موقع شبرون للتقنية والأخبار- متابعات تقنية:
العصر القادم لروبوتات الدردشة القوية التي تعمل بالذكاء الاصطناعي قد يعيد تشكيل العالم بطرق جذرية وغير متوقعة ، لكنها يمكن أن تفعل ذلك بتكلفة بيئية هائلة. جديد تقرير صدر اليوم من قبل معهد ستانفورد للذكاء الاصطناعي المرتكز على الإنسان ويقدر مقدار الطاقة اللازمة لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي مثل أوبن إيه آي GPT-3، الذي يمد المشهور عالميًا بالطاقة الدردشةو يمكن أن يزود منزل أميركي عادي بالطاقة لمئات السنين. من بين نماذج الذكاء الاصطناعي الثلاثة التي تمت مراجعتها في البحث ، كان نظام OpenAI هو الأكثر طاقة إلى حد بعيد-جوعان.
يعتمد البحث ، الذي تم تسليط الضوء عليه في مؤشر الذكاء الاصطناعي الصادر عن جامعة ستانفورد مؤخرًا ، على الأبحاث الحديثة التي تقيس تكاليف الكربون ارتبطت بتدريب أربعة نماذج: ديب مايند غوفر، مبادرات BigScience ‘ يزدهرو الأراضي الفلسطينية المحتلة ميتا، و GPT الخاصة بـ OpenAI-3. أفادت التقارير أن نموذج أوبن إيه آي أطلق 502 طنًا متريًا من الكربون أثناء تدريبها. لوضع ذلك في المنظور ، هذا هو 1.4 مرة أكثر من الكربون من Gopher و 20.1 مرة أكثر من BLOOM. GPT-3 تتطلب أيضًا أكبر قدر من استهلاك الطاقة للقطعة عند 1،287 ميجاوات في الساعة.
دخلت العديد من العوامل في تحديد استهلاك الطاقة لكل نموذج بما في ذلك مقدار نقاط البيانات أو المعلمات التي تم تدريبهم عليها وكفاءة استخدام الطاقة في مراكز البيانات حيث توجد. على الرغم من الاختلافات الصارخة في استهلاك الطاقة ، تم تدريب ثلاثة من النماذج الأربعة (باستثناء DeepMind’s Gopher) على ما يقرب من 175 مليار معلمة. لن يذكر OpenAI عدد المعلمات التي تم إصدارها حديثًا GTP-4 يتم تدريبه ، ولكن بالنظر إلى القفزات الهائلة في البيانات المطلوبة بين الإصدارات السابقة من النموذج ، من الآمن افتراض GTP-4 يتطلب بيانات أكثر من سابقاتها. يقدر أحد المتحمسين للذكاء الاصطناعي GPT-يمكن تدريب 4 على 100 تريليون معيار ، على الرغم من أن الرئيس التنفيذي لشركة OpenAI Sam Altman قد تم تدريبه منذ ذلك الحين دعا هذا الرقم، “هراء كامل.”
قد تحصل G / O Media على عمولة
خصم 32 دولارًا
مجموعة كاملة لتنشيط الشعر
حارب تساقط الشعر بالعلم
الآن ، يمكنك الحصول على مجموعة كاملة لتجديد الشعر مقابل سعر إعادة التعبئة. هذا هو 98 دولارًا فقط للإمداد لمدة 30 يومًا ، و 32 دولارًا من السعر العادي للملحق. ثبت أن هذا الملحق يقدم نتائج. أجرى Augustinus Bader تجربة مزدوجة التعمية لمدة ستة أشهر ووجدت أن الأشخاص الذين تناولوا المكمل زادوا من عدد شعرهم بنسبة 56٪ ، وتألق الشعر بنسبة 100٪ ، وشهدوا انخفاضًا بنسبة 98٪ في تلف الشعر مقارنة بأولئك الذين تناولوا دواءً وهميًا.
يقول بيتر هندرسون ، الباحث في جامعة ستانفورد: “إذا كنا نوسع نطاق العمل دون أي اعتبار للآثار البيئية ، فيمكننا أن نضع أنفسنا في موقف نلحق فيه ضررًا أكثر من نفعنا باستخدام نماذج التعلم الآلي” قال العام الماضي. “نريد حقًا التخفيف من ذلك قدر الإمكان وتحقيق الصافية الاجتماعية الصافية.”
لا شك أن نماذج الذكاء الاصطناعي متعطشة للبيانات ، لكن تقرير ستانفورد يشير إلى أنه قد يكون من السابق لأوانه القول ما إذا كان هذا يعني بالضرورة أنها تنذر بكارثة بيئية أم لا. يمكن استخدام نماذج الذكاء الاصطناعي القوية في المستقبل لتحسين استهلاك الطاقة في مراكز البيانات والبيئات الأخرى. في تجربة واحدة مدتها ثلاثة أشهر ، على سبيل المثال ، تمكن وكيل DeepMind’s BCOOLER من توفير حوالي 12.7٪ من الطاقة في أحد مراكز بيانات Google مع الحفاظ على برودة المبنى بما يكفي لتمكين الأشخاص من العمل بشكل مريح.
تعكس التكاليف البيئية للذكاء الاصطناعي معضلة المناخ المشفرة
إذا كان كل هذا يبدو مألوفًا ، فذلك لأننا رأينا بشكل أساسي هذه الديناميكية البيئية نفسها تعمل منذ عدة سنوات مع آخر هوس كبير للتكنولوجيا: التشفير والويب 3. في هذه الحالة ، ظهرت Bitcoin باعتبارها الصناعة بقعة مؤلمة بيئية واضحة بسبب إلى الكميات الهائلة من الطاقة اللازمة لتعدين العملات المعدنية في إثبات نموذج العمل الخاص بها. بعض التقديرات يقترح يتطلب Bitocin وحده طاقة كل عام أكثر من استهلاك الكهرباء السنوي في النرويج.
