Az új pontozási rendszer egyértelmű mércét állít fel a mesterséges intelligencia modellek energiahatékonyságára vonatkozóan. A kezdeményezés 166 általánosan használt AI-modellt értékel, hogy segítse a fejlesztőket és a mesterséges intelligencia felhasználókat a kevesebb energiát használók azonosításában, és ösztönözze a fenntartható mesterségesintelligencia-fejlesztést.
Ma a Salesforce – a Hugging Face , a Cohere és a Carnegie Mellon Egyetemmel együttműködve – elindította az AI Energy Score-t. A maga nemében első benchmarking eszközt, amely lehetővé teszi az AI-fejlesztők és -felhasználók számára az AI-modellek energiafogyasztásának értékelését, azonosítását és összehasonlítását.
A Salesforce egyben az első mesterséges intelligencia-modell-fejlesztő, aki nyilvánosságra hozza szabadalmazott modelljeinek energiahatékonysági adatait az új keretrendszerben.
A mesterséges intelligencia energiahatékonyságát is növelni kell
„A mesterséges intelligencia energiafogyasztásának csökkentése csökkenti a működési költségeket, optimalizálja az infrastruktúrát, valamint javítja a hosszú távú fenntarthatóságot és jövedelmezőséget” – mondja Suzanne DiBianca , a Salesforce EVP és hatásügyi igazgatója. „Büszkék vagyunk arra, hogy az iparág vezetőivel együtt dolgozhatunk egy átláthatóbb AI-ökoszisztéma kialakításában.”
A Capgemini Research Institute nemrégiben végzett tanulmánya szerint az alkalmazottak csaknem fele elismerte, hogy a generatív mesterséges intelligencia használata növelte a vállalat ÜHG-kibocsátását ; 42 százalékuk újra kellett vizsgálnia éghajlati céljait a technológia erőforrás-felhasználása miatt ; és csaknem háromnegyedük kihívást jelent a technológia lábnyomának mérése a szolgáltatóktól származó korlátozott adatok/átláthatóság miatt, és az iparágnak nincs módszertana arra vonatkozóan, hogyan számolja el környezeti lábnyomát.
Ahogy Niklas Sundberg , a Kuehne+Nagel globális szállítási és logisztikai vállalat digitális vezérigazgató-helyettese és alelnöke rámutatott : „Lehetséges, hogy megkérdezze a Copilotot vagy a ChatGPT-t , hogy mekkora az utolsó lekérdezésének szénlábnyoma, de jelenleg egyik eszköz sem ad választ erre a kérdésre.”
Most az AI Energy Score célja, hogy orvosolja ezt az átláthatóság hiányát. Hasonlóan ahhoz, ahogy az ENERGY STAR átalakította a készülékek és elektronikai eszközök energiahatékonysági szabványait. Ez a kezdeményezés egyértelmű, megbízható mércét állít fel a mesterséges intelligencia modellek fenntarthatóságára vonatkozóan.
„A mesterséges intelligencia energiamutatója jelentős mérföldkövet jelent a fenntartható mesterséges intelligencia szempontjából. Egy átlátható minősítési rendszer létrehozásával a mesterséges intelligencia környezeti hatásainak csökkentését célzó kulcsfontosságú blokkolókkal foglalkozunk” – mondta Dr. Sasha Luccioni, a Hugging Face francia-amerikai gépi tanulási vállalat mesterséges intelligenciájának és éghajlatának vezetője.
„Nagyon örülünk, hogy elindíthatjuk ezt a projektet, és várjuk a szélesebb körű alkalmazást.”
Az AI Energy Score az e heti AI Action Summit rendezvényen debütál . Az átláthatóság növelésével a pontszám ösztönözheti a piacot a hatékony modellek iránti előnyben, és ösztönözheti a fenntartható mesterséges intelligencia fejlődését.
