Yapay zekayı sürdürülebilir şekilde ölçeklendirmek için 4 acil görünüm

Antonio Neri, Başkan ve İcra Yönetim Kurulu Başkanı, Hewlett Packard Enterprise

• Kuruluşlar yapay zekanın ihtiyaç planı görev için en verimli araç olup olmadığının değerlendirilmeli, riskleri ve enerji tüketiminin en az indirilmesi için etik, gizlilik özelliğine sahip ve korunmasının sağlanması gerekmektedir.
• Veri seçiminin eğitim ve yaygınlaştırılmasına kadar yapay zekanın her aşamada verimliliği, büyüme miktarı önemli ölçüde arttı.
• Kamu, endüstri ve inovasyona odaklı sektörler sürdürülebilir enerji çözümlerini, temiz enerjiye eşit erişimi, inovasyona ve hayata bakış veren düzenlemeleri teşvik edecek şekilde birliktelikler kurmalıdır.

Yapay zeka, teknolojiden iyi anlamda yararlanmak adına büyük bir fırsat ortaya koyuyor. Öte yandan önemli bir paradoks da beraberinde getiriyor.

Yapay zeka, nükleer füzyon ve akıllı şebekeler gibi teknolojiler sayesinde daha güvenilir, düşük emisyona sahip bir gelecek mümkün kılabilecek şaşırtıcı yetenekler sunuyor. Ancak bu teknolojilerin yayılması için gereken programlama döngülerinin ihtiyacı vardı yakın gelecekteki enerji tüketimi, çözmemiz sorununu daha da derinleştirebilir.

Yapay zeka kullanımında sürdürülebilirliğin hem sağlıklı bir şekilde bir konu olarak, hem de endüstriyi, politikaları ve son olarak hızlı hareket etmeye zorlayan bir destekli olarak karşımızda duruyor. Daha az enerji ve su tüketimi işletme maliyetleri ve çevre üzerindeki varlıkların azaltılacağından, yapay zekanın bölünmesi herkesin birbirinden ayrılabileceğidir. Bu noktada başarılı olmak için birlikte çalışmalı, özet düşünmeli, sürdürülebilir bir şekilde sürdürülebilir bir yol tasarlamak için acilen harekete geçmeliyiz.

Yapay zekayı sorumlu bir şekilde ölçeklendirmek için önümüzde tutmamız gereken dört parlaklıkta yer alıyor.

1. Yapay zekanın iş için doğru aracı olduğundan emin olun

Yapay zeka, endüstriyel uygulamalarda ve küreselleşmelerde küresel yayılma yaratma gücüne sahiptir. Ancak arıza ve teknolojik işlemlerin yapay zekayı, onu çalıştırma için yapılması gerekenleri de göz önünde bulundurarak bir şekilde kullanmaları gerekiyor. Daha hafif bir aktivite ayak izi eşliğinde, iş miktarını karşılamak için daha uygun ve optimize edilmiş diğer mevcut araçlar bir dünyada yer alır, yapay zeka kullanımı dikkatli bir şekilde değerlendirilmelidir.

Üretken yapay zekaya dayalı bir tahmin aracıyla (GPT) standart bir arama motoru sorgusunun hızlı bir karşılaştırmasını yaparak bu noktanın izini kaybetmek mümkün. Tek bir proleter yapay zeka (GenAI) sorgusu, sıradan bir arama motoru sorgusundan yaklaşık 15 kat daha fazla enerji tüketir. Ancak GPT’lerin çevresinde yoğun ilgi, kullanıcıların bunları tercih etmesine neden olabilir. Bu nedenle GenAI’nin onun işi için doğru araç olup olmadığını değerlendirmeliyiz. Pazar alışverişine gitmek için bir yarış arabasına ihtiyaç duyacağımız gibi, basit uygulamalar için yapay zekaya ihtiyaç duyamayız.

Yeni bir yapay zeka projesine başlarken, kuruluşların beklenen iş sonuçları, verileri, yapay zeka modelleri, enerji ve soğutma gibi ayrıntıları açıkça ortaya koyan bir yapay zeka iş planı geliştirilmelidir. Ayrıca, yapay zeka yönetiminin sorumluluğuyla tasarlanmazsa, ciddi etik riskleri taşıyabilir.

Kurumunuz için bu riskleri azaltırken değer elde etmek için yapay zekanın etkin gizliliğe sahip, güvenli, insan haklarını koruyan, kapsayıcı, aralıklı, aralıklı kullanımları ve suistimal fırsatlarını en az indiren, hesap verebilirliği sağlamak adına açıklanabilir bir modelle tasarlanması gerekir.

Hedeflediğiniz kullanım senaryosu bu riskleri etkili ve verimli bir şekilde tamamlayabilir mi? Güveni artırmak adına bunları azaltıyor mu? Bu tür özellikleri üzerinde zenginleştirilebilir, yapay zeka alternatiflerinin nerede daha uygun olabileceğini belirlemenize yardımcı olacaktır.