لكن سنوات من الانتقادات من النشطاء البيئيين دفعت صناعة العملات المشفرة إلى إجراء بعض التغييرات. Ethereum ، ثاني أكبر عملة على blockchain ، تحول رسميا العام الماضي لإثبات نموذج الحصة الذي يزعم المؤيدون أنه يمكن أن يقلل من استخدام الطاقة بنسبة تزيد عن 99٪. وبالمثل كانت العملات المعدنية الأصغر الأخرى تم تصميمه مع وضع كفاءة الطاقة في الاعتبار. في المخطط الكبير للأشياء ، لا تزال النماذج اللغوية الكبيرة في مهدها وليس من المؤكد كيف ستعمل بطاقة التقرير البيئي الخاصة بها.
أصبحت النماذج اللغوية الكبيرة باهظة الثمن بشكل سخيف
متطلبات الطاقة ليست الأرقام الوحيدة التي تظهر مع LLMs الجديدة. وكذلك أسعارها. عندما أصدرت OpenAI GPT 2 مرة أخرى في عام 2019 ، أشار تقرير ستانفورد إلى أنها كلفت الشركة 50000 دولار فقط لتدريب نموذجها المبني على 1.5 مليار معلمة. بعد ثلاث سنوات فقط ، كشفت Google عن نموذجها القوي PaLM المدرب على 540 مليار معلمة. هذا النموذج يكلف 8 ملايين دولار للتدريب. كان PaLM ، وفقًا للتقرير ، أكبر بنحو 360 مرة من GPT-2 ولكنه يكلف 160 مرة أكثر. مرة أخرى ، هذه النماذج ، سواء تم إصدارها بواسطة OpenAI أو Google ، تزداد حجمًا.
ويشير التقرير إلى أنه “في جميع المجالات ، أصبحت النماذج ذات اللغات الكبيرة والوسائط المتعددة أكبر وأغلى ثمناً”.
كل هذه الأموال يمكن أن يكون لها آثار ترحيل في الاقتصاد الأوسع. تقدر ستانفورد أن حجم الاستثمار الخاص في الذكاء الاصطناعي على مستوى العالم في عام 2022 كان أكبر بمقدار 18 مرة مما كان عليه في عام 2013. كما أن إعلانات الوظائف المرتبطة بالذكاء الاصطناعي في كل قطاع ، في الولايات المتحدة أخيرًا ، آخذة في الازدياد أيضًا ، وزادت من 1.7٪ إلى 1.9٪ في 2022. على النطاق العالمي ، لا تزال الولايات المتحدة لا مثيل لها من حيث الاستثمار الإجمالي في الذكاء الاصطناعي ، ويقال أنها استثمرت 47.4 مليار دولار في تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي في عام 2022. وهذا يعادل 3.5 مرات أكثر من الصين ، ثاني أكبر منفق. عندما يتعلق الأمر بحرق الأموال ، فإن أمريكا لا مثيل لها.
يحاول المشرعون لعب دور اللحاق بالركب
تسللت الموجة الأخيرة من روبوتات الدردشة القوية والأسئلة الأخلاقية والقانونية المحيطة بها إلى كل شخص تقريبًا خارج مهندسي الذكاء الاصطناعي ، بما في ذلك المشرعون. ببطء ولكن بثبات ، يحاول المشرعون أن يلعبوا دورًا في اللحاق بالركب التشريعي. في عام 2021 ، وفقًا لتقرير ستانفورد ، تم تحويل 2٪ فقط من جميع مشاريع القوانين الفيدرالية المتعلقة بالذكاء الاصطناعي إلى قانون. ارتفع هذا الرقم إلى 10٪ العام الماضي. تمت كتابة العديد من هذه الفواتير بالمثل قبل الهستيريا الحالية حول GPT4 ووصفها بعض الباحثين السابق لأوانه بأنها “الذكاء العام الاصطناعي. “
المشرعين أصبحوا أكثر اهتمامًا بالذكاء الاصطناعي أكثر من أي وقت مضى. في عام 2022 ، حددت ستانفورد 110 قضايا قانونية متعلقة بالذكاء الاصطناعي رفعت أمام المحاكم الفيدرالية ومحاكم الولايات الأمريكية. هذا قد لا يبدو كثيرا، لكنها لا تزال 6.5 مرات أكثر مما تم رصده في عام 2016. حدثت غالبية هذه الحالات في كاليفورنيا وإلينوي ونيويورك. حوالي 29٪ من حالات الذكاء الاصطناعي تلك تتعلق بالقانون المدني ، بينما تتعلق 19٪ بحقوق الملكية الفكرية. إذا كانت حديثة شكاوي يقدمها الكتاب والفنانين حول استخدام مولدات الذكاء الاصطناعي لأسلوبهم أي دليل ، فمن الممكن أن يزداد جزء قضايا حقوق الملكية.
هل تريد معرفة المزيد عن الذكاء الاصطناعي وروبوتات المحادثة ومستقبل التعلم الآلي؟ تحقق من تغطيتنا الكاملة لـ الذكاء الاصطناعي، أو تصفح أدلةنا إلى أفضل مولدات فنية مجانية لمنظمة العفو الدولية و كل ما نعرفه عن ChatGPT الخاص بـ OpenAI.
