Làm thế nào để không làm cho đại dương sôi sục với Trí tuệ nhân tạo

Khi chúng tôi điều hướng đến tiền phong của trí tuệ nhân tạo, tôi thường xuyên phản ánh về bản chất kép của công nghệ mà chúng tôi đang tiên phong. Trí tuệ nhân tạo, trong bản chất của nó, không chỉ là một tập hợp các thuật toán và dữ liệu; nó là một biểu hiện của sự thông minh tập thể của chúng ta, nhằm giải quyết một số thách thức phức tạp nhất mà nhân loại đang phải đối mặt. Tuy nhiên, với tư cách là đồng sáng lập và CEO của Lemurian Labs, tôi rất ý thức về trách nhiệm đi kèm với cuộc đua của chúng ta để tích hợp trí tuệ nhân tạo vào cấu trúc của cuộc sống hàng ngày. Điều này buộc chúng ta phải đặt câu hỏi: làm thế nào chúng ta có thể tận dụng tiềm năng vô tận của trí tuệ nhân tạo mà không làm tổn hại đến sức khỏe của hành tinh của chúng ta?

Sáng tạo với một bên của sự nóng lên toàn cầu

Sáng tạo công nghệ luôn đi kèm với những tác dụng phụ mà bạn không luôn tính đến. Trong trường hợp của trí tuệ nhân tạo ngày nay, nó đòi hỏi nhiều năng lượng hơn so với các loại tính toán khác. Cơ quan Năng lượng Quốc tế đã báo cáo gần đây rằng việc đào tạo một mô hình đơn lẻ sử dụng nhiều điện hơn 100 hộ gia đình Mỹ tiêu thụ trong một năm. Tất cả năng lượng đó đi kèm với một cái giá, không chỉ cho các nhà phát triển, mà còn cho hành tinh của chúng ta. Chỉ trong năm ngoái, lượng khí thải CO2 liên quan đến năng lượng đã đạt mức cao nhất từ trước đến nay là 37,4 tỷ tấn. Trí tuệ nhân tạo không chậm lại, vì vậy chúng ta phải tự hỏi mình – liệu năng lượng cần thiết để cung cấp năng lượng cho trí tuệ nhân tạo và những tác động liên quan đến hành tinh của chúng ta có đáng giá không? Liệu trí tuệ nhân tạo có quan trọng hơn việc hít thở không khí của chúng ta? Tôi hy vọng chúng ta không bao giờ đạt đến điểm mà điều đó trở thành hiện thực, nhưng nếu không có gì thay đổi, nó không quá xa.

Tôi không đơn độc trong lời kêu gọi về hiệu suất năng lượng cao hơn trong trí tuệ nhân tạo. Tại Hội nghị Bosch Connected World gần đây, Elon Musk đã lưu ý rằng với trí tuệ nhân tạo, chúng ta đang “trên bờ vực của cuộc cách mạng công nghệ lớn nhất từng tồn tại”, nhưng cho rằng chúng ta có thể bắt đầu thấy sự thiếu hụt điện sớm nhất là vào năm tới. Tiêu thụ năng lượng của trí tuệ nhân tạo không chỉ là một vấn đề công nghệ, mà còn là một vấn đề toàn cầu.

Envisioning Trí tuệ nhân tạo như một Hệ thống Phức tạp

Để giải quyết những bất hiệu quả này, chúng ta cần xem trí tuệ nhân tạo như một hệ thống phức tạp với nhiều bộ phận liên kết và di chuyển thay vì một công nghệ độc lập. Hệ thống này bao gồm mọi thứ từ các thuật toán chúng ta viết, đến các thư viện, trình biên dịch, thời gian chạy, trình điều khiển, phần cứng chúng ta phụ thuộc vào, và năng lượng cần thiết để cung cấp năng lượng cho tất cả những điều này. Bằng cách áp dụng quan điểm toàn diện này, chúng ta có thể xác định và giải quyết những bất hiệu quả ở mọi cấp độ của phát triển trí tuệ nhân tạo, mở đường cho những giải pháp không chỉ tiên tiến về công nghệ mà còn có trách nhiệm với môi trường. Việc hiểu trí tuệ nhân tạo như một mạng lưới các hệ thống và quy trình liên kết nhau làm sáng tỏ con đường đến những giải pháp sáng tạo vừa hiệu quả vừa hiệu quả.

