Como Não Ferver os Oceanos com IA

À medida que navegamos pela fronteira da inteligência artificial, encontro-me constantemente refletindo sobre a natureza dual da tecnologia que estamos pioneiros. A IA, em sua essência, não é apenas uma assembleia de algoritmos e conjuntos de dados; é uma manifestação de nossa ingenuidade coletiva, destinada a resolver alguns dos desafios mais intricados que enfrentamos. No entanto, como co-fundador e CEO da Lemurian Labs, estou ciente da responsabilidade que acompanha nossa corrida para integrar a IA ao tecido da vida diária. Isso nos leva a questionar: como podemos aproveitar o potencial ilimitado da IA sem comprometer a saúde do nosso planeta?

Inovação com um Toque de Aquecimento Global

A inovação tecnológica sempre vem com efeitos colaterais que você não sempre leva em conta. No caso da IA de hoje, ela requer mais energia do que outros tipos de computação. A Agência Internacional de Energia relatou recentemente que o treinamento de um único modelo usa mais eletricidade do que 100 lares americanos consomem em um ano inteiro. Toda essa energia vem com um preço, não apenas para os desenvolvedores, mas para o nosso planeta. Only no ano passado, as emissões de CO2 relacionadas à energia atingiram um recorde de 37,4 bilhões de toneladas. A IA não está desacelerando, então devemos nos perguntar – o energia necessário para alimentar a IA e as implicações resultantes em nosso planeta valem a pena? A IA é mais importante do que ser capaz de respirar nosso próprio ar? Espero que nunca cheguemos a um ponto em que isso se torne uma realidade, mas se nada mudar, não está longe.

Não estou sozinho em meu apelo por mais eficiência energética em toda a IA. Na recente Conferência Bosch Connected World, Elon Musk observou que, com a IA, estamos “na beira da maior revolução tecnológica que já existiu”, mas expressou que podemos começar a ver escassez de eletricidade já no próximo ano. O consumo de energia da IA não é apenas um problema de tecnologia, é um problema global.

Visualizando a IA como um Sistema Complexo

Para resolver essas ineficiências, precisamos olhar para a IA como um sistema complexo com muitas partes interconectadas e móveis, em vez de uma tecnologia autônoma. Esse sistema abrange tudo, desde os algoritmos que escrevemos, até as bibliotecas, compiladores, tempos de execução, drivers, hardware que dependemos e a energia necessária para alimentar tudo isso. Ao adotar essa visão holística, podemos identificar e abordar ineficiências em todos os níveis do desenvolvimento da IA, pavimentando o caminho para soluções que são não apenas tecnicamente avançadas, mas também ambientalmente responsáveis. Entender a IA como uma rede de sistemas e processos interconectados ilumina o caminho para soluções inovadoras que são tão eficientes quanto eficazes.

Uma Pilha de Software Universal para IA

O processo de desenvolvimento atual da IA é altamente fragmentado, com cada tipo de hardware exigindo uma pilha de software específica que só funciona nesse dispositivo, e muitas ferramentas e bibliotecas especializadas otimizadas para diferentes problemas, a maioria dos quais é amplamente incompatível. Os desenvolvedores já lutam para programar sistemas em chip (SoCs) como os encontrados em dispositivos de borda, como telefones celulares, mas logo tudo o que aconteceu no celular acontecerá no datacenter e será cem vezes mais complicado. Os desenvolvedores terão que costurar e trabalhar seu caminho por meio de um sistema intricado de muitos modelos de programação diferentes, bibliotecas para obter desempenho de seus clusters heterogêneos cada vez mais, muito mais do que já têm. E isso é apenas para treinamento. Por exemplo, programar e obter desempenho de um supercomputador com milhares a dezenas de milhares de CPUs e GPUs é muito demorado e requer conhecimento muito especializado, e mesmo assim muito é deixado de lado porque o modelo de programação atual não escala para esse nível, resultando em excesso de gastos de energia, o que só piorará à medida que continuarmos a escalar modelos.

Isso exige uma espécie de pilha de software universal que possa abordar a fragmentação e tornar mais simples programar e obter desempenho de hardware heterogêneo cada vez mais existente, de fornecedores existentes, enquanto também torna mais fácil ser produtivo em novo hardware de novos entrantes. Isso também serviria para acelerar a inovação na IA e nas arquiteturas de computador, e aumentar a adoção da IA em muitas mais indústrias e aplicações.

