Како што корпорациите се повеќе се свртуваат кон Generative AI (GenAI) за низа деловни функции, од услуги на клиентите до управување со ризик, се појави нов предизвик заедно со неговите огромен број придобивки: влијанието врз животната средина на јаглеродниот отпечаток на GenAI. Студијата на Универзитетот во Амхерст од 2019 година ја истакна огромноста на ова прашање, откривајќи дека обуката на еден модел со вештачка интелигенција може да генерира дури 626,000 фунти јаглерод диоксид - речиси пет пати повеќе од емисиите на просечен автомобил со средна големина во текот на неговиот животен век. Оваа остра споредба фрла светлина врз значајните еколошки грижи поврзани со широкото усвојување на технологиите GenAI.
Еколошката цена на иновациите
Од една страна, инкорпорирањето на GenAI во корпоративните бизнис модели создава можност за зголемена ефикасност и иновативност, но од друга, тоа е голем еколошки предизвик. Обуката за моделите GenAI доаѓа со огромна употреба на енергија и во голема мера придонесува за емисиите на јаглерод. Ова и штети на животната средина преку континуираното работење на овие модели при креирањето на содржината и при одговарањето на прашања од корисниците.
Но, иако распоредувањето на GenAI има огромни импликации за одржливост, истражувањето на PwC покажа дека само мало малцинство деловни лидери се грижат за овие последици.
Дебатата за јаглеродниот отпечаток за GenAI оди од почетната обука до целиот животен циклус на моделите со вештачка интелигенција, од почетокот, обликувањето и континуираното распоредување. Во овој широк поглед, станува очигледно дека треба да се појават стратегии кои промовираат хармонија помеѓу технолошкиот развој и грижата за животната средина.
Кон одржлива иднина со GenAI
Токму со ова признавање на двојната улога на GenAI: од една страна придонесува за споменатите предизвици, а од друга страна ги ублажува. Од друга страна, бара енергија и, следствено, емисии на јаглерод.
Од друга страна, GenAI има потенцијал да ги направи операциите подобро оптимизирани со резултат на такво влијание врз животната средина како што е намалувањето на емисиите од физичката инфраструктура и патувањето.
За да се движите низ овие сложености, од суштинско значење е стратешкиот пристап за спроведување на GenAI. Компаниите се охрабруваат да ја откријат „зелената зрелост“ на нивните проекти за вештачка интелигенција и да ги дизајнираат и обучуваат нивните модели за да обезбедат најмалку емисии на јаглерод. Во тој процес, јасни протоколи за управување и одредници за одржливост водат во развојот на еколошки апликации GenAI.
Иновации и напредок во зелената вештачка интелигенција
Во тек се напори за намалување на јаглеродниот отпечаток на GenAI, со иновативни иницијативи кои се фокусираат на обновливи извори на енергија за центрите за податоци и развој на ултра-енергетски ефикасен хардвер. Ваквите достигнувања ветуваат иднина каде што GenAI не само што се истакнува во интелигенцијата и ефикасноста, туку и се усогласува со целите за еколошка одржливост.
Покрај тоа, потрагата по послаби и попаметни алгоритми GenAI претставува можност да се венчаат технолошките иновации со еколошката свест. Потенцијалната интеграција на GenAI со квантното пресметување дополнително навестува иднина каде што оперативната ефикасност на вештачката интелигенција се совпаѓа со неговото намалено влијание врз животната средина.
Како заклучок, како што GenAI продолжува да ги преобликува индустриите, императивот за решавање на нејзиниот еколошки отпечаток станува сè поитен. Преку прифаќање на стратегии за имплементација на зелена вештачка интелигенција и инвестирање во иновативни решенија, корпорациите можат да придонесат за иднината каде што технолошкиот напредок и еколошката одржливост одат рака под рака.
Извор: https://www.cryptopolitan.com/genais-bridging-tech-eco-sustainability/