junio 17, 2021

¿La IA contribuye al cambio climático y retrasa a las personas para salir de la pobreza?

La inteligencia artificial se ha convertido en la palabra de moda del mundo y una parte integral de la agenda de transformación digital de casi todas las empresas. Los usuarios de IA se han convertido en fabricantes de herramientas y servicios de inteligencia artificial. Los líderes empresariales e incluso la Casa Blanca han presentado una directiva sobre la promoción, promulgación y avance de la inteligencia artificial.

El 11 de febrero de 2019, el presidente Trump firmó la Orden Ejecutiva 13859 anunciando la Iniciativa de IA estadounidense. La orden ejecutiva 13859 es la estrategia nacional de los Estados Unidos sobre inteligencia artificial. Más de 4000 empresas en todo el mundo se dedican a la producción de herramientas, productos y servicios de inteligencia artificial.

La IA y su impacto en el cambio climático.

Gartner predice que para 2021 AI creará $ 2.9 billones en valor comercial y generará 6.2 billones de horas de productividad de los trabajadores. A la luz de estos supuestos, no es de extrañar que PwC prediga que A.I. podría contribuir con $ 15.7 billones a la economía global para 2030.

Si bien todo el mundo es optimista sobre los casos de uso impulsados ​​por la inteligencia artificial y hace grandes inversiones, probablemente sea una cosa llamar mucho menos la atención de lo que debería ser idealmente: el cambio climático inducido por la inteligencia artificial.

El avance de la inteligencia artificial necesita dos ingredientes clave (además de la pasión):

  1. Toneladas de datos de entrenamiento.

    Los modelos de aprendizaje automático no son nada si no hay datos históricos para capacitarlos. Ejemplo, para entrenar modelos de visión por computadora para detectar, identificar y etiquetar objetos que ven si es una foto o un video, deben ser entrenados en los datos correspondientes, etiquetados y anotados primero durante períodos prolongados de tiempo, hasta que comiencen a usarse el aprendizaje para luego identificar los objetos que pudieron haber visto antes.

  2. Como resultado, mucha capacidad de almacenamiento y procesamiento.
    Ahora multiplíquelo por millones de casos de uso que las empresas están desarrollando utilizando visión artificial para detectar, identificar, etiquetar y luego predecir algunos, para tener una idea de la cantidad de infraestructura utilizada.

A un nivel muy conservador, en 2018 había más de 4000 * empresas en todo el mundo, y en crecimiento, dedicadas al desarrollo de uno o más casos de uso específicos que utilizan IA para automatizar el trabajo humano en una forma o en el otro.

Lo que significan estos 2 ingredientes es que se necesitan grandes cantidades de energía para almacenar, respaldar y diseñar estos datos de capacitación.

Para darle una idea, pocas personas inteligentes, la Universidad de Massachusetts, Amherst, han medido que un automóvil promedio produce 126,000 libras de CO2 durante su vida útil. La formación de un modelo de transformador único para lograr niveles aceptables de precisión con 1 GPU en una arquitectura neural requiere energía que produciría 626,000 libras de CO2.

Esa cantidad de CO2 es aproximadamente igual a aproximadamente 5 autos que hacen funcionar sus motores durante 10 años. Esta estadística nos enseña que simplemente entrenar un solo modelo de transformador para IA son 5 autos que han estado funcionando durante 10 años.

Extrapolando a la construcción y capacitación de modelos, lo que demuestra que las más de 4000 compañías de IA están haciendo las 24 horas del día, los 7 días de la semana, es sorprendente ver una producción equivalente de CO2 y también el desvío de energía hacia la capacitación de ML.

Surgen 3 preguntas obvias.

