Картография генеративного ИИ Искусственный интеллект – это продукт высокотехнологичного производства, и имеющие здесь место противоречия мало отличаются от любого другого аналогичного продукта. Дело в другом: появление ИИ как инструмента для эффективного достижения целей может быть сопоставимо с изобретением ЭВМ. При этом проблемы, возникающие при разработке, обучении и использовании ИИ, обладают уникальной спецификой. В эту пятницу предлагаем вам ознакомиться с «Картографией генеративного ИИ» (картинка в шапке кликабельна) – работой творческого коллектива Estampa. В ней описывается вся производственная цепочка искусственного интеллекта. Выделим основные моменты: 🌍 Начнём с ГЛОБАЛЬНОГО: для работы ИИ требуются ресурсы планетарных масштабов, которые предоставляются мегакорпорациями, такими как Google, Meta, Amazon, Microsoft. ⚡️ Чтобы добиваться высокой производительности, используются видеокарты, производимые всего несколькими компаниями. Таким образом, такие производители, как Nvidia, укрепляют своё положение производителя видеокарт, использующихся не только для криптомайнинга, но и для вычислений, связанных с ИИ. 🇹🇼 Рынок полупроводников для видеокарт (и вообще для всего) ещё более концентрирован: Taiwan Semiconductor Manufacturing Company (TSMC) производит 90% самых современных чипов и опирается на оборудование для литографической печати голландской компании ASML. Этот промышленный конгломерат в конечном итоге производит основные компоненты серверов для более чем 8 000 центров обработки данных по всему миру. 🛠 Сырьё для производства добывается в странах глобального юга – в том числе и незаконно. В той же Бразилии добыча золота в лесах Амазонки запрещена, что, впрочем, не является преградой для его нелегальной добычи. 🗑 Что интересно, для производства двухграммового микрочипа памяти требуется 1,3 килограмма ископаемого топлива и материалов. При этом лишь малая часть материалов, используемых для производства микрочипов, фактически содержится в конечном продукте, а до 99 % материалов выбрасывается в процессе производства. Многие из этих выбрасываемых материалов являются химически загрязняющими, инертными или даже с неустановленным уровнем токсичности. 💻 Множество людей вовлекаются для доработки ИИ в плане оценки генерируемого контента, маркировки изображений и текста, классификации и модерации информации. Крупные корпорации передают эти услуги по трудоустройству сторонним компаниям, которые, в свою очередь, экспортируют их в страны Глобального Юга с высоким уровнем бедности. Зафиксировано, что некоторые из таких аутсорсинговых компаний работают в лагерях беженцев, эксплуатируя их экономические трудности и обучая перемещённых рабочих в Ливане, Уганде, Кении и Индии выполнению микрозадач с данными. Вообще, здесь можно оставить ещё «много букав», но лучше прочитать саму работу, а ещё лучше – её просмотреть, чтобы полностью отследить движение капитала, воздействие на общество, экологию, создание новых экономик. Развитие ИИ, с одной стороны, открывает новые горизонты для человеческого общества, но, с другой стороны, требует осмысления и регулирования его воздействия. Это особенно важно, учитывая использование ИИ для ведения военных действий и потенциальные международные конфликты, связанные с конкуренцией за ресурсы. Проблематика, связанная с ИИ, требует комплексного подхода, включающего вопросы экологии, социального равенства и этики, чтобы потенциал этой технологии мог быть реализован во благо человечества, минимизируя негативные последствия. _____ Подписаться | Помочь