#Biếnđổikhíhậugiatăng #AIvật chất #điệnđạosavục #tíchhợpkhoảnđầu tưAI #họctậpgiámđốcđiềuhành #TổchứcKhítượngThếgiới #TổngthưkýLHQ #dựđoánrủirố #cháyrừng #bùđắpcarbon #mục tiêuESG #sứcmạnhtínhtoánlớn #khuyếnnghịChuyểndổi2023 #tăngtrưởngthànhtài #GDP #NộiphổbiếnAI #ChatGPT #nềnkinh tếtoàn cầu #đàotạomô hìnhAI #khíthảicarbon #GPT4 #khíthảicarbonAI #giảmthải tốition #dịuchứngnghien #máytínhnângcao #quangtựhọcAI
Tham gia cùng các giám đốc điều hành hàng đầu tại San Francisco vào ngày 11-12 tháng 7, để nghe cách các nhà lãnh đạo đang tích hợp và tối ưu hóa các khoản đầu tư AI để thành công. Tìm hiểu thêm
Gần một tuần trôi qua mà không có một báo cáo ấn tượng nào khác về nhân loại và hành tinh đạt đến đỉnh điểm của biến đổi khí hậu. Các báo cáo mới nhất là một phân tích thót tim từ Tổ chức Khí tượng Thế giới và bắt giữ những lời chỉ trích từ Tổng thư ký LHQ. Cả hai được chia sẻ trong những ngày cuối tháng Tư.
Trí tuệ nhân tạo sẽ quyết định xem chúng ta vượt qua điểm bùng phát hay lùi lại từ bờ vực.
AI là một trong những công cụ quan trọng còn lại trong cuộc chiến chống biến đổi khí hậu. AI đã quay tay với dự đoán rủi rophòng chống các hiện tượng thời tiết gây hạichẳng hạn như cháy rừng và bù đắp carbon. Nó đã được mô tả quan trọng đối với đảm bảo rằng các công ty đáp ứng các mục tiêu ESG của họ.
Tuy nhiên, nó cũng là một chất gia tốc. Trí tuệ nhân tạo đòi hỏi sức mạnh tính toán khổng lồ, sẽ tiêu tốn năng lượng khi thiết kế các thuật toán và mô hình đào tạo. Và giống như phần mềm đã ăn mòn thế giới, AI được thiết lập để theo sau.
Sự kiện
Chuyển đổi 2023
Hãy tham gia cùng chúng tôi tại San Francisco vào ngày 11-12 tháng 7, nơi các giám đốc điều hành hàng đầu sẽ chia sẻ cách họ đã tích hợp và tối ưu hóa các khoản đầu tư vào AI để đạt được thành công và tránh những cạm bẫy phổ biến.
Đăng ký ngay
AI sẽ đóng góp càng nhiều càng tốt 15,7 nghìn tỷ USD vào nền kinh tế toàn cầu vào năm 2030, lớn hơn GDP của Nhật Bản, Đức, Ấn Độ và Vương quốc Anh. Đó là rất nhiều người sử dụng AI phổ biến như internet, từ việc sử dụng ChatGPT để tạo email và viết mã cho đến sử dụng các nền tảng chuyển văn bản thành hình ảnh để tạo tác phẩm nghệ thuật.
Sức mạnh mà AI sử dụng đã tăng lên trong nhiều năm nay. Ví dụ: sức mạnh cần thiết để đào tạo các mô hình AI lớn nhất đã tăng gấp đôi khoảng 3,4 tháng một lầntăng 300.000 lần từ năm 2012 đến 2018.
Sự mở rộng này mang lại cơ hội giải quyết các vấn đề lớn trong thế giới thực trong mọi thứ từ bảo vệ Và thuốc ĐẾN nạn đói và trồng trọt. Nó cũng sẽ có tác động trừng phạt đối với biến đổi khí hậu.
Chi phí năng lượng cao
Điện toán đi đôi với chi phí năng lượng cao và lượng khí thải carbon lớn hơn, điều này thúc đẩy bàn đạp ga đối với sự thay đổi khí hậu của thế giới.
Điều này đặc biệt đúng với AI. Số lượng lớn GPU đang chạy học máy các thuật toán nóng lên và cần được làm mát; nếu không, chúng tan chảy. Việc đào tạo ngay cả một mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) cũng đòi hỏi một lượng năng lượng đáng kinh ngạc với lượng khí thải carbon lớn.
