El Problema de la Huella de Carbono de la IA

Un estudio encontró el año pasado que la capacitación de un sistema de procesamiento de idiomas de IA listo para usar produjo 1,400 libras de emisiones, aproximadamente la cantidad producida por volar una persona de ida y vuelta entre Nueva York y San Francisco. El conjunto completo de experimentos necesarios para construir y entrenar ese sistema de lenguaje de IA desde cero puede generar aún más: hasta 78.000 libras, dependiendo de la fuente de energía. Eso es el doble que el estadounidense promedio exhala durante toda una vida.

https://hai.stanford.edu/blog/ais-carbon-footprint-problem?utm_source=twitter&utm_medium=social&utm_content=Stanford%20HAI_twitter_StanfordHAI_202007071910_sf124996853&utm_campaign=&sf124996853=1

Este otro artículo relata el cómo una empresa decidió no usar un modelo deep learning porque el coste energético superaba los ahorros. El coste de entrenamiento está alcanzando niveles insostenibles. Esto hará que se busque algoritmos más eficientes y metas menos ambiciosas, lo que puede llevar a investigación básica menos interesante a nivel comercial.

https://www.wired.com/story/prepare-artificial-intelligence-produce-less-wizardry/

Este artículo presenta SECure, un certificado para Sistema IA Social y Ambientalmente responsable.

https://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/2006/2006.06217.pdf

Editado por Aniceto Pérez y Madrid, Especialista en Ética de la Inteligencia Artificial  y Editor de Actualidad Deep Learning (@forodeeplearn). 

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