Tác giả: Jay Dawani
ngày 5 tháng 4 năm 2024
Trong khi chúng ta điều hướng biên giới của trí tuệ nhân tạo, tôi luôn phải tự nhủ về bản chất kép của công nghệ mà chúng ta đang tiên phong. Trí tuệ nhân tạo, trong bản chất của nó, không chỉ là sự kết hợp của các thuật toán và tập dữ liệu; nó là sự hiện thân của sự khéo léo của chúng ta, nhằm mục đích giải quyết một số thách thức phức tạp nhất đang đối mặt với nhân loại. Tuy nhiên, với tư cách là người đồng sáng lập và CEO của Lemurian Labs, tôi rõ ràng nhận thức được trách nhiệm đi kèm với cuộc đua của chúng ta để tích hợp trí tuệ nhân tạo vào cấu trúc cơ bản của cuộc sống hàng ngày. Điều này buộc chúng ta phải đặt ra câu hỏi: làm thế nào để chúng ta khai thác tiềm năng vô tận của trí tuệ nhân tạo mà không đặt vào nguy cơ sức khỏe của hành tinh của chúng ta?
Đổi mới kèm theo Hiện tượng Nóng Lên Toàn Cầu
Sự đổi mới công nghệ luôn đi kèm với các hiệu ứng phụ mà bạn không luôn tính đến. Trong trường hợp của trí tuệ nhân tạo hiện nay, nó đòi hỏi nhiều năng lượng hơn so với các loại tính toán khác. Cơ quan Năng lượng Quốc tế mới đây báo cáo rằng việc huấn luyện một mô hình duy nhất sử dụng nhiều điện năng hơn so với 100 ngôi nhà ở Mỹ tiêu thụ trong cả một năm. Tất cả năng lượng đó đều đi kèm với một giá trị, không chỉ đối với các nhà phát triển, mà còn đối với hành tinh của chúng ta. Chỉ trong năm ngoái, lượng khí thải CO2 liên quan đến năng lượng đã đạt đến mức cao kỷ lục là 37,4 tỷ tấn. Trí tuệ nhân tạo không chậm lại, vì vậy chúng ta phải tự hỏi: liệu việc tiêu thụ năng lượng để cung cấp điện cho trí tuệ nhân tạo và các hậu quả kết quả đối với hành tinh của chúng ta có đáng giá không? Liệu trí tuệ nhân tạo có quan trọng hơn việc có thể hít thở không khí của chính mình không? Tôi hy vọng chúng ta sẽ không bao giờ đạt được một điểm mà điều đó trở thành hiện thực, nhưng nếu không có gì thay đổi, điều đó không còn xa lạ.
Tôi không phải là người đơn độc trong cuộc kêu gọi của tôi để tăng cường hiệu suất năng lượng trên toàn bộ trí tuệ nhân tạo. Tại Hội nghị Bosch Connected World gần đây, Elon Musk lưu ý rằng với trí tuệ nhân tạo, chúng ta “đang ở bên bờ của có lẽ là cuộc cách mạng công nghệ lớn nhất từng tồn tại,” nhưng ông cũng bày tỏ rằng chúng ta có thể bắt đầu thấy thiếu điện càng sớm càng tốt, ngay từ năm sau. Việc tiêu thụ điện của trí tuệ nhân tạo không chỉ là một vấn đề công nghệ, mà còn là một vấn đề toàn cầu.
Hình dung AI như một Hệ thống Phức tạp
Để giải quyết những không hiệu quả này, chúng ta cần nhìn vào AI như là một hệ thống phức tạp với nhiều phần liên kết và chuyển động hơn là một công nghệ đứng riêng lẻ. Hệ thống này bao gồm mọi thứ từ các thuật toán chúng ta viết, đến các thư viện, trình biên dịch, môi trường chạy, trình điều khiển, phần cứng mà chúng ta phụ thuộc vào, và năng lượng cần thiết để cung cấp điện cho tất cả điều này. Bằng cách áp dụng quan điểm toàn diện này, chúng ta có thể xác định và giải quyết những không hiệu quả ở mọi cấp độ của việc phát triển AI, mở đường cho các giải pháp không chỉ là công nghệ tiên tiến mà còn là có trách nhiệm với môi trường. Hiểu AI như một mạng lưới các hệ thống và quy trình liên kết sáng tỏ con đường đến các giải pháp sáng tạo mà không chỉ hiệu quả mà còn hiệu quả.