Ví dụ:
Khi chúng ta chuyển sang kỷ nguyên GPT4 và các mô hình ngày càng lớn hơn, thì năng lượng cần thiết để đào tạo chúng cũng tăng lên. GPT-3 lớn hơn 100 lần so với GPT tiền nhiệm của nó và GPT-4 có kích thước gấp 10 lần GPT-3. Trong khi đó, các mô hình lớn hơn đang được phát hành nhanh hơn. GPT-4 đến vào tháng 3 năm 2023, gần bốn tháng sau khi ChatGPT (do GPT-3.5 cung cấp) được phát hành vào cuối tháng 11 năm 2022.
Để cân bằng, chúng ta không nên cho rằng khi các mô hình và công ty mới xuất hiện trong không gian, lượng khí thải carbon của AI sẽ tiếp tục tăng. Geeta Chauhan, một kỹ sư AI tại Meta, đang sử dụng phần mềm nguồn mở để giảm lượng khí thải carbon trong hoạt động của các LLM. Tác phẩm mới nhất của cô cho thấy một giảm 24 lần lượng khí thải carbon so với GPT-3.
Tuy nhiên, sự phổ biến của AI và sức mạnh theo cấp số nhân của nó làm suy yếu phần lớn hành động khí hậu đang có hiệu lực ngày nay và đặt ra câu hỏi về tiềm năng trở thành một phần của giải pháp của nó.
Chúng ta cần một giải pháp cho phép AI phát triển đồng thời giảm lượng khí thải carbon của nó. Vậy ta phải làm sao?
Làm dịu chứng nghiện carbon
Như mọi khi, công nghệ sẽ kéo chúng ta ra khỏi tình trạng khó khăn này.
Để sự bùng nổ của AI trở nên bền vững, máy tính tiên tiến phải đi đầu và thực hiện những công việc nặng nhọc cho nhiều nhiệm vụ hiện đang được thực hiện bởi AI. Tin tốt là chúng ta đã có các công nghệ điện toán tiên tiến được thiết kế để thực hiện các tác vụ này hiệu quả và nhanh hơn AI, với lợi ích bổ sung là sử dụng ít năng lượng hơn rất nhiều.
Nói tóm lại, máy tính tiên tiến là công cụ hiệu quả nhất mà chúng ta có để kiểm soát cơn nghiện carbon của AI. Với nó, chúng ta có thể làm chậm quá trình biến đổi khí hậu.
Có một số công nghệ khác nhau trong điện toán tiên tiến đang nổi lên có thể giải quyết một số vấn đề mà AI hiện đang giải quyết.
Ví dụ, Tính toán lượng tử vượt trội hơn AI trong Nghiên cứu chế tạo thuốc. Khi con người sống lâu hơn, họ đang phải đối mặt với số lượng lớn hơn bao giờ hết, những căn bệnh mới phức tạp và không thể chữa trị. Đây được gọi là vấn đề “tốt hơn The Beatles”, trong đó các loại thuốc mới có những cải tiến khiêm tốn đối với các phương pháp trị liệu đã thành công.
Cho đến nay, việc phát triển thuốc đã tập trung vào các sự kiện hiếm gặp trong tập dữ liệu và đưa ra những phỏng đoán có cơ sở để thiết kế loại thuốc phù hợp nhắm mục tiêu và liên kết với các protein gây bệnh. LLMs có thể được sử dụng một cách hiệu quả để trợ giúp với nhiệm vụ này.
Các LLM rất giỏi trong việc dự đoán những từ nào trong vốn từ vựng của chúng ta có thể phù hợp nhất với một câu để truyền đạt ý nghĩa một cách chính xác. Khám phá thuốc không phải là cực kỳ khác nhau vì vấn đề là xác định sự phù hợp hoặc cấu hình tốt nhất của các phân tử trong hợp chất để đạt được kết quả điều trị.
Tuy nhiên, các phân tử là các nguyên tố lượng tử, vì vậy điện toán lượng tử giải quyết vấn đề này tốt hơn nhiều. Điện toán lượng tử có khả năng nhanh chóng mô phỏng số lượng lớn của các vị trí liên kết trong thuốc để tạo ra cấu hình phù hợp để điều trị các bệnh nan y hiện nay.
Điện toán nâng cao: Lượng tử và hơn thế nữa
Khả năng của Quantum có nghĩa là những vấn đề này có thể được giải quyết nhanh hơn nhiều và sử dụng ít năng lượng hơn nhiều.
