Το ταχέως εξελισσόμενο τοπίο της τεχνητής νοημοσύνης βρίσκεται μπροστά στην εμφάνιση μιας νέας έννοιας: του «Sustainable AI», γράφει σε άρθρο της η CRIF. Η έννοια μπορεί να οριστεί ως η δυνητικά επωφελής, κοινωνικά και περιβαλλοντικά, φύση αυτής της τεχνολογίας. Υιοθετώντας τις αρχές της Βιώσιμης ΤΝ, η βιομηχανία μπορεί να μειώσει τον περιβαλλοντικό αντίκτυπο της ΤΝ, διασφαλίζοντας παράλληλα ότι η τεχνολογική πρόοδος ευθυγραμμίζεται με τις οικολογικές επιταγές. Η βελτιστοποίηση των αλγορίθμων, η αξιοποίηση προηγμένου υλισμικού, η υιοθέτηση ενεργειακά αποδοτικών μεθόδων εκπαίδευσης και η επέκταση των λύσεων ακροδικτυακής υπολογιστικής (edge computing) που βασίζονται στην ΤΝ θα βοηθήσουν να προετοιμαστεί το έδαφος για ένα πιο βιώσιμο μέλλον.
Τα παραδοσιακά μοντέλα ΤN, ιδίως εκείνα που βασίζονται σε αρχιτεκτονικές βαθιάς μάθησης, είναι γνωστά για τις τεράστιες υπολογιστικές τους απαιτήσεις. Η εκπαίδευση αυτών των πολύπλοκων μοντέλων συχνά περιλαμβάνει την εκτέλεση τεράστιων συνόλων δεδομένων μέσω νευρωνικών δικτύων με εκατομμύρια ή και δισεκατομμύρια παραμέτρους. Αυτή η διαδικασία απαιτεί σημαντικές ποσότητες ηλεκτρικής ενέργειας, οδηγώντας σε υψηλή κατανάλωση και σημαντικό ανθρακικό αποτύπωμα. Για παράδειγμα, η εκπαίδευση ενός μόνο μεγάλου γλωσσικού μοντέλου μπορεί να καταναλώσει τόση ενέργεια όση εκατοντάδες νοικοκυριά σε διάστημα αρκετών μηνών. Οι περιβαλλοντικές επιπτώσεις είναι εκτεταμένες, συμβάλλοντας στην κλιματική αλλαγή και στην εξάντληση των πόρων.
Η βελτιστοποίηση αλγορίθμων βρίσκεται στην καρδιά της βιώσιμης τεχνητής νοημοσύνης, με στόχο την ενίσχυση της αποδοτικότητας χωρίς συμβιβασμούς στην απόδοση. Οι ερευνητές διερευνούν διάφορες στρατηγικές για να το πετύχουν, όπως η μείωση της πολυπλοκότητας των μοντέλων, η βελτίωση των τεχνικών προεπεξεργασίας δεδομένων και η αξιοποίηση της μεταφοράς μάθησης για την ελαχιστοποίηση των περιττών υπολογισμών.
Ποιες είναι οι πιο πολλά υποσχόμενες στρατηγικές; Οι εξής:
- Αραιή μοντελοποίηση: επικεντρώνεται στη χρήση μόνο των πιο σχετικών χαρακτηριστικών σε ένα σύνολο δεδομένων, μειώνοντας τον αριθμό των παραμέτρων που υποβάλλονται σε επεξεργασία και επιτρέποντας ταχύτερη και πιο αποδοτική ως προς τους πόρους εκπαίδευση.
- Στρατηγική χρήση τεχνολογιών επιτάχυνσης υλισμικού: εξειδικευμένο υλισμικό όπως οι TPUs και οι FPGAs βελτιώνουν την ενεργειακή απόδοση σε σύγκριση με τις παραδοσιακές CPUs και GPUs.
- Νευρομορφική υπολογιστική: εμπνευσμένα από τον εγκέφαλο, τα νευρομορφικά τσιπ επιτρέπουν την παράλληλη επεξεργασία και τη λειτουργία χαμηλής κατανάλωσης ενέργειας.
- Ενεργειακά αποδοτικές μεθοδολογίες εκπαίδευσης: η ομοσπονδιακή μάθηση αποκεντρώνει την εκπαίδευση, μειώνοντας την ανάγκη για κεντρική επεξεργασία, εξοικονομώντας έτσι ενέργεια και βελτιώνοντας την ιδιωτικότητα.
- Λύσεις edge computing που βασίζονται στην τεχνητή νοημοσύνη: επιτρέπουν την τοπική λήψη αποφάσεων σε συσκευές όπου παράγονται δεδομένα, μειώνοντας την κατανάλωση ενέργειας και τις περιβαλλοντικές επιπτώσεις.
Για να αξιοποιηθούν πλήρως οι δυνατότητες της βιώσιμης τεχνητής νοημοσύνης, είναι απαραίτητο να ενσωματωθούν αρχές σχεδιασμού με γνώμονα την ενέργεια σε κάθε στάδιο της έρευνας και της ανάπτυξης της τεχνητής νοημοσύνης. Αυτή η ολιστική προσέγγιση δεν περιλαμβάνει μόνο τεχνικές παραμέτρους, αλλά και πλαίσια πολιτικής, ηθικές κατευθυντήριες γραμμές και συμμετοχή των ενδιαφερόμενων μερών. Οι ερευνητές πρέπει να δώσουν προτεραιότητα στη βιωσιμότητα κατά την ανάπτυξη νέων μοντέλων τεχνητής νοημοσύνης, ενσωματώνοντας την ενεργειακή απόδοση ως βασικό μέτρο απόδοσης παράλληλα με την ακρίβεια και την ταχύτητα. Η συνεργασία μεταξύ ακαδημαϊκής κοινότητας, βιομηχανίας και κυβέρνησης είναι κρίσιμη για τη θέσπιση προτύπων και βέλτιστων πρακτικών που προωθούν την υπεύθυνη ανάπτυξη της τεχνητής νοημοσύνης. Επιπλέον, οι εκστρατείες ευαισθητοποίησης του κοινού μπορούν να εκπαιδεύσουν τους καταναλωτές σχετικά με τις περιβαλλοντικές επιπτώσεις της τεχνητής νοημοσύνης και να τους ενθαρρύνουν να υποστηρίξουν φιλικές προς το περιβάλλον τεχνολογίες.
Το ταξίδι προς τη βιώσιμη τεχνητή νοημοσύνη μόλις ξεκινά και η επιτυχία του εξαρτάται από τη συλλογική δέσμευση για βιωσιμότητα και υπεύθυνη διαχείριση των φυσικών πόρων.
