Szwedzki CIO wnosi najlepsze praktyki w zakresie etycznego wykorzystania sztucznej inteligencji


OpenAI pisze na swojej stronie internetowej: „Ilość obliczeń wykorzystana w największej sztucznej inteligencji [artificial intelligence] liczba przebiegów treningowych rośnie wykładniczo, a czas podwojenia wynosi 3,4 miesiąca (dla porównania, prawo Moore’a obejmowało dwuletni okres podwojenia).”

Według OpenAI wzrost ten wynosi 300 000 razy więcej mocy obliczeniowej wymaganej obecnie w porównaniu z rokiem 2012, co stanowi znacznie większy wzrost niż siedmiokrotny wzrost mocy obliczeniowej uzyskany w tym samym okresie, jeśli przyjąć dwuletnie podwojenie okres przewidywany przez prawo Moore’a.

Kiedy ekstrapolujesz, dwie rzeczy stają się oczywiste. Po pierwsze, komputery nigdy nie nadążą za wzrostem popytu na aplikacje AI, chyba że nastąpią jakieś przełomowe zmiany i zostaną udostępnione przemysłowi. Chociaż obliczenia kwantowe i przetwarzanie w pamięci to dwie technologie, które potencjalnie mogą zmienić reguły gry, do ich zastosowania potrzeba jeszcze kilku lat.

Drugą oczywistą rzeczą jest to, że chcąc dotrzymać kroku wymaganiom sztucznej inteligencji, producenci komputerów będą produkować nowy sprzęt i centra danych oraz uruchamiać wszystko, co mają, przy maksymalnej mocy. W rezultacie e-odpady i ślad węglowy wkrótce wymkną się spod kontroli. W takim scenariuszu się obecnie znajdujemy – i pozostaniemy tu przez kilka nadchodzących lat.

Według Niklasa Sundberga, dyrektor ds. cyfryzacji i starszy wiceprezes Kuehne+Nagel, sztuczna inteligencja ma już duży ślad węglowy i szybko się powiększa. Wymaga to dużej ilości nowego sprzętu, który nie tylko wymaga metali, które stają się odpadami elektronicznymi, ale także powoduje dużą emisję dwutlenku węgla w procesie produkcyjnym. Co więcej, uruchamianie sprzętu z intensywnością wymaganą zarówno do szkolenia sztucznej inteligencji, jak i wnioskowania, powoduje jeszcze większą emisję dwutlenku węgla – i to na bieżąco.

Sundberg opublikował swoją książkę pt. Poradnik zrównoważonego rozwoju IT dla liderów technologii, w październiku 2022 r., około miesiąc przed uruchomieniem OpenAI ChatGPT. Nazwy technologii uległy zmianie, ale zasady zawarte w jego książce nadal dotyczą postgeneratywnego świata AI (GenAI).

Reklama

Z jednej strony liderzy IT muszą nadążać za technologią, aby zapewnić swoim organizacjom utrzymanie konkurencyjności. Z drugiej strony muszą działać odpowiedzialnie w odniesieniu do zmian klimatycznych – nie tylko jest to słuszne, ale także jedyny sposób, w jaki mogą zapewnić zgodność z nowymi przepisami, w tym sprawozdawczością w zakresie 3, który obejmuje emisje w całym łańcuchu dostaw .

Trzy sposoby na zmniejszenie emisji gazów cieplarnianych

W niedawnym artykule pt Rozwiązanie problemu zmian klimatycznych związanego ze sztuczną inteligencją, opublikowanego w zimowym wydaniu MITSloan Management Review z 2024 r., Sundberg sugeruje, że w perspektywie krótkoterminowej można zastosować trzy najlepsze praktyki, aby zminimalizować emisję dwutlenku węgla. Oto, co nazywa zasadą 3R: przeniesienie, odpowiedni rozmiar i nowa architektura

Rprzenosić centra danych do miejsc takich jak Quebec, gdzie energia jest prawie w 100% odnawialna, a średnia intensywność emisji dwutlenku węgla wynosi 32 gramy na kilowatogodzinę, pisze. Dla amerykańskich liderów IT, gdzie średnia emisja dwutlenku węgla dla centrum danych wynosi 519 gramów na kilowatogodzinę, oznaczałoby to 16-krotną redukcję.

