Construirea inteligenței artificiale (AI) într-un mod sustenabil pare un vis îndepărtat, având în vedere că giganții tehnologici, care anterior au promis reduceri ale emisiilor, s-au întrecut să construiască centre de date masive alimentate cu combustibili fosili. Această grabă de a dezvolta AI cu orice preț a fost consolidată de administrația Trump, care, de asemenea, reduce protecțiile mediului.
În ciuda acestor obstacole, Sasha Luccioni, cercetător în domeniul sustenabilității AI, consideră că cererea pentru mai multă transparență în AI, atât din partea companiilor, cât și a persoanelor fizice, este mai mare ca niciodată din partea clienților. Luccioni a devenit un lider în încercarea de a crea mai multă transparență cu privire la emisiile și impactul asupra mediului ale AI în cei patru ani petrecuți la Hugging Face, o companie de AI, inclusiv prin pionieratul unui clasament care documentează eficiența energetică a modelelor AI open-source. Ea a fost, de asemenea, un critic vocal al marilor companii de AI care, spune ea, rețin în mod deliberat informații despre energie și sustenabilitate de la public.
Acum, ea lansează Sustainable AI Group, o nouă aventură cu fostul șef al departamentului de sustenabilitate al Salesforce, Boris Gamazaychikov. Aceștia se vor concentra pe a ajuta companiile să răspundă, printre altele, la întrebarea „care sunt pârghiile cu care putem jongla pentru a face agenții puțin mai puțin răi?” Luccioni este, de asemenea, interesată să afle necesitățile de energie ale diferitelor tipuri de instrumente AI, cum ar fi traducerea voce-în-text sau foto-în-video – un domeniu care, spune ea, a fost până acum subestimat.
Luccioni a discutat în exclusivitate cu WIRED despre cererea de AI sustenabilă și despre ceea ce vrea să vadă de la Big Tech.
Acest interviu a fost editat pentru lungime și claritate.
WIRED: Aud multe de la persoane care sunt îngrijorate de mediu și de utilizarea AI, dar nu aud la fel de multe de la companii care se gândesc la acest lucru. Ce ai auzit mai exact de la persoanele care lucrează cu AI în afacerea lor și ce îi îngrijorează?
Sasha Luccioni: În primul rând, primesc multă presiune din partea angajaților – și presiune din partea consiliului de administrație, presiune din partea directorilor, cum ar fi, „trebuie să cuantificați acest lucru”. Angajații lor spun: „Ne obligați să folosim Copilot – cum afectează obiectivele noastre ESG?” Pentru majoritatea companiilor, AI a devenit o parte esențială a ofertei lor de afaceri. În acest caz, trebuie să înțeleagă riscurile. Trebuie să înțeleagă unde rulează modelele. Nu pot continua să folosească modele în care nici măcar nu cunosc locația centrelor de date sau rețeaua la care sunt conectate. Trebuie să știe care sunt emisiile lanțului de aprovizionare, emisiile de transport, toate aceste lucruri diferite.
Nu este vorba despre a nu folosi AI. Cred că am depășit asta. Este vorba despre alegerea modelelor potrivite, de exemplu, sau despre trimiterea semnalului că sursa de energie contează, astfel încât clienții să fie dispuși să plătească puțin mai mult pentru centrele de date care sunt alimentate cu energie regenerabilă. Există modalități de a face acest lucru și este o chestiune de a găsi credincioșii în locurile potrivite.
Mi-aș imagina, de asemenea, că pentru companiile globale, situația sustenabilității este foarte diferită decât în SUA, nu-i așa? Guvernului SUA s-ar putea să nu-i pese de acest lucru, dar altor guverne cu siguranță le pasă. În Europa, au Legea UE privind AI. Sustenabilitatea a fost o parte importantă a acesteia încă de la început. Au pus o serie de clauze acolo și acum primele inițiative de raportare sunt lansate. Chiar și Asia încearcă să fie mai transparentă. Agenția Internațională de Energie a realizat aceste rapoarte [despre AI și consumul de energie]. Vorbeam cu ei și mi-au spus că alte țări își dau seama că AIE obține cifrele de la țări, iar țările nu au aceste cifre specifice pentru centrele de date. Nu pot face alegeri orientate spre viitor, deoarece au nevoie de cifre pentru a ști: „OK, asta înseamnă că avem nevoie de capacitatea X în următorii cinci ani” sau orice altceva. [Unele țări] au început să pună presiune pe constructorii de centre de date.
