AI를 사용하여 바다를 끓이지 않는 방법

인공 지능의 최전선에서 우리는 기술을 개발하고 있습니다. 인공 지능은 단순히 알고리즘과 데이터셋의 집합이 아니라, 우리의 집단적 지성을 나타내는 것입니다. 인공 지능은 인간이 직면한 가장 복잡한 문제를 해결하기 위한 것입니다. 그러나 Lemurian Labs의 공동 창립자이자 CEO로서, 인공 지능을 일상 생활의 일부로 통합하는 과정에서 우리가 직면한 책임을 인식하고 있습니다. 이것은 우리에게 다음과 같은 질문을 제기합니다. 인공 지능의 무한한 잠재력을 어떻게 활용하여 지구의 건강을 손상하지 않을 수 있을까요?

혁신과 글로벌 워밍

기술 혁신은 항상 예상치 못한 부작용을 초래합니다. 현재 인공 지능의 경우, 다른 유형의 컴퓨팅보다 더 많은 에너지를 필요로 합니다. 국제 에너지 기구는 최근에 단일 모델을 훈련시키는 데에는 100개의 미국 가정에서 1년 동안 소비하는 전기보다 더 많은 전기가 필요하다고 보고했습니다. 이러한 모든 에너지는 개발자뿐만 아니라 우리의 행성에도 비용을 초래합니다. 지난 해, 에너지 관련 이산화탄소 배출량은 37.4억 톤으로 역대 최고치를 기록했습니다. 인공 지능은 속도조절 없이 진행되고 있으므로, 우리는 에너지 소비와 그에 따른 지구의 영향에 대해 질문해야 합니다. 인공 지능은 우리가呼吸할 수 있는 공기를 마시기보다 더 중요할까요? 나는 그럴 가능성이 희박하다고 생각하지만, 아무런 변화가 없다면 가까운 미래에 현실이 될 수 있습니다.

나는 에너지 효율성을 위한呼声에 yalnız하지 않습니다. 최근 보쉬 커넥티드 월드 컨퍼런스에서 엘론 머스크는 인공 지능이 “가장 큰 기술 혁명”의 일환일 수 있다고 말했지만, 내년부터 전기 부족을 경험할 수 있을 것이라고 언급했습니다. 인공 지능의 전력 소비는 기술 문제뿐만 아니라 글로벌 문제입니다.

인공 지능을 복잡한 시스템으로 간주하기

이러한 비효율성을 해결하기 위해서는 인공 지능을 단독 기술이 아니라 복잡한 시스템으로 간주해야 합니다. 이 시스템은 알고리즘, 라이브러리, 컴파일러, 런타임, 드라이버, 하드웨어 및 에너지 소비를 포함합니다. 이러한 전체적인 관점을 채택하면 인공 지능 개발의 모든 단계에서 비효율성을 식별하고 해결할 수 있습니다. 이를 통해 기술적으로 발전된 해결책과 환경적으로 책임 있는 해결책을 동시에 개발할 수 있습니다. 인공 지능을 상호 연결된 시스템과 프로세스의 네트워크로 이해하면 효율적이고 효과적인 혁신적인 해결책을 개발하는 데 도움이 됩니다.

인공 지능을 위한 범용 소프트웨어 스택

현재 인공 지능 개발 프로세스는 매우 분산되어 있습니다. 각 하드웨어 유형에는 특정 소프트웨어 스택이 필요하며, 이는 해당 장치에서만 실행됩니다. 또한 다양한 문제를 위한 특수한 도구와 라이브러리가 있으며, 대부분이 호환되지 않습니다. 개발자들은 시스템 온 칩(System-on-Chip)과 같은 에지 디바이스를 프로그래밍하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 그러나 데이터 센터에서 발생하는 모든 일은 모바일에서 발생하는 것보다 100배 더 복잡할 것입니다. 개발자들은 다양한 프로그래밍 모델, 라이브러리 및 성능을 개선하기 위해 복잡한 시스템을 구성해야 합니다. 이는 단지 훈련에만 해당하는 것입니다. 예를 들어, 수천 개에서 수만 개의 CPU와 GPU를 갖춘 슈퍼컴퓨터에서 성능을 내는 것은 매우 시간이 걸리고 전문적인 지식이 필요합니다. 그러나 현재의 프로그래밍 모델은 이러한 수준까지 확장되지 않으므로, 에너지 소비가 증가할 것입니다.

이를 해결하려면 기존 하드웨어와 새로운 하드웨어에서 프로그래밍을 더 쉽게 하고 성능을 개선할 수 있는 범용 소프트웨어 스택이 필요합니다. 이를 통해 인공 지능과 컴퓨터 아키텍처의 혁신을 가속화하고, 더 많은 산업과 애플리케이션에서 인공 지능을 채택할 수 있습니다.

