינה המלאכותית שאלה.
פורסם בתאריך: 28.05.2025
מתחשק לכם לשאול את ChatGPT (או כל מודל שפה אחר) שאלה כלשהי? למשל:
לכאורה, הטכנולוגיה נראית פשוטה מאוד – מסך לבן עם חלון קטן שבו אפשר לכתוב את השאלה. אולם, כל שאילתה שנשלחת ל־ChatGPT מוזנת לשרת (שנמצא בחוות שרתים גדולה) שמריץ אלפי חישובים כדי לקבוע מהן המילים הטובות ביותר שישמשו אותו בתשובה. בשעה שהם עורכים את החישובים הללו, השרתים ששוכנים במרכזי נתונים, צורכים חשמל רב ומייצרים חום שיש לקרר באמצעות כמויות עצומות של מים. למרות שזו תופעה שמתרחשת גם בשימוש בטכנולוגיות אחרות, ובאינטרנט באופן כללי, כשמדובר בבינה מלאכותית, הצורך במשאבים גדול יותר בשל כמות החישובים המורכבים והמתקדמים הנדרשים לכל שאילתה.
למעשה, כאן טמונה אחת הדילמות המרכזיות של זמננו: הבחירה בין קדמה טכנולוגית לבין שימור וקיימות. האם הקפיצה הטכנולוגית האדירה של הבינה המלאכותית שווה את המחיר הסביבתי שאנו משלמים? זו שאלה מורכבת שמעסיקה רבים ברחבי העולם, אבל לפני שננסה לענות על השאלה, ננסה להבין כמה משאבים הבינה המלאכותית צורכת.
כל תגובה של מודל שפה, כמוChatGPT , כרוכה בטריליוני פעולות חישוביות המבוצעות על גבי מעבדים מיוחדים, שמתחממים מאוד במהלך החישובים ודורשים מערכות קירור יעילות במיוחד שנראות ופועלות כך:
בממוצע, מודל השפה זקוק לחצי ליטר מים כדי לענות על 30 שאלות. נשמע הרבה? נכון!
לפי הערכות עדכניות, מערכות בינה מלאכותית כמו ChatGPT מקבלות יותר מ־1.5 מיליארד שאילתות ביום. אם נחשב לפי הנתון של חצי ליטר ל־30 שאלות, מדובר בצריכה יומית של 25 מיליון ליטר מים – כמות שיכולה לספק את צורכי השתייה של עיר קטנה למשך שבוע שלם.
באוקטובר 2023 פרסם פרופ' Shaolei Ren מאוניברסיטת ריברסייד שבארה"ב מחקר יחד עם עמיתיו שבו ניסו להעריך כמה מים יצטרכו חוות השרתים שמספקות את התיאבון של העולם לבינה מלאכותית.
על פי ההערכות שלהם, בשנת 2027 יידרשו בין 4.1 ל־6 טריליון ליטרים של מים כדי לקרר את השרתים.
ובעולם שבו הטמפרטורות עולות ומאגרי המים הולכים ומתייבשים, מדובר בבעיה סביבתית גדולה מאוד.
סקרנים לדעת כיצד בדיוק נצרכות כמויות המים הגדולות הללו על ידי חוות השרתים? היכנסו לפודקאסט המרתק של ד"ר יובל לדרור, "עושים טכנולוגיה" – כמה מים ChatGPT שותה?
ההשלכות של צריכת המים הזו חמורות במיוחד באזורים שכבר סובלים ממשבר מים, כמו מדינות רבות במזרח התיכון ובדרום אירופה. כבר היום, חברות טכנולוגיה נתקלות בהתנגדות מקומית כשהן מנסות להקים מרכזי נתונים באזורים הסובלים ממחסור במים.
בספרד, למשל, היו מחאות ציבוריות נגד הקמת מרכזי נתונים בקטלוניה בשל צריכת המים הגבוהה שלהם בעת בצורת. חשוב לציין, שתגי המחיר הסביבתיים של הבינה המלאכותית אינם מפוזרים באופן שוויוני בעולם, ואנו עדים לתופעה שנקראת .(Not In My Back Yard) NIMBY כלומר, רוב הנזק הסביבתי מרוכז במדינות ובאזורים חלשים יותר, שבהם הרגולציה נוקשה פחות והעלויות נמוכות יותר. כך, בעוד החברות והמדינות המפותחות נהנות מיתרונות הטכנולוגיה, אזורים אחרים בעולם סופגים את ההשלכות הסביבתיות השליליות.
הידעתם ששאילתה ב־ChatGPT דורשת בערך פי 10 מכמות האנרגיה בהשוואה לחיפוש רגיל בגוגל?
ההבדל בצריכת האנרגיה נובע מהארכיטקטורה השונה בין שני השירותים. בעוד חיפוש בגוגל בעיקר מאחזר מידע מאינדקס קיים, ChatGPT צריך "ליצור" תוכן חדש בזמן אמת – תהליך שדורש עיבוד מידע מורכב הרבה יותר.
