• Cts. Ara 28th, 2024

Sasha Lucioni Neden Yapay Zeka için Energy Star Derecelendirmeleri Oluşturmak İstiyor?

ByArife Polat Düzgün

Ara 2, 2024

Sasha Lucioni çeyrek yaşam krizi gibi bir şey yaşıyordu. 2018’in başlarıydı ve Lucioni, Morgan Stanley’de yapay zeka araştırmacısı olarak çalışıyordu ve burada günlerini, finansal riskle mücadele etmek için hızla ilerleyen teknolojinin nasıl kullanılacağı konusunda beyin fırtınası yaparak geçiriyordu. Ancak işe başladıktan bir yıl sonra Lucioni, dikkatini hak eden daha büyük risklerin (mesela iklim değişikliği) olduğu hissinden kurtulamadı.

“Ortağıma ‘Belki de işi bırakıp çocuklara bitki yetiştirmeyi öğretmeliyim’ dediğimi hatırlıyorum” diyor. Hızlı Şirket. “O şöyle dedi: ‘Yapay zeka alanında doktoran var, belki bunu kullanabilirsin?'”

Doğru tavsiye olduğu ortaya çıktı. İklim ve yapay zeka, açık kaynaklı makine öğrenimi platformu Hugging Face’e öncülük ederken, Lucioni artık eğitilmesi çok büyük miktarda enerji gerektiren büyük dil modellerinin iklim etkilerini ortaya çıkarmaya odaklanan belki de en önde gelen araştırmacıdır. Bu modelleri geliştirmenin enerji talepleri o kadar yüksek ki, Google gibi teknoloji devleri artık bu modellerin kaçırabilir İklimleri elektrik gereksinimlerini hedefledikçe emisyonlar da artıyor. Lucioni, “Çılgın olan şey, kendilerine hedefler koymaları, sonra da bu hedefleri kendileri kaçırmaları, ki bu da oldukça şok edici” diyor. “Şirketler ulaşabilecekleri hedefleri belirler.”

Luccioni, odak noktasını yapay zeka ile iklim değişikliği arasındaki örtüşmeye kaydırdığından beri, alet Geliştiriciler bunu, inşa ettikleri her şeyin karbon ayak izini tahmin etmek ve bu etkiyi azaltmanın yollarını bulmak için kullanabilirler. Bir tane bulmana yardım etti organizasyon Odak noktası, iklim değişikliğiyle mücadelede yapay zekayı kullanma yollarıdır. Ve her ikisinin de karbon emisyonlarını ölçen sürekli bir araştırma ortaya çıkardı. eğitim Makine öğrenimi modelleri ve onların konuşlandırılması Günlük işler için.

Teknoloji şirketlerinin imrenilen büyük dil modellerinin nasıl ve nerede oluşturulduğu konusunda daha gizli hale gelmesi nedeniyle, son birkaç yılda bu daha da zorlayıcı bir görev haline geldi. “Şirketler aslında bir süre oldukça açık sözlüydü… ta ki ChatGPT ortaya çıkana kadar” diyor. “Yapay zeka araştırmaları ile tüketici ürünleri arasındaki çizgiyi bulanıklaştırdı.”

Ancak Lucioni’nin işi araştırma yapmaktan daha fazlasını içeriyor. Aynı derecede önemli olan, bu araştırmayı medya röportajları, konferans görünümleri ve geçen yıl bir ana sahne aracılığıyla daha geniş bir izleyici kitlesine iletme görevidir. TED konuşması. “Araştırma harikadır” diyor, “ancak eğer insanlar araştırmanızı bilmezse etkisi sınırlı olacaktır.”

Bu ruhla Luccioni şu anda farklı türdeki yapay zeka modellerini enerji verimliliğine göre derecelendiren bir proje üzerinde çalışıyor. Kendisi bunun, EPA’nın cihazlara yönelik Energy Star derecelendirme sistemine benzer olduğunu düşünüyor; bu, kilovat saatleri ve bilim insanı olmayanların çoğunun gözden kaçırdığı diğer terimleri tartışmadan yapay zekanın etkisi hakkında konuşmanın bir yolu. Amacı, en büyük ve dolayısıyla en çok güce aç olan LLM’lerde daha küçük istekleri yerine getirmek yerine, insanları “doğru iş için doğru modeli” kullanmaya teşvik etmektir. Lucioni, “İnsanlar hala yapay zekanın önemli olduğunu anlayamıyor” diyor. “İnsanlara ChatGPT’yi hesap makinesi gibi kullandıklarında bunun gezegene mal olduğunu söylemek zorunda olduğumu hissediyorum.”

Bu hikaye, yapay zeka dünyasını şekillendiren en ilginç teknoloji uzmanlarını, girişimcileri, kurumsal liderleri ve yaratıcı düşünürleri ön plana çıkaran bir ay süren profil serimiz AI 20’nin bir parçasıdır.

Source link