Все хотят говорить о чат-ботах.
Именно здесь живет азарт. Вводишь запрос — получаешь план урока за секунды. Это похоже на магию. Почти невесомо. Как поисковик Google, который еще и отвечает.
Но это чувство обманчиво.
Прежде чем образовательные округа начнут перестраивать свои учебные программы вокруг генеративного искусственного интеллекта, им нужно ответить на более приземленный, но тяжелый вопрос:
Можем ли мы вообще это себе позволить?
«Слон в комнате»
Помните компьютерные классы конца 90-х?
Дети печатали на клавиатуре, смотрели в монитор и полагали, что «мозг» находится в бежевом корпусе на столе. На самом деле работа происходила внутри огромного, гудящего системного блока. Или в серверной комнате в конце коридора.
Генеративный ИИ работает по тому же принципу, только теперь «системный блок» превратился в крепость.
Расположенную за сотни миль. Иногда — всего в пяти милях от вас. Речь идет о масштабных центрах обработки данных, а не о настольном ПК.
Представьте ваш запрос как телевизионный пульт.
«Железо» в облаке? Это внутренняя проводка самого телевизора. Ответ? Это изображение на экране.
Вы не видите проводку.
Но вам следует об этом волноваться. Каждый запрос. Каждый автоматический комментарий с обратной связью. Каждый план урока. Они требуют электроэнергии. Они потребляют воду. Они нуждаются в специализированных процессорах. Для них требуется дефицитная вычислительная мощность, которая не растет на деревьях.
Генеративный ИИ — это не просто код. Это физический объект, требующий энергии, земли и воды.
Энергетический счет
Большинство педагогов сосредоточены на использовании ИИ. Цифровая грамотность. Управление. Обзоры Стэнфордского университета показывают, что темпы внедрения опережают наличие доказательств положительного влияния на успеваемость студентов. ЮНЕСКО призывает к человеческому контролю. Это важные дискуссии, несомненно. Но они упускают из виду фундамент.
Другая группа исследователей смотрит на углеродный след.
Доктор философии Сяофан Лян (Xiaofan Liang) изучает, как ИИ меняет использование земельных ресурсов. Доктор философии Шаолэй Рен (Shaolei Ren) отслеживает потребление воды.
Вот число, которое имеет значение.
В 2023 году потребление электроэнергии дата-центрами в США достигло примерно 176 тераватт-часов. Это 4,4% от всей электроэнергии страны.
Переведем это на человеческий язык.
Это столько энергии, сколько нужно, чтобы обеспечить работу 17 миллионов домов в течение целого года.
Посмотрите на электросети.
Аппетит ИИ к энергии растет, и он ненасытен.
Почему цена никогда не упадет
Школы привыкли покупать ПО иначе.
Вы лицензировали платформу, систему управления обучением (LMS) или инструмент оценки. Цена была фиксированной. Предсказуемой. Просчитываемой. По мере добавления пользователей стоимость одного места часто снижалась. Экономика масштаба работала.
С ИИ все иначе.
Специалисты отрасли называют это «затратами на инференс».
Каждый раз, когда вы задаете модели вопрос, вы расходуете ресурсы. Она генерирует новые данные. Это стоит денег. Каждый. Раз.
Масштабирование не снижает стоимость единицы продукта. Оно увеличивает общий счет.
Вот в чем дилемма.
Большинство округов лишь слегка пробуют воду. Пилотные программы. Ограниченные лицензии. Функции, встроенные в другие приложения. Мы не знаем, сколько стоит универсальный доступ.
Сколько будет стоить, если каждый ученик в округе будет использовать ИИ ежедневно?
У нас нет ответа. И если цены резко вырастут, округ окажется в ловушке.
Конфиденциальность стоит денег
И наконец, данные.
Родители обеспокоены. И rightfully. Они не хотят, чтобы информация об учениках поступала в коммерческие модели.
В чем же решение?
Разместите сервис у себя. Используйте частные развертывания. Храните ключи доступа сами.
Звучит надежно, правда?
Это дорого.
Если вы хотите контроля, вам нужны серверы. Вам нужна кибербезопасность. Вам нужно сетевое оборудование. Вам нужны техники для его обслуживания.
Конфиденциальность данных — это не просто пункт политики.
Это строительство инфраструктуры. Чем больше приватности вы хотите, тем глубже придется рыть в карман.
Движущаяся мишень
Тем временем рынок меняется прямо под их ногами.
OpenAI. Anthropic. Модели ценообразования меняются быстрее, чем вы успеваете прочитать Условия использования. Инфраструктурные инвестиции остаются астрономическими. Экономика процесса неясна.
И когда они обрушивают это на школы?
Когда федеральные средства ESSER иссякли. Когда штаты спорят за каждый цент расходов на образовательные технологии. Когда учителя выгорели. Когда кризисы ментального здоровья достигли пика.
Понимают ли округа, на какие обязательства они подписываются?
Скорее всего, нет.
Это не покупка. Это зависимость.
Разделение сообщества
Последнее, но важное.
Дата-центры дико расширяются по всей территории США.
Местные сообщества оказывают сопротивление. Или хотя бы ведут переговоры.
На общественных слушаниях полно разгневанных жителей, которые говорят о расходе воды. Об нагрузке на местные сети. Об выхлопе тепла. Об использовании земель.
Педагоги могут думать, что это далеко от classrooms.
Это не так.
Каждый план урока, созданный с помощью ИИ, зависит от того, чтобы эти здания были построены, получали разрешение и обеспечивались энергией.
Нет легкой развязки
Мы debatим как использовать ИИ, пока не выяснили, можем ли мы его поддержать.
Инфраструктура принимает свои очертания. Экономика туманна. Управление запутано.
Возможно, в этом и есть суть.
Школам, вероятно, стоит понять, что они могут себе позволить сохранить, прежде чем решать, что они готовы потерять.