Według Sundberga przenosząc lokalne zasoby IT do dobrze zaprojektowanego centrum danych opartego na chmurze, organizacje mogą zaoszczędzić emisję i energię od 1,4 do 2 razy. Centra danych oparte na chmurze są budowane z myślą o efektywności energetycznej.

RDostosuj modele i aplikacje AI do tego, czego naprawdę potrzebujesz. Sundberg pisze, że firmy mogą zmniejszyć swój ślad węglowy, odpowiednio dopasowując swoje modele i aplikacje AI oraz stosując dobre procedury archiwizacji.

Jeśli zamiast sprzętu i platform ogólnego przeznaczenia użyjesz procesorów i systemów zaprojektowanych do uczenia maszynowego, możesz zwiększyć wydajność i efektywność od dwóch do pięciu razy, pisze Sundberg. Szukaj właściwej równowagi zakresu, rozmiaru modelu, jakości modelu i wydajności. Jeśli możesz zaplanować okresy treningowe tak, aby odbywały się w tych porach dnia, kiedy intensywność emisji dwutlenku węgla jest zwykle niższa, to również pomaga.

Wybór odpowiedniej architektury modelu uczenia maszynowego również może mieć duże znaczenie. Na przykład model rzadki może nie tylko poprawić jakość uczenia maszynowego, ale może także zmniejszyć wydajność obliczeniową od trzech do dziesięciu razy.

Dlaczego w przypadku sztucznej inteligencji potrzebne jest zarządzanie międzyorganizacyjne?

„Jeśli chodzi ogólnie o sztuczną inteligencję, mamy do czynienia z pewnym naruszeniem zaufania osobistego i społecznego” – mówi Sundberg. „Widzimy tego konsekwencje w miarę szybkiego pojawiania się GenAI. Dział IT ma do odegrania rolę w zarządzaniu tymi danymi i upewnianiu się, że są one godne zaufania. Jest to niezwykle ważne i właśnie o tym mówiono w Davos”.

Według Sundberga, chociaż wśród 3000 dyrektorów biorących udział w wydarzeniu było tylko 60 liderów IT, dyskusję zdominowało GenAI. „Wszyscy mówili o zarządzaniu i odpowiedzialnym korzystaniu ze sztucznej inteligencji” – mówi.

Ze względu na szerokie zastosowanie sztucznej inteligencji zarządzanie musi mieć charakter multidyscyplinarny ze względu na jego szerokie zastosowanie w jednostkach biznesowych i jednostkach funkcjonalnych oraz w świecie zewnętrznym. Musi być pomostem łączącym silosy organizacyjne i jednoczącym różne funkcje i liderów.

„Technologia rozwija się bardzo, bardzo szybko i naprawdę ważne jest, aby wdrożyć ramy zarządzania sztuczną inteligencją w przypadku realizowanych lub pojawiających się przypadków użycia” – mówi Sundberg. „CIO [chief information officers] należy ustalić takie elementy, jak akceptowalne zasady użytkowania, zasady projektowania i tak dalej.



Source link

Advertisment

Więcej

ZOSTAW ODPOWIEDŹ

Proszę wpisać swój komentarz!
Proszę podać swoje imię tutaj

Advertisment

Podobne

Advertisment

Najnowsze

ASRock przedstawia karty graficzne z serii Radeon RX 7900 GRE

ASRock, wiodący światowy producent płyt głównych, kart graficznych i mini komputerów PC, wprowadził dziś na rynek nowe karty graficzne z serii Steel Legend...

Cozy Bear i inne APT zmieniają taktykę wraz ze wzrostem wykorzystania chmury

Podmioty zagrażające powiązane z państwem rosyjskim zmieniają swoją taktykę w miarę migracji coraz większej liczby organizacji do infrastruktury opartej na chmurze, ale dobra...

Sharkoon przedstawia nowy podświetlany wentylator PWM 120 mm Rebel F50 o wysokim zakresie obrotów

Sharkoon Technologies to międzynarodowy dostawca wysokiej jakości, wydajnych podzespołów i urządzeń peryferyjnych do komputerów PC, który obecnie poszerza swoją ofertę wentylatorów chłodzących do...
Advertisment