Émissions de formation à l'IA : les systèmes activés par l'IA contribuent aux émissions mondiales de carbone

• Auteur :
• Nom de l'auteur

  Prévision quantique
• 3 mai 2022

Résumé des informations

L'essor de la technologie de l'intelligence artificielle (IA) a entraîné un défi environnemental inattendu, car l'énergie consommée pendant la formation à l'IA entraîne d'importantes émissions de carbone. Reconnaissant ce problème, l'industrie explore des solutions telles que le développement de modèles d'IA plus économes en énergie, des partenariats avec des entreprises d'énergie renouvelable et la relocalisation des centres de données pour minimiser la consommation d'énergie. Ces efforts, ainsi que d'éventuelles mesures réglementaires, façonnent un avenir où le progrès technologique et la responsabilité environnementale peuvent coexister.

Contexte des émissions de la formation à l'IA

Les systèmes basés sur l'intelligence artificielle (IA) sont connus pour consommer des quantités importantes d'énergie pendant leurs phases de formation, ce qui entraîne l'émission de grandes quantités de carbone. Ceci, à son tour, contribue au changement climatique, créant une préoccupation environnementale qui ne peut être ignorée. Alors que l'industrie de l'IA continue de croître, avec une demande croissante de modèles plus grands et plus complexes, le défi devient encore plus complexe. 

L'IA joue un rôle de plus en plus important dans l'économie mondiale et est à l'origine de nouveaux développements dans les secteurs de la santé, de la technologie et de l'énergie, pour n'en citer que quelques-uns. Cependant, au milieu du changement bénéfique introduit par les systèmes d'IA, des études ont montré que de grandes quantités de carbone sont produites en raison de l'énergie consommée par les systèmes d'IA lorsqu'ils sont formés et lorsqu'ils effectuent un grand nombre de calculs. Selon des recherches menées en 2019 par l'Université du Massachusetts à Amherst, environ 1,400 78,000 livres d'émissions sont générées lors de la formation d'un système de traitement du langage IA standard. De plus, selon la source d'alimentation, environ XNUMX XNUMX livres de carbone sont émises lorsqu'un système d'IA d'apprentissage en profondeur est construit et formé à partir de zéro.

En reconnaissance de la façon dont la création et la formation de systèmes d'IA contribuent au changement climatique, le mouvement Green AI a émergé, qui cherche à rendre les processus activés par l'IA plus propres et plus respectueux de l'environnement. Le mouvement a noté que certains algorithmes d'apprentissage automatique consomment moins d'énergie que d'autres systèmes basés sur l'IA, tandis que la formation au système d'IA peut être déplacée vers des endroits éloignés et peut utiliser de l'énergie provenant de sources renouvelables. 

Impact perturbateur

Les entreprises spécialisées dans la production et la formation de systèmes d'IA ont le potentiel d'avoir un impact positif sur l'environnement en adoptant des sources d'énergie renouvelables. Les gouvernements et les organismes de réglementation peuvent encourager ce changement en offrant des incitations fiscales et un soutien à ceux qui installent des systèmes d'énergie renouvelable pour soutenir leurs opérations basées sur l'IA. Les pays dotés de solides industries des énergies renouvelables pourraient devenir des destinations attrayantes pour ces entreprises, en fournissant les infrastructures nécessaires. 

Les émissions de carbone produites lors de la formation des algorithmes d'IA varient considérablement, en fonction de facteurs tels que la source de production d'électricité, le type de matériel informatique utilisé et la conception de l'algorithme lui-même. Des chercheurs, dont ceux de Google, ont découvert qu'il était possible de réduire ces émissions de manière significative, parfois d'un facteur compris entre 10 et 100 fois. En faisant des ajustements réfléchis, comme tirer parti des énergies renouvelables et utiliser différents emplacements, l'industrie peut faire des progrès substantiels dans la réduction de son empreinte carbone. 

Les autorités de régulation ont un rôle à jouer pour s'assurer que les projets de formation en IA respectent les normes environnementales. Si des projets spécifiques sont identifiés comme des contributeurs importants aux niveaux d'émissions de carbone dans leurs juridictions, les autorités peuvent imposer des arrêts de travail jusqu'à ce que les émissions soient réduites. Les taxes sur les centres d'IA qui produisent de grandes quantités de carbone peuvent être mises en œuvre comme moyen de dissuasion, tandis que les entreprises d'IA peuvent explorer les derniers développements de la science informatique pour effectuer plus de calculs en utilisant moins d'énergie.

Implications des émissions de formation en IA 

Les implications plus larges des émissions de formation à l'IA peuvent inclure :

• Le développement prioritaire de nouveaux modèles d'IA capables d'analyser plus efficacement les données avec une consommation d'énergie minimale, entraînant une réduction de la demande énergétique globale et une diminution correspondante de l'impact environnemental.
• Les entreprises ont investi dans le développement de l'IA en partenariat avec des entreprises d'énergie renouvelable afin qu'une infrastructure d'énergie propre puisse être installée pour soutenir leurs opérations, favorisant la collaboration entre les secteurs de la technologie et de l'énergie.
• Transférer l'emplacement des centres de données pour profiter des incitations fiscales et éviter la surveillance réglementaire, ou les déplacer vers des sites arctiques pour minimiser l'énergie dépensée pour le refroidissement des serveurs, ce qui conduit à de nouveaux pôles géographiques pour la technologie et à une croissance économique locale potentielle.
• La création de nouveaux programmes éducatifs axés sur le développement durable de l'IA, conduisant à une main-d'œuvre plus qualifiée pour équilibrer les progrès technologiques avec la responsabilité environnementale.
• L'émergence d'accords et de normes internationaux sur les émissions de carbone de l'IA, conduisant à une approche globale plus unifiée de la gestion de l'impact environnemental de l'IA.
• Une évolution des attentes des consommateurs vers des produits et services d'IA respectueux de l'environnement, entraînant des changements dans les comportements d'achat et une demande accrue de transparence dans la consommation d'énergie de l'IA.
• Le potentiel de suppression d'emplois dans les secteurs énergétiques traditionnels alors que les entreprises d'IA se tournent de plus en plus vers les sources d'énergie renouvelables, ce qui entraîne des changements sur le marché du travail et la nécessité de programmes de recyclage.
• Le développement de nouvelles alliances et tensions politiques basées sur la disponibilité des énergies renouvelables et les besoins de l'industrie de l'IA, entraînant des changements dans les relations internationales et les accords commerciaux.
• Un accent accru sur la conception de matériel économe en énergie spécialement conçu pour les applications d'IA, conduisant à des avancées technologiques qui privilégient la durabilité aux performances.
• Le potentiel des zones rurales dotées d'abondantes ressources en énergies renouvelables pour devenir des lieux attractifs pour le développement de l'IA, entraînant des changements démographiques et de nouvelles opportunités de croissance économique dans des régions auparavant mal desservies.

Questions à considérer

• Pensez-vous que des réglementations devraient être adoptées qui stipulent que seules les énergies renouvelables doivent être utilisées lorsque les entreprises d'IA prévoient de former et de développer des systèmes d'IA d'apprentissage en profondeur ? 
• Les écologistes devraient-ils tenir compte des avantages en matière d'économie d'énergie qui résultent de l'analyse des systèmes d'IA (par exemple, conceptions informatiques pour de nouveaux matériaux économes en énergie, machines, routage de la chaîne d'approvisionnement, etc.) pour calculer le coût environnemental réel/total des systèmes d'IA ?