Man mano che i modelli di intelligenza artificiale generativa aumentano in dimensioni e complessità, richiedono quantità sempre maggiori di risorse computazionali. Questa espansione introduce preoccupazioni critiche riguardo la sostenibilità ambientale, i limiti infrastrutturali e l'accesso equo ai sistemi di intelligenza artificiale avanzati.

Calcolo e Costi

L'addestramento di modelli all'avanguardia come GPT-4, DALL·E 3 o Gemini richiede cluster hardware potenti in funzione per settimane o mesi. I costi possono raggiungere milioni di dollari, rendendo lo sviluppo di intelligenza artificiale di frontiera accessibile solo a poche organizzazioni ben finanziate.

Problema

I costi elevati limitano la ricerca aperta e creano una concentrazione di potere tra i grandi gruppi tecnologici.

Soluzioni

La distillazione dei modelli e le alternative a pesi aperti come Mistral e Falcon riducono la barriera d'ingresso per laboratori e ricercatori di dimensioni ridotte.

Consumo energetico

I modelli di AI generativa richiedono enormi quantità di energia—non solo durante l'addestramento, ma anche durante la distribuzione su larga scala. Modelli come GPT-4, Stable Diffusion e generatori video di grandi dimensioni devono elaborare miliardi di parametri su vaste infrastrutture hardware, con conseguente notevole utilizzo di elettricità e emissioni di carbonio.

Le richieste energetiche aumentano ulteriormente durante l'inferenza, quando i modelli gestiscono milioni di interrogazioni utente giornaliere, richiedendo un funzionamento continuo delle GPU e un utilizzo attivo dei data center.

Problemi:

• Emissioni di carbonio da fonti energetiche non rinnovabili;
• Costi di raffreddamento e spreco di calore nei data center;
• Accesso energetico diseguale che limita lo sviluppo dell'IA nelle regioni con risorse limitate.

Soluzioni:

• Iniziative Green AI: dare priorità ai miglioramenti dei modelli che offrono le migliori prestazioni per unità di energia invece che alla sola capacità grezza;
• Ottimizzazione dei data center: adottare sistemi di raffreddamento all'avanguardia, hardware efficiente e scalabilità dinamica dei carichi di lavoro computazionali;
• Compensazione delle emissioni di carbonio e trasparenza: promuovere la rendicontazione pubblica dell'utilizzo energetico e delle emissioni da parte degli sviluppatori di IA.

Ricerca sull'Efficienza

Per affrontare il problema della scalabilità e della sostenibilità, i ricercatori stanno sviluppando tecniche che migliorano l'efficienza dell'addestramento e dell'inferenza senza compromettere in modo significativo la qualità del modello.

Approcci Principali:

1. Parameter-Efficient Fine-Tuning (PEFT): metodi come LoRA (low-rank adaptation) e adapter layers consentono di ottimizzare i modelli utilizzando solo una frazione dei parametri originali. Questo riduce significativamente il carico di addestramento ed evita la necessità di riaddestrare l'intero modello.

2. Quantizzazione: comprime i pesi del modello a una precisione di bit inferiore (ad esempio, da 32 bit a 8 bit o 4 bit), riducendo l'occupazione di memoria, la latenza e il consumo energetico — mantenendo comunque l'accuratezza per molti compiti.

   • Esempio: i progetti LLaMA e GPTQ utilizzano trasformatori quantizzati per eseguire modelli di grandi dimensioni su GPU consumer senza perdite di prestazioni rilevanti.

3. Sparsità e mixture-of-experts (MoE): questi modelli attivano solo un sottoinsieme di reti esperte durante l'inferenza, riducendo il calcolo per token e aumentando la capacità del modello. Questa attivazione selettiva mantiene basso il consumo energetico anche con architetture più grandi.

4. Distillazione e Compressione: la knowledge distillation addestra modelli "studenti" più piccoli a replicare il comportamento di modelli "insegnanti" più grandi, raggiungendo prestazioni simili con un fabbisogno di risorse notevolmente inferiore.

Ricerca in Corso:

• Google DeepMind sta sviluppando varianti di trasformatori a basso consumo energetico;
• Meta AI esplora modelli a routing sparso per ottimizzare l'inferenza;
• I laboratori open-source stanno contribuendo con alternative di modelli a basso consumo di risorse che supportano gli obiettivi di sostenibilità.

Sintesi

La sostenibilità e la scalabilità non sono solo questioni tecniche—hanno implicazioni globali per il consumo energetico, l'equità nella ricerca e la responsabilità ambientale. Adottando metodi di addestramento efficienti e una rendicontazione trasparente, la comunità dell'IA può promuovere l'innovazione senza compromettere il pianeta.