Атлас искусственного интеллекта: руководство для будущего. Кейт Кроуфорд

Чтение книги онлайн.

СКАЧАТЬ расах, поскольку Пирсон – вместе со своим наставником, статистиком и основателем евгеники сэром Фрэнсисом Гальтоном – верил, что статистика может стать «первым шагом в исследовании возможного влияния селективного процесса на любой характер расы»[85].

      Как пишет Драйер, «к концу 1930-х годов эти архитектуры данных – методы регрессии, стандартного отклонения и корреляции – стали доминирующими инструментами, используемыми для интерпретации социальной и государственной информации на мировой арене. Отслеживая узлы и маршруты мировой торговли, межвоенное „математико-статистическое движение“ стало огромным предприятием»[86]. Это предприятие продолжало расширяться после Второй мировой войны, поскольку новые вычислительные системы использовались в таких областях, как прогнозирование погоды в периоды засухи для повышения производительности крупномасштабного промышленного сельского хозяйства[87]. С этой точки зрения, алгоритмические вычисления, статистика и искусственный интеллект были разработаны в двадцатом веке для решения социальных и экологических проблем, но позже использовались для интенсификации промышленной добычи, эксплуатации и дальнейшего истощения экологических ресурсов.

Миф о чистых технологиях

      Минералы – это основа искусственного интеллекта, но его жизненной силой по-прежнему является электрическая энергия. Передовые вычисления редко рассматриваются с точки зрения углеродного следа, ископаемого топлива и загрязнения окружающей среды; метафоры вроде «облака» подразумевают нечто плавающее и хрупкое в рамках естественной, зеленой индустрии[88]. Серверы спрятаны в неприметных центрах обработки данных, и их загрязняющие свойства гораздо менее заметны, чем дымящиеся трубы угольных электростанций. Технологический сектор активно рекламирует свою экологическую политику, инициативы по устойчивому развитию и планы по решению проблем, связанных с климатом, используя ИИ в качестве инструмента решения проблем. Все это является частью создаваемого общественностью имиджа устойчивой технологической индустрии без выбросов углекислого газа. В действительности же для работы вычислительных инфраструктур Amazon Web Services или Microsoft Azure требуется гигантское количество энергии, а углеродный след систем ИИ, работающих на этих платформах, постоянно растет[89].

      Как пишет Тунг Хуи Ху в книге «Предыстория облака»: «Облако – это ресурсоемкая, добывающая технология, которая преобразует воду и электричество в вычислительную мощность, нанося значительный ущерб окружающей среде, которую затем вытесняет из поля зрения»[90]. Решение проблемы энергоемкой инфраструктуры стало одной из главных задач. Конечно, отрасль приложила значительные усилия, чтобы сделать центры обработки данных более энергоэффективными и увеличить использование возобновляемых источников энергии. Но уже сейчас углеродный след мировой вычислительной инфраструктуры сравнялся с углеродным следом авиационной промышленности в период ее расцвета, СКАЧАТЬ