Một bước phát triển khác có khả năng thực sự trở thành một cải tiến cho AI là quang tử học, hay còn gọi là điện toán quang học, sử dụng ánh sáng do tia laser tạo ra thay vì điện để gửi thông tin.
Một số công ty đang chế tạo máy tính sử dụng công nghệ này, tiết kiệm năng lượng hơn nhiều so với hầu hết các công nghệ điện toán khác và ngày càng được công nhận là một con đường dẫn đến đạt được Net Zero.
Ở những nơi khác, chúng tôi có máy tính thần kinh. Đây là một loại kỹ thuật máy tính trong đó các phần tử của hệ thống máy tính được mô hình hóa dựa trên những phần tử trong não người và hệ thần kinh. Họ thực hiện các phép tính để tái tạo bản chất tương tự của hệ thống thần kinh của chúng ta. Các thử nghiệm của công nghệ này bao gồm các dự án của thần thoại Và bán nguyệt. Thần kinh học là một lựa chọn xanh hơn cần được đầu tư thêm. Phần cứng của nó có khả năng chạy các mạng học sâu lớn tiết kiệm năng lượng hơn so với các hệ thống máy tính cổ điển có thể so sánh được.
Ví dụ, việc xử lý thông tin thông qua hàng trăm tỷ tế bào thần kinh của nó tiêu tốn chỉ 20 watttương tự như bóng đèn tiết kiệm năng lượng trong nhà.
Việc phát triển và áp dụng những đổi mới này là bắt buộc nếu chúng ta muốn áp dụng các biện pháp phanh đối với biến đổi khí hậu.
Lãnh đạo máy tính tiên tiến
Có rất nhiều công ty khởi nghiệp (và nhà đầu tư) trên khắp thế giới bị ám ảnh bởi máy tính tiên tiến nhưng chỉ có một số công ty tập trung vào cái gọi là các lĩnh vực tác động như chăm sóc sức khỏe, môi trường và biến đổi khí hậu.
Trong điện toán lượng tử, các công ty thú vị nhất đang phát triển các trường hợp sử dụng để khám phá năng lượng và thuốc là pasqal (đồng sáng lập của nó đã được trao giải Nobel Vật lý 2022), Dược phẩm Qubit Và IBM. Khi nói đến lượng tử ánh sáng, chúng tôi coi những nhà lãnh đạo có tác động toàn cầu là vật chất nhẹ Và dạ quangtrong điện toán mô phỏng thần kinh, chúng tôi đang theo dõi tiến độ của tiếng kêu, bán nguyệt Và thông minh.
Điện toán tiên tiến rất quan trọng để đạt được hiệu quả năng lượng mà chúng ta cần để chống biến đổi khí hậu. Chỉ đơn giản là mất quá nhiều thời gian và quá tốn năng lượng để chạy các mạng thần kinh nhân tạo trên GPU.
Bằng cách áp dụng các phương pháp điện toán tiên tiến làm giải pháp thay thế cho AI, các doanh nghiệp có thể giảm thiểu đáng kể tác động của AI đối với môi trường trong khi vẫn đảm bảo sức mạnh to lớn của nó có thể giảm thiểu một số tác động của biến đổi khí hậu, như dự báo cháy rừng hoặc thời tiết khắc nghiệt.
Điểm cuối tồn tại đang đến gần với môi trường của chúng ta. Nhưng tình hình không phải là vô vọng.
Việc triển khai máy tính tiên tiến là một nguồn lực đáng tin cậy và mạnh mẽ để giải quyết vấn đề. Chúng ta cần đầu tư vào những công nghệ này ngay bây giờ để giải quyết thách thức lớn nhất mà nhân loại đang phải đối mặt.
Francesco Ricciuti là một VC tại Runa Capital.
Dữ liệuNgười ra quyết định
Chào mừng bạn đến với cộng đồng VentureBeat!
DataDecisionMakers là nơi các chuyên gia, bao gồm cả những người kỹ thuật làm công việc dữ liệu, có thể chia sẻ những hiểu biết và đổi mới liên quan đến dữ liệu.
Nếu bạn muốn đọc về các ý tưởng tiên tiến và thông tin cập nhật, các phương pháp hay nhất cũng như tương lai của dữ liệu và công nghệ dữ liệu, hãy tham gia cùng chúng tôi tại DataDecisionMakers.
Bạn thậm chí có thể xem xét đóng góp một bài viết của riêng bạn!
Đọc thêm từ DataDecisionMakers
[ad_2]
