Разумные машины: цена прогресса

Автор: Денис Аветисян

Статья показывает, что стремление к повышению эффективности ИИ для рассуждений может быть сведено на нет растущими вычислительными потребностями, требуя новых подходов к учету и регулированию.

Недостаточно просто повышать энергоэффективность: необходимо учитывать эффект обратной связи и экологические последствия развития ИИ для рассуждений.

Несмотря на историческую стабилизацию энергетического следа вычислений за счет повышения эффективности, новые системы искусственного интеллекта, ориентированные на многоступенчатое рассуждение, демонстрируют экспоненциальный рост вычислительных потребностей. В своей работе ‘Efficiency Will Not Lead to Sustainable Reasoning AI’ авторы утверждают, что одного повышения энергоэффективности недостаточно для обеспечения устойчивого развития в области ИИ, способного к рассуждениям. Основной тезис исследования заключается в том, что растущий спрос на вычислительные ресурсы нивелирует выигрыш от оптимизации, требуя новых подходов к управлению и учету. Необходимы ли принципиально новые механизмы регулирования и оценки, чтобы обеспечить экологическую устойчивость развития систем ИИ, способных к рассуждению?

От Эпохи Данных к Автономной Мысли

Исторически, развитие искусственного интеллекта в значительной степени определялось доступностью размеченных данных — периодом, условно называемым “Эрой человеческих данных”. Этот этап характеризовался тем, что для обучения моделей требовалось огромное количество информации, тщательно проанализированной и классифицированной людьми. Ограниченность таких данных существенно сдерживала потенциал ИИ, не позволяя ему решать задачи, выходящие за рамки тех областей, для которых существовали достаточно полные наборы размеченных примеров. Невозможность самостоятельного получения знаний и необходимость постоянной поддержки со стороны человека являлись фундаментальными ограничениями, препятствующими созданию действительно автономных интеллектуальных систем. Таким образом, прогресс в области ИИ напрямую зависел от масштабов и качества человеческого труда, необходимого для подготовки обучающих данных.

В настоящее время наблюдается смещение парадигмы в развитии искусственного интеллекта: от зависимости от размеченных данных к способности моделей самостоятельно генерировать сигналы для обучения. Такой подход, получивший название «Рассуждающий ИИ», позволяет преодолеть ограничения, связанные с необходимостью огромных объемов предварительно подготовленных данных. Вместо пассивного усвоения информации из фиксированных наборов данных, модели способны активно исследовать, экспериментировать и самостоятельно формулировать задачи для обучения, что открывает путь к созданию более гибких, адаптивных и, в конечном итоге, интеллектуальных систем. Этот переход предполагает возможность обучения на неструктурированных данных и решения задач, которые ранее считались невозможными из-за отсутствия соответствующих обучающих примеров.

Переход к системам искусственного интеллекта, способным генерировать собственные обучающие сигналы, сопряжен с существенным ростом потребления ресурсов. Анализ показывает, что вычислительные затраты на обучение моделей искусственного интеллекта увеличились на 550% в период с 2010 по 2018 год. Этот экспоненциальный рост подчеркивает необходимость разработки более эффективных алгоритмов и аппаратных средств, способных справиться с растущей вычислительной нагрузкой. Неконтролируемое масштабирование вычислительных ресурсов не только представляет собой экономическую проблему, но и вызывает опасения, связанные с энергопотреблением и воздействием на окружающую среду, что требует поиска баланса между развитием искусственного интеллекта и устойчивым использованием ресурсов.

Архитектуры Мысли: За Пределами Последовательной Обработки

Традиционные языковые модели функционируют на основе последовательной обработки информации, что подразумевает обработку данных строго в линейном порядке. Этот подход ограничивает их способность к исследованию различных вариантов решения задачи и построению сложных цепочек рассуждений. В отличие от человеческого мышления, которое часто включает в себя параллельное рассмотрение нескольких гипотез и возврат к предыдущим шагам для переоценки, последовательная обработка требует завершения одного шага, прежде чем перейти к следующему. Это делает модели уязвимыми к ошибкам на ранних этапах рассуждений, поскольку исправление этих ошибок требует полного перезапуска процесса. В результате, такие модели испытывают затруднения при решении задач, требующих глубокого анализа, планирования или креативности, где необходимо учитывать множество взаимосвязанных факторов и альтернатив.

Инновационные подходы, такие как ‘Chain-of-Thought Prompting’, ‘Tree-of-Thought Models’ и ‘Graph-of-Thought Reasoning’, расширяют возможности логического вывода за счет отказа от строго последовательной обработки информации. ‘Chain-of-Thought’ стимулирует модель к генерации промежуточных этапов рассуждений, что повышает прозрачность и точность. ‘Tree-of-Thought’ позволяет исследовать несколько возможных путей решения, формируя древовидную структуру, где каждый узел представляет собой промежуточный вывод. ‘Graph-of-Thought Reasoning’ идет дальше, используя графовые структуры для представления и анализа взаимосвязей между идеями, что обеспечивает более гибкое и всестороннее исследование пространства решений и позволяет модели возвращаться к предыдущим этапам для коррекции и уточнения выводов.

