Атлас искусственного интеллекта: руководство для будущего. Кейт Кроуфорд

Атлас искусственного интеллекта: руководство для будущего - Кейт Кроуфорд


Скачать книгу
о чистых технологиях

      Минералы – это основа искусственного интеллекта, но его жизненной силой по-прежнему является электрическая энергия. Передовые вычисления редко рассматриваются с точки зрения углеродного следа, ископаемого топлива и загрязнения окружающей среды; метафоры вроде «облака» подразумевают нечто плавающее и хрупкое в рамках естественной, зеленой индустрии[88]. Серверы спрятаны в неприметных центрах обработки данных, и их загрязняющие свойства гораздо менее заметны, чем дымящиеся трубы угольных электростанций. Технологический сектор активно рекламирует свою экологическую политику, инициативы по устойчивому развитию и планы по решению проблем, связанных с климатом, используя ИИ в качестве инструмента решения проблем. Все это является частью создаваемого общественностью имиджа устойчивой технологической индустрии без выбросов углекислого газа. В действительности же для работы вычислительных инфраструктур Amazon Web Services или Microsoft Azure требуется гигантское количество энергии, а углеродный след систем ИИ, работающих на этих платформах, постоянно растет[89].

      Как пишет Тунг Хуи Ху в книге «Предыстория облака»: «Облако – это ресурсоемкая, добывающая технология, которая преобразует воду и электричество в вычислительную мощность, нанося значительный ущерб окружающей среде, которую затем вытесняет из поля зрения»[90]. Решение проблемы энергоемкой инфраструктуры стало одной из главных задач. Конечно, отрасль приложила значительные усилия, чтобы сделать центры обработки данных более энергоэффективными и увеличить использование возобновляемых источников энергии. Но уже сейчас углеродный след мировой вычислительной инфраструктуры сравнялся с углеродным следом авиационной промышленности в период ее расцвета, и он растет даже быстрее[91]. Оценки разнятся: такие исследователи, как Лотфи Белхир и Ахмед Эльмелиги, считают, что к 2040 году на долю технологического сектора придется 14 процентов глобальных выбросов парниковых газов, а группа исследователей из Швеции прогнозирует, что потребление электроэнергии одними только центрами обработки данных к 2030 году возрастет примерно в 15 раз[92].

      Внимательно изучив вычислительные мощности, необходимые для создания моделей ИИ, мы видим, что стремление к экспоненциальному увеличению скорости и точности обходится планете дорогой ценой. Требования к обработке данных при обучении моделей ИИ и, следовательно, их энергопотребление все еще являются новой областью исследований. Одна из первых работ в этой области была опубликована исследователем ИИ Эммой Струбелл и ее командой из Массачусетского университета в Амхерсте в 2019 году. Сфокусировавшись на попытке понять углеродный след моделей обработки естественного языка (NLP), они начали набрасывать потенциальные оценки путем запуска моделей ИИ в течение сотен тысяч вычислительных часов[93]. Первые цифры оказались поразительными. Команда Струбелл обнаружила, что запуск всего одной


Скачать книгу

<p>88</p>

More people are now drawing attention to this problem – including researchers at AI Now. See Dobbe and Whittaker, «AI and Climate Change.»

<p>89</p>

See, as an example of early scholarship in this area, Ensmenger, «Computation, Materiality, and the Global Environment.»

<p>90</p>

Hu, Prehistory of the Cloud, 146.

<p>91</p>

Jones, «How to Stop Data Centres from Gobbling Up the World’s Electricity.» Some progress has been made toward mitigating these concerns through greater energy efficiency practices, but significant long-term challenges remain. Masanet et al., «Recalibrating Global Data Center Energy – Use Estimates.»

<p>92</p>

Belkhir and Elmeligi, «Assessing ICT Global Emissions Footprint»; Andrae and Edler, «On Global Electricity Usage.»

<p>93</p>

Strubell, Ganesh, and McCallum, «Energy and Policy Considerations for Deep Learning in NLP.»