Một Bộ phần mềm Toàn cầu cho Trí tuệ nhân tạo

Quá trình phát triển trí tuệ nhân tạo hiện nay rất phân mảnh, với mỗi loại phần cứng yêu cầu một bộ phần mềm cụ thể chỉ chạy trên thiết bị đó, và nhiều công cụ và thư viện chuyên dụng cho các vấn đề khác nhau, hầu hết trong số đó không tương thích. Các nhà phát triển đã phải vật lộn với việc lập trình các hệ thống trên chip (SoC) như những hệ thống trong các thiết bị cạnh như điện thoại di động, nhưng sớm thôi, mọi thứ xảy ra trong di động sẽ xảy ra trong trung tâm dữ liệu và sẽ phức tạp hơn nhiều. Các nhà phát triển sẽ phải gắn kết và làm việc thông qua một hệ thống phức tạp của nhiều mô hình lập trình, thư viện để đạt được hiệu suất từ các cụm dị bộ ngày càng tăng, nhiều hơn những gì họ đã phải làm. Và đó chỉ là cho việc đào tạo. Ví dụ, lập trình và đạt được hiệu suất từ một siêu máy tính với hàng nghìn đến hàng chục nghìn CPU và GPU là rất tốn thời gian và đòi hỏi kiến thức chuyên sâu, và thậm chí khi đó, nhiều thứ vẫn bị bỏ lại vì mô hình lập trình hiện tại không mở rộng đến cấp độ này, dẫn đến chi phí năng lượng dư thừa, điều này sẽ chỉ trở nên tồi tệ hơn khi chúng ta tiếp tục mở rộng mô hình.

Để giải quyết vấn đề này, chúng ta cần một loại bộ phần mềm toàn cầu có thể giải quyết sự phân mảnh và làm cho việc lập trình và đạt được hiệu suất từ phần cứng dị bộ ngày càng tăng trở nên đơn giản hơn. Điều này cũng sẽ giúp tăng tốc đổi mới trong trí tuệ nhân tạo và kiến trúc máy tính, và tăng cường việc áp dụng trí tuệ nhân tạo trong nhiều ngành và ứng dụng hơn.

Nhu cầu về Phần cứng Hiệu suất

Ngoài việc triển khai một bộ phần mềm toàn cầu, việc tối ưu hóa phần cứng cơ bản để đạt được hiệu suất và hiệu quả cao hơn là rất quan trọng. Các đơn vị xử lý đồ họa (GPU), ban đầu được thiết kế cho trò chơi, mặc dù rất mạnh và hữu ích, nhưng có nhiều nguồn bất hiệu quả trở nên rõ ràng hơn khi chúng ta mở rộng chúng đến cấp độ siêu máy tính trong trung tâm dữ liệu. Việc mở rộng vô hạn của GPU dẫn đến chi phí phát triển tăng cao, thiếu hụt phần cứng và tăng đáng kể lượng khí thải CO2.

Những thách thức này không chỉ là rào cản lớn để tiếp cận, mà tác động của chúng đang được cảm nhận trên toàn ngành. Bởi vì hãy đối mặt với nó – nếu các công ty công nghệ lớn nhất thế giới đang gặp khó khăn trong việc có đủ GPU và đủ năng lượng để cung cấp năng lượng cho các trung tâm dữ liệu của họ, thì không có hy vọng cho phần còn lại của chúng ta.

Một Điểm chuyển quyết định

Tại Lemurian Labs, chúng tôi đã đối mặt với điều này trực tiếp. Vào năm 2018, chúng tôi là một công ty khởi nghiệp trí tuệ nhân tạo nhỏ đang cố gắng xây dựng một mô hình cơ bản nhưng chi phí đơn thuần là không thể biện minh. Số lượng năng lượng tính toán cần thiết alone đã đủ để đưa chi phí phát triển lên mức không thể đạt được, không chỉ đối với chúng tôi như một công ty khởi nghiệp nhỏ, mà còn đối với bất kỳ ai ngoài các công ty công nghệ lớn nhất thế giới. Điều này đã truyền cảm hứng cho chúng tôi để thay đổi từ việc phát triển trí tuệ nhân tạo sang giải quyết những thách thức cơ bản làm cho nó không thể tiếp cận.

Chúng tôi bắt đầu từ những điều cơ bản, phát triển một hệ thống số học cơ bản hoàn toàn mới để cung cấp năng lượng cho trí tuệ nhân tạo. Được gọi là PAL (đối số thích ứng lôgarit), hệ thống số này cho phép chúng tôi tạo ra một bộ xử lý có thể đạt được hiệu suất lên đến 20 lần cao hơn so với GPU truyền thống trên các công việc trí tuệ nhân tạo chuẩn, tất cả trong khi tiêu thụ chỉ một nửa năng lượng.