Методы расширения возможностей рассуждений, такие как Chain-of-Thought, Tree-of-Thought и Graph-of-Thought, используют обучение с подкреплением (Reinforcement Learning) для улучшения качества и эффективности логических выводов. В процессе обучения модели получают вознаграждение за последовательные, продуманные шаги рассуждений и самокоррекцию ошибок. Это позволяет им не только достигать более точных результатов, но и оптимизировать процесс принятия решений, снижая вычислительные затраты и повышая скорость ответа. Вознаграждение формируется на основе оценки промежуточных и конечных результатов, стимулируя модель к выбору наиболее эффективных стратегий рассуждений.

Регулирование Разума: Ресурсные Ограничения и Устойчивый ИИ

Быстрое масштабирование моделей искусственного интеллекта, на примере инфраструктуры, такой как ‘Colossus’ и ‘Titan Cluster’, вызывает обоснованные опасения относительно энергопотребления и воздействия на окружающую среду. Эти крупные вычислительные комплексы требуют значительных объемов электроэнергии для обучения и функционирования, что приводит к увеличению выбросов углекислого газа и негативному влиянию на климат. Возрастающие требования к вычислительным ресурсам, необходимые для поддержки более сложных моделей, усугубляют эту проблему, делая необходимым поиск и внедрение энергоэффективных алгоритмов и инфраструктурных решений.

Ограничения на использование ресурсов и налоги по принципу Пигу (налоги на внешние издержки) представляют собой механизмы интернализации затрат, связанных с обучением и эксплуатацией больших языковых моделей. Ограничения на ресурсы устанавливают верхние пределы для потребления вычислительных мощностей, памяти и энергии, что стимулирует разработчиков к поиску более эффективных алгоритмов и архитектур. Налоги Пигу, напротив, добавляют стоимость к ресурсоемким операциям, делая экономически выгодным использование более энергоэффективных подходов. Эти инструменты создают финансовые стимулы для оптимизации процессов обучения и развертывания, побуждая к разработке алгоритмов, требующих меньше ресурсов для достижения аналогичной или лучшей производительности. В результате, применение данных механизмов должно способствовать снижению общего экологического следа, связанного с развитием искусственного интеллекта.

Вычислительная экологичность (Carbon-Aware Computing) предполагает согласование процессов вычислений с доступностью возобновляемых источников энергии, что позволяет снизить углеродный след от работы центров обработки данных. Данный подход включает в себя динамическое перераспределение вычислительной нагрузки, направляя ее на периоды высокой генерации энергии из возобновляемых источников, таких как солнечная или ветровая энергия. Параллельно, использование больших языковых моделей (LLM) в качестве «судей» (LLMs as Judges) позволяет улучшить качество сигналов обучения с подкреплением. В данном контексте, LLM оценивают действия агента, предоставляя более точные и информативные сигналы, что способствует более эффективному обучению и снижению потребления ресурсов в процессе оптимизации.

Несмотря на повышение энергоэффективности центров обработки данных, общее потребление электроэнергии продолжает расти, что иллюстрируется эффектом Джовса и более широким эффектом отскока. Статистические данные свидетельствуют о том, что потребление электроэнергии центрами обработки данных увеличилось на 6% в период с 2010 по 2018 год, несмотря на внедрение энергосберегающих технологий. Это связано с тем, что снижение стоимости вычислений стимулирует увеличение их объема, нивелируя выигрыш от повышения эффективности. Таким образом, необходимо учитывать системные последствия повышения эффективности, а не полагаться только на технологические решения.

За Пределами Эффективности: К Системной Устойчивости

Долгосрочная жизнеспособность систем искусственного интеллекта, способных к рассуждениям, определяется не только повышением эффективности алгоритмов, но и ответственным использованием ресурсов и пониманием системных взаимосвязей. Простое снижение вычислительной сложности недостаточно, поскольку экспоненциальный рост требований к данным и моделям быстро нивелирует любые улучшения. Необходимо учитывать весь жизненный цикл ИИ — от разработки и обучения до эксплуатации и утилизации — с точки зрения потребления энергии, использования материалов и воздействия на окружающую среду. Внимание к таким аспектам, как оптимизация инфраструктуры, использование возобновляемых источников энергии и разработка более эффективных аппаратных решений, становится критически важным для обеспечения устойчивого развития в области ИИ и предотвращения экологических последствий, связанных с его широким распространением.

