AI-ის მდგრადი განვითარება სულ უფრო რთული გამოწვევა ხდება, რადგან ტექნოლოგიური გიგანტები ემისიების შემცირების დაპირებების მიუხედავად, მასიურ მონაცემთა ცენტრებს (data centers) აშენებენ, რომლებიც ხშირად წიაღისეულ საწვავზე მუშაობენ.
Sasha Luccioni, AI მდგრადობის მკვლევარი, რომელიც წლების განმავლობაში Hugging Face-ში მოღვაწეობდა, მიიჩნევს, რომ ბიზნესებისა და მომხმარებლების მხრიდან AI-ის გამჭვირვალობაზე მოთხოვნა პიკს აღწევს. ახლა ის Salesforce-ის მდგრადობის ყოფილ დირექტორთან, Boris Gamazaychikov-თან ერთად, ახალ კომპანიას - Sustainable AI Group-ს უშვებს. მათი მიზანია, დაეხმარონ კომპანიებს AI ინსტრუმენტების ენერგოეფექტურობის შეფასებასა და ოპტიმიზაციაში.
ზეწოლა ბიზნესზე და ESG მიზნები
კომპანიები სულ უფრო მეტ წნეხს განიცდიან თანამშრომლებისა და დირექტორთა საბჭოებისგან. ინტეგრირებული AI ინსტრუმენტების (მაგალითად, Copilot) გამოყენებისას, ბიზნესებმა უნდა უპასუხონ კითხვას: როგორ აისახება ეს კომპანიის ESG (გარემოსდაცვით, სოციალურ და მმართველობით) მიზნებზე?
- აუცილებელია იმის ცოდნა, თუ სად მუშაობს მოდელები და რა წყაროებიდან იღებენ ენერგიას მონაცემთა ცენტრები.
- მნიშვნელოვანია ენერგოეფექტური მოდელების შერჩევა და განახლებად ენერგიაზე მომუშავე ინფრასტრუქტურის წახალისება.
გლობალური რეგულაციები და გამჭვირვალობა
გლობალური მასშტაბით კომპანიებისთვის მდგრადობის სტანდარტები განსხვავებულია. ევროპაში უკვე მოქმედებს EU AI Act, სადაც ეკოლოგიურ გავლენას საკვანძო როლი ენიჭება. აზიის ქვეყნებიც ითხოვენ მონაცემთა ცენტრების სპეციფიკურ ენერგომაჩვენებლებს სამომავლო ინფრასტრუქტურის დასაგეგმად.
Luccioni-ს ხედვით, იდეალური იქნებოდა, თუ ChatGPT-ის ან Claude-ის ინტერფეისში გამოჩნდებოდა, თუ რამდენი ენერგია იხარჯება თითოეულ მოთხოვნაზე. მსხვილი პროვაიდერებისთვის, რომლებიც ტრადიციული ენერგიის ნაცვლად განახლებად რესურსებზე გააკეთებენ აქცენტს, ეს შესაძლოა მნიშვნელოვან კონკურენტულ უპირატესობად იქცეს.
სწორი მოდელის შერჩევა რესურსების დასაზოგად
ინდუსტრიაში ხშირად ავიწყდებათ, რომ ნებისმიერი მცირე ამოცანისთვის დიდი ენობრივი მოდელების (LLMs) გამოყენება აუცილებელი არ არის. მარტივი კლასიფიკატორები ბევრად უფრო იაფი და ენერგოეფექტურია, ვიდრე ზოგადი დანიშნულების უზარმაზარი AI სისტემები.
პრობლემა ისაა, რომ ბაზარზე ხშირად კომპანიები, რომლებიც მოდელებს ქმნიან, თავადვე ყიდიან გამოთვლით სიმძლავრეებს (compute - მაგალითად, cloud სერვისებს). შესაბამისად, მათ ფინანსურ ინტერესებშია, მომხმარებელს რაც შეიძლება დიდი და რესურსატევადი მოდელები შესთავაზონ. სწორედ ამიტომ, ენერგიისა და წყლის მოხმარების შესახებ ზუსტი მონაცემების გასაჯაროება კრიტიკულად მნიშვნელოვანია, რათა ბიზნესებმა ეკოლოგიურად პასუხისმგებლიანი გადაწყვეტილებები მიიღონ.
წყარო: wired.com