Cam kết không ngừng nghỉ của chúng tôi trong việc làm cho cuộc sống của các nhà phát triển trí tuệ nhân tạo dễ dàng hơn trong khi làm cho trí tuệ nhân tạo hiệu quả và dễ tiếp cận hơn đã dẫn chúng tôi đến việc liên tục cố gắng hiểu sâu sắc hơn về vấn đề. Từ việc thiết kế kiến trúc máy tính siêu hiệu suất và hiệu quả được thiết kế để mở rộng từ cạnh đến trung tâm dữ liệu, đến việc tạo ra các bộ phần mềm giải quyết thách thức của việc lập trình các thiết bị dị bộ đơn lẻ đến máy tính quy mô nhà kho. Tất cả những điều này phục vụ để cho phép triển khai trí tuệ nhân tạo nhanh hơn với chi phí giảm, tăng cường năng suất của nhà phát triển, đẩy nhanh công việc, và đồng thời tăng cường khả năng tiếp cận, thúc đẩy đổi mới, áp dụng và công bằng.

Đạt được Trí tuệ nhân tạo cho Tất cả

Để trí tuệ nhân tạo có tác động có ý nghĩa đến thế giới của chúng ta, chúng ta cần đảm bảo rằng chúng ta không phá hủy nó trong quá trình và điều đó đòi hỏi phải thay đổi cơ bản cách nó được phát triển. Chi phí và tính toán cần thiết ngày nay nghiêng về phía một số ít lớn, tạo ra một rào cản lớn đối với đổi mới và khả năng tiếp cận trong khi đổ một lượng lớn CO2 vào bầu khí quyển của chúng ta. Bằng cách suy nghĩ về phát triển trí tuệ nhân tạo từ quan điểm của các nhà phát triển và hành tinh, chúng ta có thể bắt đầu giải quyết những bất hiệu quả cơ bản này để đạt được một tương lai của trí tuệ nhân tạo mà tất cả mọi người đều có thể tiếp cận và có trách nhiệm với môi trường.

Phản ánh Cá nhân và Lời kêu gọi Hành động cho Trí tuệ nhân tạo Bền vững

Khi nhìn về tương lai, cảm xúc của tôi về tương lai của trí tuệ nhân tạo là một hỗn hợp của lạc quan và thận trọng. Tôi lạc quan về tiềm năng chuyển đổi của trí tuệ nhân tạo để làm cho thế giới của chúng ta tốt hơn, nhưng thận trọng về trách nhiệm đáng kể mà nó đòi hỏi. Tôi hình dung một tương lai nơi hướng đi của trí tuệ nhân tạo được quyết định không chỉ bởi những tiến bộ công nghệ của chúng ta mà còn bởi sự tuân thủ nghiêm ngặt về tính bền vững, công bằng và hòa nhập. Với tư cách là người lãnh đạo Lemurian Labs, tôi được thúc đẩy bởi tầm nhìn về trí tuệ nhân tạo như một lực lượng quan trọng cho sự thay đổi tích cực, ưu tiên cả việc nâng cao nhân loại và bảo tồn môi trường. Sứ mệnh này vượt ra ngoài việc tạo ra công nghệ vượt trội; nó là về việc tiên phong trong những đổi mới có lợi, có đạo đức và nhấn mạnh tầm quan trọng của các giải pháp có thể mở rộng, tôn vinh những khát vọng tập thể và sức khỏe của hành tinh của chúng ta.

Khi chúng ta đứng trên bờ vực của một kỷ nguyên mới trong phát triển trí tuệ nhân tạo, lời kêu gọi hành động của chúng ta là không thể nhầm lẫn: chúng ta phải nuôi dưỡng trí tuệ nhân tạo một cách có trách nhiệm, cân nhắc đến tác động môi trường của chúng ta và bảo vệ lợi ích chung. Đây là nền tảng của công việc chúng tôi tại Lemurian Labs, truyền cảm hứng cho chúng tôi để đổi mới, hợp tác và thiết lập một tiền lệ. “Hãy không chỉ xây dựng trí tuệ nhân tạo vì sự đổi mới mà đổi mới cho nhân loại và hành tinh của chúng ta,” tôi khuyên, mời cộng đồng toàn cầu tham gia vào việc định hình lại cảnh quan của trí tuệ nhân tạo. Cùng nhau, chúng ta có thể đảm bảo rằng trí tuệ nhân tạo xuất hiện như một biểu tượng của sự chuyển đổi tích cực, trao quyền cho nhân loại và bảo vệ hành tinh của chúng ta cho các thế hệ tương lai.