Một Ngăn xếp Phần mềm Thống nhất cho AI
Quá trình phát triển hiện tại của AI đang bị phân mảnh nghiêm trọng, với mỗi loại phần cứng đòi hỏi một ngăn xếp phần mềm cụ thể chỉ chạy trên thiết bị đó, và nhiều công cụ và thư viện chuyên sâu được tối ưu hóa cho các vấn đề khác nhau, phần lớn trong số đó đều không tương thích lớn. Các nhà phát triển đã gặp khó khăn trong việc lập trình hệ thống trên chip (SoCs) như những gì xảy ra trong thiết bị viễn thông như điện thoại di động, nhưng sớm thôi tất cả những gì đã xảy ra trong lĩnh vực di động sẽ xảy ra trong trung tâm dữ liệu, và phức tạp gấp trăm lần. Các nhà phát triển sẽ phải ghép nối và làm việc qua một hệ thống tinh vi của nhiều mô hình lập trình khác nhau, thư viện để có hiệu suất từ các cụm nguồn lực ngày càng đa dạng của họ, nhiều hơn so với những gì họ đã phải làm. Và đó chỉ là để huấn luyện. Ví dụ, lập trình và có hiệu suất từ một siêu máy tính với hàng nghìn đến hàng chục nghìn CPU và GPU rất tốn thời gian và yêu cầu kiến thức rất chuyên môn, và thậm chí, rất nhiều vẫn còn để lại vì mô hình lập trình hiện tại không phù hợp với mức độ này, dẫn đến sự tiêu tốn năng lượng dư thừa, điều này chỉ sẽ trở nên tồi tệ hơn khi chúng ta tiếp tục mở rộng mô hình.
Giải quyết vấn đề này đòi hỏi một loại ngăn xếp phần mềm thống nhất có thể giải quyết vấn đề phân mảnh và làm cho việc lập trình và có hiệu suất từ phần cứng ngày càng đa dạng từ các nhà cung cấp hiện có dễ dàng hơn, đồng thời cũng làm cho việc sản xuất trên phần cứng mới từ các nhà mới vào thị trường trở nên dễ dàng hơn. Điều này cũng sẽ giúp tăng tốc độ đổi mới trong lĩnh vực AI và kiến trúc máy tính, và tăng cường việc áp dụng AI trong một loạt các ngành công nghiệp và ứng dụng khác nhau.
Nhu cầu về Phần cứng Hiệu quả
Ngoài việc triển khai một ngăn xếp phần mềm thống nhất, việc xem xét tối ưu hóa phần cứng cơ bản để đạt được hiệu suất và hiệu quả lớn hơn là điều rất quan trọng. Bộ xử lý Đồ họa (GPU), ban đầu được thiết kế cho trò chơi, mặc dù rất mạnh mẽ và hữu ích, nhưng lại có nhiều nguồn gốc không hiệu quả trở nên rõ ràng hơn khi chúng ta mở rộng chúng lên cấp độ siêu máy tính trong trung tâm dữ liệu. Việc không ngừng mở rộng không xác định của GPU hiện tạo ra chi phí phát triển tăng lên, thiếu hụt phần cứng và một sự gia tăng đáng kể trong lượng khí thải CO2.
Không chỉ những thách thức này là rào cản lớn, mà tác động của chúng cũng đang được cảm nhận rộng rãi trong toàn bộ ngành công nghiệp. Vì hãy đối mặt với sự thật này – nếu các công ty công nghệ lớn nhất thế giới gặp khó khăn trong việc có đủ GPU và đủ năng lượng để cung cấp điện cho trung tâm dữ liệu của họ, thì không còn hy vọng cho chúng ta nữa.
Một Sự Chuyển đổi Quan trọng
Tại Lemurian Labs, chúng tôi đã trải qua điều này trực tiếp. Ngay từ năm 2018, chúng tôi là một startup AI nhỏ cố gắng xây dựng một mô hình nền tảng nhưng chi phí đơn thuần là không thể chấp nhận được. Lượng sức mạnh tính toán yêu cầu một mình đã đủ để đẩy chi phí phát triển lên một mức không thể đạt được không chỉ đối với chúng tôi là một startup nhỏ, mà còn đối với bất kỳ ai ngoài các công ty công nghệ lớn nhất thế giới. Điều này đã truyền cảm hứng cho chúng tôi chuyển từ việc phát triển AI sang việc giải quyết những thách thức cơ bản làm cho nó không thể tiếp cận được.
Chúng tôi bắt đầu từ những điều cơ bản, phát triển một hệ thống toán học nền tảng hoàn toàn mới để cung cấp sức mạnh cho AI. Gọi là PAL (parallel adaptive logarithm), hệ thống số mới này đã trao cho chúng tôi khả năng tạo ra một bộ xử lý có khả năng đạt được hiệu suất lên đến 20 lần so với GPU truyền thống trên các tải công việc AI tiêu chuẩn, tất cả trong khi tiêu thụ nửa lượng năng lượng.