Dacă ai putea da din baghetă magică mâine și să-l faci pe Sam Altman sau pe Dario Amodei sau pe oricine altcineva să-ți ofere o informație pe care o cauți, care ar fi aceea? Sau ai vrea ca, în general, să fie mai deschiși cu privire la ceea ce au?
Mi-aș dori să existe un mic contor sau o casetă de informații pe interfața cu utilizatorul ChatGPT sau Claude care să-ți spună la sfârșitul fiecărei interogări sau conversații câtă energie a fost folosită. În mod ideal, emisiile de gaze cu efect de seră și modul în care a fost generată acea energie. Cred că ar fi un avantaj competitiv pe piață dacă unul dintre furnizorii mari de modele ar decide să parieze pe sustenabilitate. În acest moment, se luptă și încearcă să se întreacă unul pe celălalt. Dacă unul dintre ei ar spune: „OK, vom înceta să mai creăm aceste centre de date alimentate cu gaze naturale și vom construi centre de date regenerabile”, cred că acest lucru le-ar putea oferi un avantaj.
Este ca atunci când Anthropic a spus nu guvernului SUA pentru utilizare militară. Le-a dat un impuls.
Un impuls cultural.
Exact. Am senzația că, în conversația populară despre AI, marile modele închise sunt singura opțiune. Oamenii cu care vorbești au această cunoștință că nu trebuie să folosești modelele mari pentru absolut tot ceea ce faci? Face parte din ceea ce îi educi pe oameni?
Cu siguranță. Poate că asta este partea geek din mine, dar îmi place să mă întorc la, cum ar veni, ce este AI? Oamenilor le place să spună cum AI revoluționează societățile noastre, dar tipurile de modele care au făcut acea muncă grea nu sunt LLM-uri. Sunt clasificatori. Acestea sunt sistemele care au fost o parte esențială a ceea ce am văzut ca productivitate AI. Încerc întotdeauna să dezmembrez ceea ce ne-a fost de fapt util față de ceea ce ni se vinde. Să zicem că lucrezi în finanțe. Vei încerca să-ți dai seama unde se îndreaptă piața. Nu ai nevoie de un LLM cu scop general pentru asta. Google a furnizat cifre despre numărul de jetoane trimise și numărul de jetoane primite. Aceasta este o informație foarte importantă. În acest fel, poți afla, de exemplu, dacă interogările sunt foarte simple, atunci poți folosi modele mai simple. Dacă îți dai seama că majoritatea angajaților tăi generează imagini sau orice altceva, ai și acea informație. Intern, poți spune: „Ei bine, dacă vreți doar să căutați documente ale companiei, acesta este modelul de utilizat. Este simplu și ieftin. Și dacă chiar vrei să faci cercetări aprofundate, iată un model mai complex.”
Uneori, mi se pare că companiile care dezvoltă aceste modele mari nu vor ca noi să știm că există și alte opțiuni.
Este un domeniu atât de incestuos. Multe dintre companiile mari care fac modelele sunt, de asemenea, cele care îți vând computarea. Are sens ca ei să-ți vândă cel mai mare model, deoarece atunci ai nevoie de cea mai multă computare. Dacă ar exista un set complet diferit de actori care facturau și operau centrele de date, versus antrenarea modelelor, versus crearea produselor bazate pe aceste modele – dacă acestea ar fi un set complet distinct de entități, am avea mult mai multă diversitate în AI chiar acum.
Am toate aceste griji reale cu privire la ceea ce se întâmplă cu AI, din punct de vedere ecologic, dar este atât de ciudat să urmăresc această conversație cum se calcifică într-o lipsă de nuanță. Cum gestionezi aceste tipuri de conversații cu oamenii?
Ca cercetător, nu pot să dau pur și simplu cifre pentru care nu pot garanta. Dar, pe de altă parte, este foarte greu să transmiți scara și nuanța. Este adevărat că poate fiecare interogare individuală nu este o afacere mare. Dar apoi o înmulțești cu numărul de persoane care folosesc aceste lucruri – este o conversație foarte dificilă. Încă avem nevoie de cifrele privind consumul de energie și apă pentru a lua decizii informate. Chiar dacă cifrele sunt mici, tot ar trebui să le obținem, deoarece avem cifre pentru transport, avem cifre pentru nutriție, avem cifre pentru toate aceste lucruri diferite.