Zašto moramo bolje mjeriti ugljični otisak umjetne inteligencije

10. svibnja 2023.
One Min Read
212 Views

U posljednje vrijeme mnogo sam izgubila sna zbog klimatskih promjena.

Upravo sam objavila priču o prvom pokušaju izračuna emisija jednog od najpopularnijih AI proizvoda – velikih jezičnih modela.

AI startup Hugging Face izračunao je emisije svog velikog jezičnog modela BLOOM, otkrivši da je proces obuke emitirao 25 metričkih tona ugljika.

Otkriće samo po sebi nije iznenađujuće, a BLOOM je puno “čišći” od velikih jezičnih modela poput OpenAI-jevog GPT-3 i Meta-ovog OPT-a.

Trening je samo vrh ledenog brijega, jer iako je vrlo zagađujući, mora se dogoditi samo jednom.

Tehnološke tvrtke žele da se usredotočimo samo na emisije iz obuke AI modela jer ih to čini boljima.

Međutim, pravi ugljični otisak umjetne inteligencije vjerojatno je veći nego što to sugerira Hugging Faceov rad.

Hugging Faceov rad je dobar način za početak rješavanja problema, pokušavajući pružiti iskrene podatke o širim emisijama koje se mogu pripisati AI modelu.

Zahtijevajući od tehnoloških tvrtki da pruže više podataka o klimatskom utjecaju izgradnje, obuke i korištenja AI-ja, možemo započeti s promjenama.

Izvor

Exit mobile version