Американские горки ожиданий и опасений в области ИИ продолжают вращаться с головокружительной скоростью, поскольку предприятия все ближе приближаются к пониманию быстро меняющихся технологий и их возможных функций в их бизнесе. Совсем недавно передовые платформы искусственного интеллекта, такие как генеративный ИИ и модели большого языка (LLM), оказались под пристальным вниманием из-за их ненасытного энергопотребления и последующего воздействия на окружающую среду. Некоторые исследователи предполагают, что LLM потребляют сотни литров пресной воды и производят ежегодные выбросы, эквивалентные что это маленькая страна.
Поскольку глобальное потепление впервые превысило 1,5 градуса в течение всего года, глобальные заинтересованные стороны задаются вопросом, на ком должна лежать основная ответственность за предотвращение усугубления климатического кризиса. Изменение климата остается проблемой критической важности как для потребителей, так и для компаний на фоне глобальных усилий по сокращению выбросов CO2, что является плохим предзнаменованием для общественного имиджа любой компании, которая использует потребительские Инструменты искусственного интеллекта не контролируя выбросы углекислого газа. Что еще более важно, безудержное бесконтрольное использование ИИ может иметь катастрофические последствия для окружающей среды: исследования Массачусетского технологического института показывают, что обучение может существенно противодействовать глобальному прогрессу в борьбе с изменением климата.
Несмотря на очевидную экологическую апатию недавних законов, таких как закон ЕС об искусственном интеллекте и указ президента Байдена, которые в основном сосредоточены на других аспектах ответственности за искусственный интеллект, некоторые крупные игроки в области искусственного интеллекта начали активно саморегулироваться и работать над устойчивым использованием искусственного интеллекта. Вот способы, которыми лидеры в области искусственного интеллекта подходят к ИИ с экологическим сознанием, сохраняя при этом глубокие бизнес ценность технологии.
Старший директор по стратегии искусственного интеллекта, ABBYY.
Специально созданный ИИ
Многие недостатки генеративного ИИ и LLM проистекают из огромных запасов данные по которому необходимо ориентироваться, чтобы получить ценность. Это не только повышает риски с точки зрения этики, точности и конфиденциальностьно это значительно увеличивает количество энергии, необходимое для использования инструментов.
Вместо весьма общих инструментов ИИ предприятия начали использовать более узкий, специализированный ИИ, специализирующийся на конкретных задачах и целях. Например, компания ABBYY приняла этот подход, обучив свои модели машинного обучения и обработки естественного языка специальному чтению и пониманию документов, проходящих через корпоративные системы, как человек. Благодаря предварительно обученным навыкам искусственного интеллекта для обработки узкоспециализированных типов документов с точностью 95 % организации могут сохранить деревья, отказавшись от использования бумаги, а также сократив количество выбросов углекислого газа за счет громоздких процедур. управление документами процессы.
Расширение возможностей разработчиков
Компаниям, занимающимся искусственным интеллектом, не обязательно брать на себя бремя устойчивого развития искусственного интеллекта в одиночку: некоторые из них активно отдают предпочтение разработчикам.
ОпенАИпионер искусственного интеллекта, ответственный за широко популярную ЧатGPT, недавно объявила, что разработчики могут создавать свои собственные платформы «GPT» для специализированных целей. Это позволяет разработчикам и организациям сузить использование ИИ с высокой степенью настраиваемости, отсекая лишние функции и данные, которые увеличивают экологический ущерб. Например, разработчики могут создавать GPT для целей, ограничивающихся советами по творческому письму, информацией о кулинарии, технической поддержкой или любыми другими нишевыми целями.
Учитывая повышенные риски неточностей и нарушения конфиденциальности, связанные с очень общими моделями ИИ, разработчики, вероятно, будут заинтересованы в использовании преимуществ этих более узких и более специализированных платформ GPT не только для экологической ответственности, но и для улучшения результатов бизнеса.
Устойчивая деловая практика
Компаниям также следует отойти от самой технологии и заглянуть внутрь своей организации в поисках новых способов устойчивого использования ИИ. Например, Майкрософт выяснилось, что их оборудование, поддерживающее искусственный интеллект, работает исключительно на экологически чистой энергии, что освобождает их от создания так называемых «эксплуатационных выбросов».
Более того, компании могут использовать ИИ как инструмент для изучения других аспектов своего бизнеса, в которых устойчивое развитие может быть приоритетом. Forrester уделяет особое внимание измерению, отчетности и визуализация данных Возможности искусственного интеллекта позволяют предположить, что он сам по себе может стать движущей силой климатической революции.
Несмотря на объективную важность, выбросы не являются единственным показателем, используемым для оценки воздействия на окружающую среду: исследования показали, что сочетание робототехники и искусственного интеллекта сократило использование гербицидов в некоторых контекстах на 90%. Поскольку компании продолжают бороться с полезностью и последствиями ИИ, они должны изучить всю широту его возможностей по повышению устойчивости и внесению вклада в нее.
Предприятия компенсируют слабину
До сих пор раннее законодательство в области ИИ в значительной степени не учитывало экологические последствия искусственного интеллекта, вместо этого сосредоточиваясь на конфиденциальности и других этических областях. Хотя эти области также имеют решающее значение для ответственного использования ИИ, предприятия должны нести ответственность за то, как они используют искусственный интеллект для создания ценности для бизнеса.
2023 год, возможно, был годом ажиотажа, шума, ожиданий и заблуждений в отношении искусственного интеллекта, но зрелость, которую предприятия накопили за последний год, дала им средства, необходимые для принятия обоснованных и ответственных решений относительно использования ИИ. Тем не менее, разумно тщательно изучать, подвергать сомнению и привлекать крупные организации к ответственности за выбросы углекислого газа и другие воздействия на окружающую среду – тем, кто отдает приоритет экологической ответственности, нечего скрывать.
Мы перечислили лучшее приложение для сканирования документов.
Эта статья была подготовлена в рамках канала Expert Insights от TechRadarPro, где мы рассказываем о лучших и ярких умах современной технологической отрасли. Мнения, выраженные здесь, принадлежат автору и не обязательно совпадают с мнением TechRadarPro или Future plc. Если вы заинтересованы в участии, узнайте больше здесь: https://www.techradar.com/news/submit-your-story-to-techradar-pro
2024-03-29 07:28:02
1711698264
#Как #лидеры #ИИ #снижают #свое #воздействие #на #окружающую #среду