אפשר להתחיל להבין את כמות החשמל שצורכת הבינה המלאכותית מהנתון הבא: רק במהלך שלב האימון של מודל GPT-4 נדרשו בין 51,773 ל־62,319 מגה ואט לשעה. כמות זו שקולה לצריכת החשמל השנתית של כ־3,600 בתים בארצות הברית.
בסוף שנת 2024 הוצגו בוועדה הטכנולוגית של הכנסת נתונים שמצביעים על כך שהבינה המלאכותית גורמת לעלייה דרסטית בצריכת החשמל בישראל. מומחים שהשתתפו בוועדה הביעו דאגה מהעליות בביקוש לחשמל והזהירו כי ישראל (כמו הרבה מדינות בעולם) אינה ערוכה לתוספות האנרגיה הנדרשות.
בוועדה עלה כי בשל מהפכת הבינה המלאכותית, סוכנות האנרגיה הבינלאומית (IEA) מדווחת כי צריכת החשמל העולמית תעלה בשיעור של 3.4% בשנה. נתונים ראשוניים בישראל מעידים על תוספת של כ־500 מגה ואט בשנים הקרובות, השקולה לצריכת חשמל של כחצי מיליון איש.
מעניין לציין שחברות הטכנולוגיה הגדולות, כמו גוגל, מייקרוסופט ו־Meta מחפשות פתרונות אנרגטיים יעילים יותר לתמיכה בפעילות הבינה המלאכותית והשירותים המקוונים באופן אינטנסיבי. אחד הפתרונות המסתמנים הוא שימוש בכורים גרעיניים ייעודיים למרכזי נתונים, מה שמעלה דילמות חדשות של בטיחות וסיכונים סביבתיים מסוג אחר. בשנת 2024 חתמה גוגל על הסכם עם חברת Kairos Power להקמת מתקן גרעיני ניסיוני שמטרתו לספק אנרגיה למרכזי נתונים, מה שמדגיש את האתגר האדיר שמציבה הבינה המלאכותית בפני משק האנרגיה העולמי.
הנושא מהווה הזדמנות מצוינת לשיח בין־תחומי שמשלב טכנולוגיה, סביבה וחברה. דיונים אלו מאפשרים לתלמידים להבין את המורכבות של התקדמות טכנולוגית ואת המחירים הנלווים לה. זוהי גם הזדמנות לפתח אוריינות טכנולוגית־סביבתית, שתהיה חיונית לאזרחי העתיד שיצטרכו לקבל החלטות מושכלות בעולם שבו הטכנולוגיה והסביבה שלובות זו בזו.
ומעבר להבנת הבעיה, חשוב גם לדון בפתרונות אפשריים להפחתת העלויות הסביבתיות של הבינה המלאכותית.
🌍פיזור הנזק הסביבתי
צרו מפה עולמית שמראה היכן נמצאים מרכזי הנתונים הגדולים בעולם והיכן כורים את המחצבים הדרושים למחשבים. דונו בשאלה מדוע רוב הנזק הסביבתי מתרכז במדינות מתפתחות ומה המשמעות האתית של כך.
🔬מעבדת חדשנות בית ספרית
הקימו "מעבדת חדשנות" כיתתית שבה התלמידים מפתחים מודלים מוקטנים של פתרונות לחיסכון באנרגיה במרכזי נתונים. הציגו את המיזמים בפני ההורים ואולי אף בפני נציגי חברות טכנולוגיה מקומיות.
✉️כותבים לעולם
מבקשים מהתלמידים לכתוב מכתב קצר לעיתון, או פוסט ברשת חברתית, שבו הם מסבירים למה חשוב להיות מודעים למחיר הסביבתי של הבינה המלאכותית. מי שרוצה יכול גם להקליט סרטון קצר.
📊משקיעים חברתיים
משחק תפקידים: התלמידים הם משקיעים שצריכים להחליט באיזו חברת טכנולוגיה להשקיע. הם מקבלים מידע על ההתנהלות הסביבתית של כמה חברות בינה מלאכותית ועליהם לבחור השקעה שמאזנת בין רווחיות לבין אחריות סביבתית.
מחקר: להפוך את הבינה המלאכותית לפחות צמאה
כמה מים צורכת בינה מלאכותית
הבינה המלאכותית לוקחת מים מהמדבר
כמה עולה "תודה"? מסתבר שהנימוס שלכם עולה הון ל- OpenAI
לא תאמינו כמה מים מתבזבזים בשיחות עם הבינה המלאכותית
"שינוי דרמטי": המחיר הסביבתי העצום של שימוש ב-AI
המחיר הסביבתי של הבינה המלאכותית: טביעת הרגל המימית והאחריות שלנו
בינה יקרה: מהפכת ה-AI מובילה לעליה דרסטית בצריכת החשמל, וישראל אינה ערוכה
Artificial Intelligence, Real Consequences: Confronting AI’s Growing Energy Appetite