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Pour chaque 20 à 50 questions posées à ChatGPT, il « boit » une bouteille d’eau selon de nouvelles recherches.
Le chatbot IA d’OpenAI a gagné en popularité grâce à son incroyable capacité à répondre avec précision à nos questions. Après avoir été mis à la disposition du public pour des tests en novembre dernier, il a été utilisé pour tout, de la poésie au codage et même pour répondre aux questions d’examen destinées aux étudiants en médecine.
Mais malgré des milliards d’utilisateurs dans le monde, il y a encore très peu de recherches sur l’impact environnemental d’une telle IA.
Une nouvelle étude menée par des chercheurs de l’Université du Colorado Riverside et de l’Université du Texas à Arlington aux États-Unis donne un aperçu de son consommation d’eau. Le document n’a pas encore été évalué par des pairs et a été partagé avant sa publication.
Ses auteurs affirment que « l’empreinte hydrique » de ces modèles d’IA est jusqu’à présent « restée sous le radar ».
Comment les chatbots IA utilisent-ils l’eau ?
L’étude les chiffres de consommation d’eau se réfèrent à l’eau douce et propre utilisée par les centres de données pour produire de l’électricité et refroidir les racks des serveurs.
La plupart du cloud computing des chatbots de premier plan repose sur des milliers de serveurs à l’intérieur centres de données autour du monde. Les ordinateurs sont utilisés pour former des algorithmes connus sous le nom de « modèles » pour effectuer des tâches telles que répondre aux questions des utilisateurs.
Au cours d’une conversation de 20 à 50 questions avec le chatbot IA, ils ont estimé qu’il pourrait «boire» une bouteille d’eau de 500 ml.
« Bien qu’une bouteille d’eau de 500 ml puisse ne pas sembler trop, l’empreinte hydrique totale combinée pour l’inférence est toujours extrêmement importante, compte tenu ChatGPT des milliards d’utilisateurs », affirment les chercheurs.
Les scientifiques pensent que lors de la seule formation GPT-3, Microsoft a peut-être consommé un incroyable 700 000 litres d’eau.
Les modèles de nouvelle génération plus complexes comme le GPT-4 pourraient consommer encore plus pendant la formation, disent-ils, mais il n’y a pratiquement pas de données accessibles au public avec lesquelles faire une estimation précise.
Les entreprises doivent « prendre leurs responsabilités et donner l’exemple »
Les auteurs de l’étude ont exhorté les entreprises à « assumer leur responsabilité sociale et à donner l’exemple » pour réduire leur empreinte hydrique face à pénuries mondiales.
Plus tôt cette année, un rapport historique sur l’économie de l’eau indiquait que la demande devrait dépasser l’approvisionnement en eau douce de 40 % d’ici la fin de cette décennie. Le rapport de la Commission mondiale sur l’économie de l’eau indique que toutes les industries doivent revoir leurs pratiques de gaspillage.
Les auteurs de l’étude demandent également plus de transparence des données afin que l’impact environnemental de ces Systèmes d’IA peuvent être mieux évalués par des recherches comme celle-ci.
« L’empreinte eau des modèles d’IA ne peut plus rester sous le radar – l’empreinte eau doit être traitée en priorité dans le cadre des efforts collectifs pour lutter contre les défis mondiaux de l’eau », concluent-ils.
OpenAI n’a pas immédiatement répondu à la demande de commentaire d’Euronews et Microsoft a refusé de commenter l’étude.