Cam kết kiên định của chúng tôi trong việc làm cho cuộc sống của các nhà phát triển AI dễ dàng hơn trong khi làm cho AI hiệu quả và tiếp cận hơn đã dẫn chúng tôi luôn cố gắng bóc tách cả vấn đề và có cái nhìn sâu hơn về vấn đề. Từ việc thiết kế các kiến trúc máy tính siêu cao hiệu suất và hiệu quả được thiết kế để mở rộng từ lẻ đến trung tâm dữ liệu, đến việc tạo ra các ngăn xếp phần mềm giải quyết các thách thức trong việc lập trình các thiết bị đa dạng từ thiết bị đơn lẻ đến máy tính quy mô lớn. Tất cả điều này phục vụ để tăng tốc độ triển khai AI nhanh hơn với chi phí giảm xuống, tăng năng suất cho nhà phát triển, tăng tốc công việc, và đồng thời cải thiện khả năng tiếp cận, khuyến khích sự đổi mới, sự tiếp nhận và công bằng.
Đạt được Trí Tuệ Nhân Tạo cho Tất cả
Để trí tuệ nhân tạo có ảnh hưởng ý nghĩa đối với thế giới của chúng ta, chúng ta cần đảm bảo rằng chúng ta không phá hủy nó trong quá trình đó và điều đó đòi hỏi thay đổi cơ bản cách nó được phát triển. Những chi phí và sức mạnh tính toán cần thiết ngày nay làm nghiêng cân theo hướng của một số lớn, tạo ra một rào cản lớn cho sự đổi mới và sự tiếp cận trong khi gây ra lượng lớn khí CO2 đổ vào bầu không khí của chúng ta. Bằng cách nghĩ về việc phát triển trí tuệ nhân tạo từ góc nhìn của các nhà phát triển và hành tinh, chúng ta có thể bắt đầu giải quyết những không hiệu quả cơ bản này để đạt được một tương lai của trí tuệ nhân tạo mà mọi người đều có thể tiếp cận và có trách nhiệm với môi trường.
Một Suy ngẫm Cá Nhân và Lời kêu gọi Hành động cho Trí Tuệ Nhân Tạo Bền vững
Nhìn vào tương lai, cảm xúc của tôi về tương lai của trí tuệ nhân tạo là sự kết hợp của sự lạc quan và thận trọng. Tôi lạc quan về tiềm năng biến đổi của trí tuệ nhân tạo để cải thiện thế giới của chúng ta, nhưng cũng thận trọng về trách nhiệm quan trọng mà nó mang lại. Tôi hình dung một tương lai trong đó hướng đi của trí tuệ nhân tạo không chỉ được xác định bởi sự tiến bộ công nghệ của chúng ta mà còn bởi sự tuân thủ kiên định đối với bền vững, công bằng và tính bao dung. Dẫn đầu Lemurian Labs, tôi được thúc đẩy bởi một tầm nhìn về trí tuệ nhân tạo như một lực lượng quan trọng để tạo ra sự thay đổi tích cực, ưu tiên sự nâng cao của nhân loại và bảo tồn môi trường. Sứ mệnh này vượt xa khỏi việc tạo ra công nghệ vượt trội; đó là về việc mở đầu các đổi mới có lợi, có đạo đức và nhấn mạnh vào tầm quan trọng của các giải pháp có suy nghĩ, có khả năng mở rộng vinh danh ước mong chung của chúng ta và sức khỏe của hành tinh chúng ta.
Khi chúng ta đứng trên bờ vực của một thời đại mới trong phát triển trí tuệ nhân tạo, lời kêu gọi hành động của chúng tôi là rõ ràng: chúng ta phải nuôi dưỡng trí tuệ nhân tạo một cách có trách nhiệm xem xét tác động của chúng ta đối với môi trường và ủng hộ lợi ích chung. Tinh thần này là nền tảng của công việc của chúng tôi tại Lemurian Labs, truyền cảm hứng cho chúng tôi để đổi mới, hợp tác và thiết lập một tiền lệ. “Hãy không chỉ xây dựng trí tuệ nhân tạo vì mục đích đổi mới mà hãy đổi mới vì nhân loại và hành tinh của chúng ta,” tôi kêu gọi, mời cộng đồng toàn cầu tham gia vào việc tái hình thành cảnh quan của trí tuệ nhân tạo. Cùng nhau, chúng ta có thể đảm bảo rằng trí tuệ nhân tạo nổi lên như một ngọn đèn hiệu triển khai tích cực, truyền cảm hứng cho nhân loại và bảo vệ hành tinh của chúng ta cho thế hệ tương lai.