효율적인 하드웨어의需求

범용 소프트웨어 스택을 구현하는 것 외에도, 하드웨어를 최적화하여 성능과 효율성을 개선하는 것이 중요합니다. 그래픽 처리 장치(GPU)는 원래 게임을 위해 설계되었지만, 매우 강력하고 유용합니다. 그러나 이러한 장치들은 비효율성의 원인이 됩니다. 현재의 GPU 확장은 개발 비용을 증가시키고, 하드웨어 가용성 부족 및 이산화탄소 배출량의 상당한 증가를 초래합니다.

이러한 문제는 기술 문제뿐만 아니라 글로벌 문제입니다. 세계에서 가장 큰 기술 회사들이 GPU와 에너지를 얻는 데 어려움을 겪고 있다면, 우리에게는 희망이 없습니다.

중요한 전환점

Lemurian Labs에서는 이러한 문제를 직접 경험했습니다. 2018년에 우리는 작은 인공 지능 스타트업으로, 기초 모델을 개발하려고 했습니다. 그러나 필요한 컴퓨팅 파워의 비용은 정당화할 수 없을 정도로 높았습니다. 이는 개발 비용을 세계에서 가장 큰 기술 회사 외에는誰도 감당할 수 없을 정도로 높았습니다. 이것은 우리에게 인공 지능 개발의 근본적인 문제를 해결하도록 전환하도록 동기를 부여했습니다.

우리는 기본적인 수학을 개발하여 인공 지능을 구동하는 새로운 기초를 만들었습니다. 이를 통해 우리는 기존 GPU보다 20배 더 높은 처리량을 달성할 수 있는 프로세서를 만들었습니다. 또한 전력 소비는 절반으로 줄었습니다.

인공 지능 개발자들의 삶을 더 쉽게 만들고 인공 지능을 더 효율적이고 접근하기 쉽게 만드는 우리의 헌신은 문제를 더 깊이 이해하도록 동기를 부여했습니다. 에지에서 데이터 센터까지 확장할 수 있는 초고성능 및 효율적인 컴퓨터 아키텍처를 설계하고, 단일 이기종 장치에서倉庫 규모의 컴퓨터까지 프로그래밍하는 데 도전했습니다. 이를 통해 개발자들은 더 빠르게 인공 지능을 배포하고 비용을 줄일 수 있습니다.

모두를 위한 인공 지능

인공 지능이 우리 세계에 의미 있는 영향을 미치기 위해서는, 이를 개발하는 방식을 근본적으로 변경해야 합니다. 현재의 비용과 컴퓨팅 요구는 소수의 대기업을 위해 혁신과 접근성을 방해하는 장벽을 생성합니다. 또한 대기 중의 이산화탄소를大量으로 방출합니다. 개발자와 지구의 관점에서 인공 지능 개발을 생각하면, 이러한 근본적인 비효율성을 해결하여 모든 사람이 사용할 수 있고 환경적으로 책임 있는 인공 지능의 미래를 달성할 수 있습니다.

지속 가능한 인공 지능에 대한 개인적 반성과 행동 呼声

앞으로 인공 지능의 미래에 대해 나는 낙관적이고 주의적입니다. 인공 지능의 변革적 잠재력을 믿지만, 이는重大한 책임을 수반합니다. 나는 인공 지능의 방향이 기술적 발전에만 의해 결정되는 것이 아니라, 지속 가능성, 공평성, 포용성에 대한 확고한 헌신에 의해 결정되는 미래를 상상합니다. Lemurian Labs를 이끌면서, 나는 인공 지능을 긍정적인 변화를 위한 핵심적인 힘으로 간주합니다. 인류의 발전과 환경 보존을 모두 중시하는 혁신을 추구합니다. 이 사명은 우수한 기술을 개발하는 것만이 아니라, 유익하고 윤리적이며 확장 가능하며 우리의 집단적願望과 지구의 건강을 존중하는 솔루션을 개발하는 것입니다.

인공 지능 개발의 새로운 시대에 서서, 우리의 행동 呼声는 명확합니다. 우리는 환경적 영향을 고려하고 공동의利益을 우선하여 인공 지능을 개발해야 합니다. 이 윤리는 Lemurian Labs의 작업의基礎입니다. 우리는 혁신하고, 협력하고, 先例를樹立하도록 동기를 부여합니다. “인공 지능을 혁신의ためだけ으로 개발하지 말고, 인류와 지구를 위해 혁신하십시오”라고私は呼びかけています. 전 세계 커뮤니티가 인공 지능의 풍경을 다시 설계하는 데 참여하도록 초대합니다. 함께 우리는 인공 지능이 인간을 강화하고 지구를 미래 세대에게 보호하는 긍정적인 변화를 위한 비콘으로 등장할 수 있도록 할 수 있습니다.