Обеспечение устойчивого развития искусственного интеллекта: чего нам не хватает

Искусственный интеллект стал одной из самых революционных технологий нашего времени, но его воздействие на окружающую среду остается по большей части неизмеренным и плохо изученным. Поскольку организации по всему миру стремятся внедрить системы искусственного интеллекта в различных отраслях, возникает решающий разговор об истинной стоимости этих технологий. Саша Луччиони, известный исследователь искусственного интеллекта, специализирующийся на экологической устойчивости, утверждает, что без существенных изменений в том, как мы отслеживаем и сообщаем данные о выбросах, мы не можем надеяться на создание действительно устойчивых решений на основе искусственного интеллекта, которые не поставят под угрозу будущее нашей планеты.

Проблема начинается с фундаментального пробела в нашем понимании того, сколько энергии на самом деле потребляют технологии искусственного интеллекта. Обучение больших языковых моделей и других сложных систем машинного обучения требует огромных вычислительных ресурсов, однако большинство организаций, эксплуатирующих эти системы, редко раскрывают их воздействие на окружающую среду. Луччиони отмечает, что из-за отсутствия прозрачности заинтересованные стороны — от регулирующих органов до потребителей — не могут принимать обоснованные решения о том, какие приложения ИИ стоят своих экологических затрат. Исследовательское сообщество лишь недавно начало систематизировать сбор данных о выбросах, и даже эти ранние усилия выявили тревожные закономерности в энергоемкости современного ИИ.

Помимо технических проблем измерения выбросов существует еще одна важная проблема: понимание того, как люди на самом деле используют ИИ на практике. Многие организации внедряют модели искусственного интеллекта, не имея четкого представления о том, действительно ли технология улучшает результаты или просто увеличивает вычислительные затраты на существующие процессы. Такое несоответствие между развертыванием и фактической полезностью означает, что мы не можем точно оценить, оправданы ли экологические затраты системы ИИ ее практическими преимуществами. Луччиони подчеркивает, что создание устойчивого ИИ требует понимания не только того, какая энергия потребляется, но и того, приносит ли это потребление пропорциональную ценность для пользователей и общества.

Инфраструктура, поддерживающая современные системы искусственного интеллекта, представляет собой еще один уровень сложности в уравнении устойчивого развития. Центры обработки данных, которые обучают и запускают сложные алгоритмы, работают непрерывно, потребляя значительное количество электроэнергии — часто в регионах, где эта энергия поступает из источников ископаемого топлива. Даже организациям, эксплуатирующим объекты возобновляемой энергетики, приходится смириться с тем фактом, что глобальные энергетические сети по-прежнему частично зависят от невозобновляемых источников. Луччиони утверждает, что нам нужны более совершенные методологии для расчета фактического углеродного следа систем искусственного интеллекта, принимая во внимание не только прямое потребление энергии, но и влияние производства, требования к охлаждению и выбросы, связанные с созданием и обслуживанием необходимой аппаратной инфраструктуры.

Корпоративная ответственность представляет собой важнейший недостающий элемент в мозаике устойчивого развития. Многие компании, внедряющие системы искусственного интеллекта, взяли на себя расплывчатые обязательства по экологической ответственности, но не имеют конкретных показателей или стандартов отчетности. Без стандартизированных систем измерения выбросов ИИ организации практически не сталкиваются с необходимостью оптимизировать свои системы для повышения энергоэффективности. Луччиони выступает за введение требований об обязательном раскрытии информации, аналогичных тем, которые существуют в других отраслях, гарантируя, что экологические издержки разработки и внедрения ИИ станут такими же видимыми и тщательно изучаемыми, как и другие последствия для бизнеса. Такая прозрачность создаст рыночные стимулы для компаний разрабатывать и уделять приоритетное внимание более эффективным алгоритмам и инфраструктуре искусственного интеллекта.

Само исследовательское сообщество играет жизненно важную роль в продвижении методов устойчивого ИИ. Академические учреждения и частные исследовательские лаборатории начали публиковать статьи об энергетических затратах на обучение конкретных моделей, предоставляя ценные ориентиры для этой области. Однако эти усилия остаются фрагментарными и незавершенными, поскольку многие из наиболее ресурсоемких проектов осуществляются за закрытыми корпоративными дверями. Луччиони подчеркивает, что открытая наука и совместные исследования необходимы для понимания истинных масштабов воздействия ИИ на окружающую среду. Без доступа к исчерпывающим данным крупных технологических компаний исследователи не могут построить точные модели того, как развивается отрасль или где можно добиться наиболее значительного повышения эффективности.

Вопрос полезности ИИ становится все более важным, если рассматривать его через призму окружающей среды. Некоторые приложения искусственного интеллекта обеспечивают явные, измеримые преимущества, оправдывающие их вычислительные требования, например, использование ИИ для оптимизации энергетических сетей или разработки более эффективных материалов. Другие варианты использования ИИ могут быть более маргинальными, добавляя незначительные удобства без решения реальных проблем. Луччиони утверждает, что нам нужен культурный сдвиг, когда организации серьезно задаются вопросом, имеет ли смысл развертывание системы искусственного интеллекта, учитывая ее экологические издержки. Для этого необходимы более совершенные инструменты для измерения моделей использования ИИ, понимания темпов внедрения пользователями и определения того, действительно ли ИИ достигает намеченных результатов или просто создает видимость прогресса, потребляя при этом ресурсы без необходимости.

Политические рамки будут иметь важное значение для стимулирования масштабных изменений. Правительства во всем мире начинают разрабатывать правила, касающиеся безопасности и этики ИИ, но устойчивость ИИ остается второстепенной мыслью в большинстве политических дискуссий. Луччиони выступает за политику, устанавливающую четкие требования к отчетности о выбросах для организаций, развертывающих крупномасштабные системы искусственного интеллекта, аналогичные стандартам учета выбросов углерода в других секторах. Такие структуры могут способствовать повышению эффективности инноваций, поскольку компании конкурируют за сокращение своего воздействия на окружающую среду. Кроме того, механизмы ценообразования на выбросы углерода, учитывающие выбросы ИИ, могут помочь гарантировать, что технология будет использоваться только там, где ее выгоды действительно перевешивают затраты.

Путь вперед требует координации действий множества заинтересованных сторон. Технологическим компаниям необходимо инвестировать в более эффективные алгоритмы и оборудование, сокращая затраты энергии, необходимые для обучения и вывода ИИ. Научно-исследовательские учреждения должны разработать стандартизированные методологии измерения и отчетности о выбросах, создавая общий язык для обсуждения воздействия ИИ на окружающую среду. Политики должны разработать нормативную базу, которая сделает экологическую ответственность непреложной для организаций, внедряющих ИИ в больших масштабах. Между тем, пользователи и потребители должны требовать прозрачности в отношении экологических издержек услуг ИИ, на которые они полагаются, создавая давление на рынок в пользу устойчивых альтернатив.

В конечном счете, идея Луччиони ясна: мы не можем создать по-настоящему устойчивый ИИ без более качественных данных, лучшего понимания и лучшей подотчетности. Технологическая индустрия привыкла двигаться быстро и задавать вопросы позже, но экологические риски, связанные с ИИ, слишком высоки, чтобы этот подход мог продолжаться. Наладив комплексное отслеживание выбросов, поняв фактические модели использования ИИ и создав политические рамки, стимулирующие эффективность, мы можем начать создавать экосистему ИИ, которая будет приносить реальную пользу, не ставя под угрозу будущее нашей планеты. Вопрос не в том, возможен ли устойчивый ИИ, а в том, есть ли у нас коллективная воля, чтобы это произошло.