Cum să nu fierbem oceanele cu IA

Pe măsură ce navigăm pe frontiera inteligenței artificiale, mă găsesc constant reflectând asupra naturii duale a tehnologiei pe care o pionierăm. IA, în esența sa, nu este doar o adunare de algoritmi și seturi de date; este o manifestare a ingeniozității noastre colective, menită să rezolve unele dintre cele mai complexe provocări cu care se confruntă omenirea. Însă, ca co-fondator și CEO al Lemurian Labs, sunt conștient de responsabilitatea care însoțește curse noastre pentru integrarea IA în țesătura vieții de zi cu zi. Ne obligă să ne întrebăm: cum putem să exploatați potențialul nelimitat al IA fără a compromite sănătatea planetei noastre?

Inovație cu o parte de încălzire globală

Inovația tehnologică vine întotdeauna la un preț, cu efecte secundare pe care nu le puteți întotdeauna anticipa. În cazul IA de astăzi, necesită mai multă energie decât alte tipuri de calcul. Agenția Internațională pentru Energie a raportat recent că antrenarea unui singur model utilizează mai multă electricitate decât 100 de case din Statele Unite consumă într-un an întreg. Toată această energie vine la un preț, nu doar pentru dezvoltatori, ci și pentru planeta noastră. Anul trecut, emisiile de CO2 legate de energie au atins un maxim istoric de 37,4 miliarde de tone. IA nu încetinește, așa că trebuie să ne întrebăm – este energia necesară pentru a alimenta IA și implicațiile asupra planetei noastre valoroasă? Este IA mai importantă decât a putea respira aerul nostru? Sper că nu vom ajunge vreodată la un punct în care acesta să devină o realitate, dar dacă nu se schimbă nimic, nu este departe.

Nu sunt singur în apelul meu pentru o mai mare eficiență energetică în IA. La recenta conferință Bosch Connected World, Elon Musk a remarcat că, cu IA, suntem “pe muchia probabil celei mai mari revoluții tehnologice care a existat vreodată”, dar a exprimat că putem începe să vedem lipsuri de electricitate încă de anul viitor. Consumul de energie al IA nu este doar o problemă tehnologică, este o problemă globală.

Imaginând IA ca un sistem complex

Pentru a rezolva aceste ineficiențe, trebuie să privim IA ca un sistem complex cu multe părți interconectate și mobile, mai degrabă decât o tehnologie autonomă. Acest sistem cuprinde totul, de la algoritmii pe care îi scriem la biblioteci, compilatoare, runtime-uri, drivere, hardware-ul pe care depindem și energia necesară pentru a alimenta toate acestea. Prin adoptarea acestei viziuni holistice, putem identifica și aborda ineficiențele la fiecare nivel de dezvoltare a IA, deschizând calea către soluții care nu numai că sunt tehnologic avansate, dar și responsabile din punct de vedere al mediului. Înțelegerea IA ca o rețea de sisteme și procese interconectate luminează drumul către soluții inovatoare care sunt la fel de eficiente pe cât sunt de eficace.

Un stivă de software universală pentru IA

Procesul actual de dezvoltare a IA este puternic fragmentat, cu fiecare tip de hardware necesitând o stivă de software specifică care rulează doar pe acel dispozitiv și multe unelte specializate și biblioteci optimizate pentru diferite probleme, majoritatea dintre acestea fiind în mare măsură incompatibile. Dezvoltatorii se luptă deja cu programarea sistemelor pe cip (SoC) cum ar fi cele din dispozitivele de margine, cum ar fi telefoanele mobile, dar curând tot ceea ce s-a întâmplat în domeniul mobil se va întâmpla și în centrele de date și va fi de o sută de ori mai complicat. Dezvoltatorii vor trebui să coasă și să lucreze printr-un sistem complex de multe modele de programare diferite, biblioteci pentru a obține performanță din cluster-urile lor din ce în ce mai eterogene, mult mai mult decât fac deja. Și asta este doar pentru antrenare. De exemplu, programarea și obținerea de performanță dintr-un supercomputer cu mii până la zeci de mii de CPU și GPU este foarte consumatoare de timp și necesită cunoștințe foarte specializate, și chiar și atunci, mult este lăsat deoparte pentru că modelul de programare actual nu se ridică la acest nivel, ceea ce duce la cheltuieli excesive de energie, care va fi și mai gravă pe măsură ce vom continua să scalăm modelele.

Abordarea acestei probleme necesită o stivă de software universală care să poată aborda fragmentarea și să facă mai simplă programarea și obținerea de performanță din hardware-ul din ce în ce mai eterogen de la furnizorii existenți, și, de asemenea, să facă mai ușor să se obțină productivitate pe noi hardware de la noi intranți. Acest lucru ar accelera, de asemenea, inovația în IA și în arhitecturile de calculator și ar crește adoptarea IA în multe industrii și aplicații.