A Demanda por Hardware Eficiente

Além de implementar uma pilha de software universal, é crucial considerar a otimização do hardware subjacente para um melhor desempenho e eficiência. As Unidades de Processamento Gráfico (GPUs), originalmente projetadas para jogos, apesar de serem imensamente poderosas e úteis, têm muitas fontes de ineficiência que se tornam mais aparentes à medida que as escalamos para níveis de supercomputador no datacenter. A escalabilidade indefinida atual das GPUs leva a custos de desenvolvimento amplificados, escassez de disponibilidade de hardware e um aumento significativo nas emissões de CO2.

Esses desafios não são apenas uma barreira de entrada maciça, mas seu impacto está sendo sentido em toda a indústria. Porque, vamos encarar – se as maiores empresas de tecnologia do mundo estão tendo dificuldade em obter GPUs suficientes e energia suficiente para alimentar seus datacenters, não há esperança para o resto de nós.

Um Pivô Crucial

Na Lemurian Labs, enfrentamos isso pessoalmente. Em 2018, éramos uma pequena startup de IA tentando construir um modelo fundamental, mas o custo era injustificável. A quantidade de poder de computação necessária sozinha era suficiente para levar os custos de desenvolvimento a um nível que era inatingível, não apenas para nós como uma pequena startup, mas para qualquer um fora das maiores empresas de tecnologia do mundo. Isso nos inspirou a mudar de direção, de desenvolver IA para resolver os desafios subjacentes que a tornavam inacessível.

Começamos com os fundamentos, desenvolvendo uma aritmética fundamental completamente nova para alimentar a IA. Chamada de PAL (logaritmo adaptativo paralelo), esse sistema de números inovador nos permitiu criar um processador capaz de alcançar até 20 vezes mais throughput do que as GPUs tradicionais em cargas de trabalho de IA de referência, tudo isso consumindo metade da energia.

Nosso compromisso inabalável em tornar a vida dos desenvolvedores de IA mais fácil, enquanto torna a IA mais eficiente e acessível, nos levou a sempre tentar entender melhor o problema. Desde projetar arquiteturas de computador de ultra-alto desempenho e eficiência, projetadas para escalar desde a borda até o datacenter, até criar pilhas de software que abordam os desafios de programar dispositivos heterogêneos de escala de armazém, tudo isso serve para permitir implantações de IA mais rápidas a um custo reduzido, aumentar a produtividade do desenvolvedor, acelerar as cargas de trabalho e, ao mesmo tempo, melhorar a acessibilidade, fomentar a inovação, a adoção e a equidade.

Alcançando a IA para Todos

Para que a IA tenha um impacto significativo em nosso mundo, precisamos garantir que não a destruamos no processo, e isso exige mudar fundamentalmente a forma como é desenvolvida. Os custos e o processamento necessários hoje inclinam a balança a favor de uma grande minoria, criando uma barreira maciça à inovação e à acessibilidade, enquanto despeja enormes quantidades de CO2 na nossa atmosfera. Ao pensar no desenvolvimento da IA do ponto de vista dos desenvolvedores e do planeta, podemos começar a abordar essas ineficiências subjacentes para alcançar um futuro de IA que seja acessível a todos e ambientalmente responsável.

Uma Reflexão Pessoal e um Apelo à Ação para uma IA Sustentável

Olhando para o futuro, meus sentimentos sobre o futuro da IA são uma mistura de otimismo e cautela. Estou otimista sobre o potencial transformador da IA para melhorar o nosso mundo, mas cauteloso sobre a responsabilidade significativa que isso envolve. Eu imagino um futuro onde a direção da IA é determinada não apenas por nossos avanços tecnológicos, mas por uma adesão firme à sustentabilidade, à equidade e à inclusão. Liderando a Lemurian Labs, estou impulsionado por uma visão da IA como uma força pivotal para a mudança positiva, priorizando tanto o progresso da humanidade quanto a preservação ambiental. Essa missão vai além de criar tecnologia superior; é sobre pioneirar inovações que sejam benéficas, eticamente sólidas e que sublinhem a importância de soluções pensadas, escaláveis que honrem nossas aspirações coletivas e a saúde do planeta.

À medida que estamos à beira de uma nova era no desenvolvimento da IA, nosso apelo à ação é inequívoco: devemos cultivar a IA de uma maneira que considere conscientemente nosso impacto ambiental e defenda o bem comum. Essa ética é a pedra angular do nosso trabalho na Lemurian Labs, inspirando-nos a inovar, colaborar e estabelecer um precedente. “Não vamos apenas construir a IA por amor à inovação, mas inovar para a humanidade e o nosso planeta”, eu insto, convidando a comunidade global a se juntar a nós para redefinir o cenário da IA. Juntos, podemos garantir que a IA surja como um farol de transformação positiva, empoderando a humanidade e protegendo o nosso planeta para as gerações futuras.