  1. ¿Qué tan ético es este proceso de IA, especialmente cuando más de 940 millones de personas en todo el mundo no tienen acceso a la electricidad?
  2. Cuando las empresas afirman apoyar iniciativas «verdes», ¿qué tan creíble es esta afirmación, cuando el mismo organismo invierte miles de millones en IA? ¿Cómo puedes ser verde cuando inviertes en investigación de IA? Google parece interesante: utiliza el 56% de las necesidades energéticas totales a través de fuentes de energía renovables. En comparación, Microsoft ronda el 32% y Amazon el 17%. (Cook et al., 2017).
  3. ¿Vale la pena la progresión de la IA, dado el impacto del cambio climático debido a estos niveles de producción de CO2 y la desviación de energía de las partes más bajas de la sociedad?

El contraargumento de que la progresión de la IA está creando más empleos.

Por lo tanto, tenemos el argumento contrario de que la progresión de la IA está creando más empleos y ayudando a los países a alcanzar mayores tasas de PIB y per cápita. ¿Es esta una queja válida? Sí, pero lo que queda por examinar de cerca es si en realidad se trata de una nueva creación de empleo o una nueva capacitación de la fuerza laboral existente.

El argumento con cada ola de tecnología, desde los telares automáticos de la primera revolución industrial hasta las computadoras de hoy, es que los trabajos no se destruyen, sino que un trabajo se mueve de un lugar a otro mientras que las categorías de Trabajo completamente nuevo.

Los luditas podrían haber demolido las fábricas como protesta contra la automatización habilitada por las máquinas, pero hoy esos mismos trabajadores habrían defendido la producción contra la desaparición de esos trabajos.

Entonces, ¿estos trabajos adicionales ayudan a sacar a las personas de la pobreza?

Más importante aún, son los trabajos adicionales, si los hay. ¿Estos supuestos trabajos adicionales realmente alivian a la gente de la pobreza? ¿Alguien puede trabajar y finalmente tener el dinero para finalmente tener acceso a la electricidad? Mi pensamiento es: esta es la misma electricidad que podrían haber tenido en primer lugar, si no se hubiera desviado para el avance de la IA. Piénsalo.

Cambio climático

Quizás lo más fundamental de todo es: ¿qué podemos hacer con la IA que sea MÁS importante y valiosa que preservar nuestro clima?

¿Invertir en IA es realmente una buena apuesta para un liderazgo socialmente responsable? No tengo una respuesta a esta pregunta, pero a menudo me intriga esta pregunta.

Aparentemente pertenezco a esa categoría de sociedad que propagó la causa de la inteligencia artificial y estoy al final de mi ingenio para encontrar un equilibrio contra esta pregunta. Por favor medita tus pensamientos sobre este tema. Me gustaría saber de ti.

Estas son opiniones personales y no representan las de mis empleadores actuales o anteriores.

Crédito de la imagen superior: Denniz Futalan; Pexels

Amit Arora

Columbia MBA: ha pasado 2 décadas en la concepción, creación y lanzamiento de productos digitales.
La última década se ha dedicado principalmente a asesorar (y aprender) Fortune 500 CXO sobre cómo la inteligencia artificial, el aprendizaje automático, RPA, APM y otras tecnologías de frontera se pueden utilizar para resolver desafíos en el mundo bancario. , seguros, productos farmacéuticos y telecomunicaciones, y con un ROI creíble.
Algunas de las ideas y lanzamientos de productos comerciales de los que estoy orgulloso incluyen: AIOps para NOC, Predicción de delitos ALD / financieros a través del aprendizaje automático, Mejorando el cumplimiento de la FDA e informes sobre reacciones adversas a medicamentos mediante la automatización de la extracción y clasificación de datos de población, acceso inteligente de visitantes y sistemas de autenticación, uso de Computer Vision y ML para detectar daños en el vehículo y automatizar parcialmente el proceso de estimación de reclamos, desarrollo conjunto de 7 teléfonos móviles OEM desde cero – colaboración con equipos diseño @ Nokia, Samsung, etc.
Establecer múltiples start-ups. Algunos han tenido éxito.
El viaje también incluyó la presentación exitosa de múltiples patentes y la creación y monetización de la propiedad intelectual.
Ponente invitado habitual / panelista en Columbia Business School.
Fundador y miembro de la junta directiva de una fundación global sin fines de lucro «Leucemia y linfoma infantil». www.cllfonline.org.

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