Интерфейсы управления вычислениями (Compute Governance APIs) представляют собой критически важный инструмент для ограничения автономных систем рассуждений в рамках установленных пределов, предотвращая неконтролируемый рост вычислительной нагрузки. Эти интерфейсы позволяют разработчикам и операторам задавать жесткие границы на потребляемые ресурсы, такие как процессорное время, объем памяти и пропускная способность сети, гарантируя, что сложные алгоритмы не выйдут за пределы допустимого. Внедрение подобных API не только обеспечивает стабильность и предсказуемость работы систем искусственного интеллекта, но и позволяет эффективно управлять затратами и минимизировать воздействие на окружающую среду, предотвращая ситуации, когда ресурсы потребляются без должного контроля и приводят к нежелательным последствиям, особенно в контексте экспоненциально растущих потребностей в вычислительной мощности.

Интеграция механизмов управления вычислениями с принципами устойчивого развития представляется ключевым фактором для раскрытия всего потенциала искусственного интеллекта, не усугубляя при этом экологические проблемы. Данный подход предполагает не просто оптимизацию алгоритмов, но и переход к энергоэффективным вычислительным инфраструктурам, использованию возобновляемых источников энергии и минимизацию отходов. Реализация подобных мер позволит существенно снизить углеродный след, связанный с развитием ИИ, и обеспечить его долгосрочную жизнеспособность. Внедрение практик устойчивого вычисления, в сочетании с четкими границами для автономных систем, создаёт условия для ответственного и экологически обоснованного развития искусственного интеллекта, открывая новые возможности для решения глобальных задач без ущерба для окружающей среды.

Переход к самогенерируемым данным для обучения, характерный для так называемой «Эры Опыта», требует усиления механизмов управления, чтобы избежать нежелательных последствий. Наблюдается экспоненциальный рост потребности в вычислительных ресурсах, в то время как существующая инфраструктура приближается к пределу своих возможностей, демонстрируя коэффициент эффективности использования электроэнергии (PUE) в 1.1. Этот показатель, хоть и свидетельствует об определенной эффективности, указывает на то, что значительная часть потребляемой энергии тратится не на сами вычисления, а на сопутствующие системы охлаждения и поддержания работы. В связи с этим, автоматическое генерирование данных, при отсутствии должного контроля, может привести к неконтролируемому росту потребления энергии и, как следствие, к усугублению экологических проблем, связанных с работой систем искусственного интеллекта. Необходимы строгие протоколы управления, ограничивающие вычислительные ресурсы и оптимизирующие энергопотребление, чтобы обеспечить устойчивое развитие технологий, основанных на самообучении.

Исследование подчеркивает, что стремление к повышению эффективности алгоритмов искусственного интеллекта, особенно в области рассуждений, может столкнуться с эффектом отдачи. Повышение вычислительной мощности, необходимой для более сложных моделей, нивелирует выигрыш от оптимизации. В этой связи, замечание Роберта Тарьяна: «Алгоритмическая элегантность — это не просто скорость, а доказуемость и корректность.» — приобретает особую значимость. Данная работа акцентирует внимание на том, что устойчивость развития в сфере ИИ требует не только снижения энергопотребления, но и разработки новых методов учета и регулирования вычислительных ресурсов, чтобы избежать экспоненциального роста их потребления, несмотря на улучшения в производительности. Необходимо оценивать не только «работу» алгоритма, но и его вычислительную сложность и влияние на окружающую среду.

Что Дальше?

Представленные рассуждения неизбежно подводят к вопросу: достаточно ли нам просто увеличивать эффективность? Если каждое улучшение алгоритма требует экспоненциального роста вычислительных ресурсов, то оптимизация энергопотребления становится лишь отсрочкой неизбежного. Если решение кажется магией — значит, не раскрыт инвариант, а истинные затраты скрыты за фасадом «успешных» тестов. Увлечение производительностью без учета совокупной вычислительной нагрузки — это, по сути, повторение ошибки с «ребаунд-эффектом», только в масштабах, способных оказать ощутимое влияние на окружающую среду.

Будущие исследования должны сосредоточиться не только на разработке более «умных» алгоритмов, но и на создании новых методов учета и аудита вычислительных затрат. Необходимо разработать метрики, выходящие за рамки простого измерения энергопотребления — необходимо оценивать и «вычислительный углеродный след» каждой операции, каждой итерации обучения. Без этого, любая претензия на «устойчивый искусственный интеллект» останется лишь красивой декларацией.

В конечном итоге, проблема заключается не в коде как таковом, а в экономической модели, стимулирующей бесконечное наращивание вычислительных мощностей. Истинная элегантность решения — в его математической чистоте и доказуемой устойчивости, а не в способности пройти очередной бенчмарк.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.15259.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-11-21 01:42

🚀 Квантовые новости