1. Yapay zekanın yaşamının tamamını optimize edin

Yapay zekayı sürdürülebilir bir şekilde ölçeklendirmek, sürdürülebilirlik adına performansı optimize etmek için mevcut tüm unsurların göz önüne alınmasını gerektirir. Daha da önemlisi, bu tek seferde halledilecek türden bir sürdürülebilirlik adımı değildir. Veri seçiminin model tasarımına, eğitimine, kurulumuna ve çıkarımlarına kadar yapay zeka yaşamının her aşamada gerçekleşmeli, kullanım ömrünün sonuna kadar da sürmesi gerekir.

Yapay zeka işlemlerine ve ekipmanlardaki gelişmelere çok fazla önem verilmekle birlikte (gelişmiş çipler veya güç tüketimi %90 oranında azaltılabilen, %100 doğrudan soğutma sistemi teknolojisi gibi), ekipmanların ötesini de düşünmeliyiz.

Yazılım, veri, enerji kaynak genişlemesini artırmak için yapay zeka yaşam konusunu incelememiz gerekiyor. Örneğin verinin verimliliğine göre, gereksiz veya ilgisiz veri verileri işlem gücünü boşa harcadığınızdan emin olmak için bir veri setini eleştirel bir şekilde incelemeyi gerektirebilir.

Benzer şekilde mümkün olduğunca geniş çaptaki modellerin kullanılması, zaten yeterli bir model mevcut olduğunda yeni bir model yeniden eğitilmek için harcanacak enerji hücrelerini ortadan kaldırabilir.

Kurulumlar ayrıca ayrıntılı performans metriklerini izlemek için gerekli ölçüm ve izleme araçlarını da uygulamaya alınmalıdır. Anketler, yalnızca %44’ünün yapay zeka ile ilgili enerji gösteriminin gerçekten izlendiğini ortaya koyuyor. Bu da tasarruf çabalarını boşa çıkarıyor.

Ayrıntılı izlemeyi bütüncül düşünceyle birleştirmek, modellerin eğitildiği zamanı azaltma enerjisinin daha bol olduğu parçalara göre ayarlayarak emisyonları %80’e kadar azaltma fırsatlarını yakalamaya da yardımcı oluyor.

1. Her koşulda temiz enerjinin geleceğine odaklanın

Dünyanın yedi gün yirmi dört saat enerji talep ettiği gerçeği, teknoloji odaklılar ve politika harcamalarının verimli ortaklıklar kurmasını, düşük karbonlu enerjinin geleceğine giden yol haritamızı yeniden düşünmemize yardımcı olan girişimlere yön verilmesi gerekiyordu.

Gelişmiş dünyanın, gelişen ekonomisinin enerji şebekelerini karbondan arındırmaya yardımcı olma sorumluluğu var. Birçok ülke finansman eksikliği, kaynak kısıtlamaları ve hatta siyasi irade nedeniyle daha düşük karbonlu enerji kaynaklarına yönelik altyapı erişiminden yoksun.

Herkesin yapay zekasının sağlamlığına sürdürülebilir bir şekilde erişilebilmesi için dünyanın birçok yerinde enerji üretimini karbondan arındırmak, bu alanda ilerlemeyi teşvik etmek her zamankinden daha fazla önem kazanıyor.

1. Sorumlu yapay zeka için akıllı düzenli politikalar uygulanması

Bölümler ve özel sektör, akıllı, etkili ve pratik düzenli politikalar politikanın yayılması için iş birliği yapmalıdır. Bu politikalar sürdürülebilir BT’de inovasyonu teşvik eder, yapay zeka ile ilgili güç tüketimi ve emisyonları izleyerek katmalı ve en iyi zamanın hızla benimsenmesini kolaylaştırmak amacıyla hızlar arasında uyum sağlar.

Elektrik ve Elektronik Mühendisleri Enstitüsü gibi uluslararası kuruluşlar tarafından ayrıştırılanların benimsenmesi teşvik edilmelidir. Çeşitli yapay zeka düzenlemeleri ortaya çıksa da, yoğunlukların sürdürülebilirliği katmamaktadır.

Ayrıca, veri merkezlerine yönelik geçici moratoryumların karakterleri konması uzun ömürlü bir çözüm değildir. Gerekli olan, etik kullanımı gibi daha geniş kapsamlı hususların yanı sıra, sürdürülebilirliğe açıklık veren bütünsel ve kapsamlı bir yaklaşımı benimsemektir.

Radikal inovasyona açıklık veren sağlam kamu-özel sektör ortaklıkları, doğal kaynaklarımızı korurken yapay zekanın potansiyelini sunmak adına bir olgunlaşma yer alıyor. Kamu, endüstri ve sivil toplum düzeni, sorumlu ve sürdürülebilir yapay zeka programlarının yayınlanması ve gösterilmesi için iş birliği yapmak zorundadır.

Yapay zekanın küresel hücrelerinin uzun vadeli refahına ve esenliğinin olumlu katkılanmasını sağlamak için bütünsel düşünmeli, yakın işbirlikleri kurmalı, açık bir şekilde paylaşmalı ve hızlı hareket birimleri.