Cererea de hardware eficient

Pe lângă implementarea unei stive de software universale, este crucial să se ia în considerare optimizarea hardware-ului subiacent pentru o performanță și eficiență mai mare. Unitățile de procesare grafică (GPU), proiectate inițial pentru jocuri, deși sunt imens de puternice și utile, au multe surse de ineficiență care devin mai evidente pe măsură ce le scalăm la nivel de supercalculator în centrele de date. Scalarea indefinită a GPU duce la costuri de dezvoltare amplificate, lipsuri de disponibilitate a hardware-ului și o creștere semnificativă a emisiilor de CO2.

Aceste provocări nu sunt doar o barieră uriașă pentru intrare, dar impactul lor se resimte în întreaga industrie. Pentru că, să recunoaștem, dacă cele mai mari companii tehnologice din lume au dificultăți în a obține suficiente GPU și în a obține suficientă energie pentru a alimenta centrele lor de date, nu există nicio speranță pentru restul nostru.

O schimbare pivotantă

La Lemurian Labs, am experimentat acest lucru din primă mână. În 2018, eram o mică companie de IA care încerca să construiască un model fundamental, dar costul era injustificabil. Cantitatea de putere de calcul necesară singură era suficientă pentru a duce costurile de dezvoltare la un nivel care era inaccesibil nu doar pentru noi, ca o mică companie, ci și pentru oricine din afara celor mai mari companii tehnologice din lume. Acest lucru ne-a inspirat să ne schimbăm direcția de la dezvoltarea IA la rezolvarea provocărilor subiacente care o făceau inaccesibilă.

Am început de la bază, dezvoltând o nouă aritmetică fundamentală pentru a alimenta IA. Numele acestei inovații este PAL (logaritm adaptiv paralel), care ne-a permis să creăm un procesor capabil să atingă până la 20 de ori mai multă performanță decât GPU-urile tradiționale în sarcinile de lucru ale IA, consumând doar jumătate din energie.

Angajamentul nostru ferm de a face viața dezvoltatorilor de IA mai ușoară, în timp ce facem IA mai eficientă și mai accesibilă, ne-a condus să încercăm întotdeauna să înțelegem mai bine problema. De la proiectarea de arhitecturi de calculator de înaltă performanță și eficiente, concepute pentru a scala de la margine la centru de date, până la crearea de stive de software care abordează provocările programării dispozitivelor eterogene, de la scară mică la scară mare. Toate acestea servesc pentru a permite implementări mai rapide ale IA, la un cost redus, îmbunătățind productivitatea dezvoltatorilor, accelerând sarcinile de lucru și, în același timp, îmbunătățind accesibilitatea, promovând inovația, adoptarea și echitatea.

Atingerea IA pentru toți

Pentru ca IA să aibă un impact semnificativ asupra lumii noastre, trebuie să ne asigurăm că nu o distrugem în proces și că necesită o schimbare fundamentală a modului în care este dezvoltată. Costurile și puterea de calcul necesare astăzi înclină balanța în favoarea unui număr mic, creând o barieră uriașă pentru inovație și accesibilitate, în timp ce elimină cantități masive de CO2 în atmosfera noastră. Prin a gândi dezvoltarea IA din punctul de vedere al dezvoltatorilor și al planetei, putem aborda aceste ineficiențe subiacente pentru a atinge un viitor al IA care să fie accesibil tuturor și responsabil din punct de vedere al mediului.

Reflecție personală și apel la acțiune pentru o IA durabilă

Privind spre viitor, sentimentele mele despre viitorul IA sunt o amestecătură de optimism și prudență. Sunt optimist cu privire la potențialul transformator al IA de a îmbunătăți lumea noastră, dar și prudent cu privire la responsabilitatea semnificativă pe care o implică. Îmi imaginez un viitor în care direcția IA este determinată nu doar de progresul nostru tehnologic, ci și de o aderență fermă la durabilitate, echitate și incluziune. Ca lider al Lemurian Labs, sunt condus de o viziune a IA ca o forță pivotantă pentru schimbare pozitivă, prioritară atât pentru ridicarea omenirii, cât și pentru conservarea mediului.

Pe măsură ce ne aflăm la pragul unei noi ere în dezvoltarea IA, apelul nostru la acțiune este fără echivoc: trebuie să promovăm IA într-un mod care să ia în considerare conștient impactul nostru asupra mediului și să promoveze binele comun. Acest ethos este piatra de temelie a lucrării noastre la Lemurian Labs, inspirându-ne să inovăm, să colaborăm și să setăm un precedent. “Să nu construim IA doar pentru inovație, ci să inovăm pentru omenire și pentru planeta noastră”, îndemn, invitând comunitatea globală să se alăture în rescrierea peisajului IA. Împreună, putem garanta că IA va apărea ca o forță de transformare pozitivă, care să împuternicească omenirea și să protejeze planeta noastră pentru generațiile viitoare.