עסקים צריכים לתת מענה לפילי הבינה המלאכותית
מחקר שנערך לאחרונה על ידי אלכס דה פריס, מועמד לדוקטורט בבית הספר לעסקים וכלכלה של VU אמסטרדם, הנקרא "Growing energy footprint of AI" , הציע שתעשיית הבינה המלאכותית יכולה לצרוך אנרגיה כמו מדינה בסדר גודל של הולנד עד 2027. זה ממחיש להפליא, זה מהדהד את הדאגות של אקדמאים, כמו פרופסור קייט קרופורד שהזהירה זה מכבר מהסיכונים הסביבתיים של AI. בעוד שתעשיית מרכזי הנתונים הייתה אחת המתקדמת ביותר, בכל הנוגע לטיפול בצריכת אנרגיה ופליטת פחמן, ברור שיש עוד הרבה שצריך לעשות, במיוחד לאור העניין הגובר במהירות בבינה מלאכותית.
ההשפעה של AI גנרטיבי
ההשפעה של כלי AI גנרטיביים, כמו ChatGPT הייתה סיפור השנה. חדרי ישיבות ברחבי הארץ היו עסוקים בהקמת קבוצות עבודה כדי לקבוע כיצד AI יכול לעזור להניע את העסקים שלהם קדימה. למעשה, בדוח ה-State of Enterprise AI שלנו, מצאנו שארגונים מכל הצורות והגדלים רוצים לאמץ טכנולוגיות AI, בהקדם האפשרי.
בעוד ש-90% מהמשיבים טוענים כי בינה מלאכותית היא בראש סדר העדיפויות של הארגון שלהם, הדו"ח חושף גם חוסר מוכנות נרחב. ממדידת צריכת אנרגיה ועד לניהול ואבטחת נתונים ביעילות, ארגונים רבים עדיין קובעים אילו סביבות IT הכי טובות להפעיל חלקים שונים של תהליכי הבינה המלאכותית ועומסי העבודה שלהם, או אפילו איזה סוג של יישומי בינה מלאכותית הם השימושיים ביותר.
עם זאת, שני דאגות עיקריות הן ההשפעה הסביבתית שלה, במיוחד בתקופה של אחריות מוגברת לדיווח ESG ופרטיות נתונים . למעלה מ-90% מהמשיבים לדוח מצב הבינה המלאכותית אומרים שאבטחה ואמינות הם שיקולים חשובים באסטרטגיית הבינה המלאכותית שלהם – אבטחת מידע וממשל, כולל איכות נתונים והגנה על נתונים, הם בעלי חשיבות עליונה לתמיכה בטכנולוגיות ובשירותי בינה מלאכותית.
השפעות סביבתיות ודאגות לפרטיות
מה שמעניין בסקר הוא שכל כך הרבה נשאלים מכירים בצורך ליישר את דיווח ה-ESG שלהם עם צרכי הבינה המלאכותית, אבל מעטים באמת יודעים איך או בעלי הכישורים הרלוונטיים. ESG למעשה מדורג כתחום מפתח הדורש פיתוח מיומנויות בינה מלאכותית במהלך 12 החודשים הבאים.
כידוע, דיווח ESG הוא כעת חובה באזורים מסוימים. יש בהחלט לחץ הולך וגובר מצד ממשלות, משקיעים ולקוחות ובשנת 2024 חברות באירופה ובארה"ב בעלות קשרים אירופיים יצטרכו לדווח על פליטת הפחמן שלהן ב"שלושת ההיקפים", שהם בעצם "הישירים" "העקיפים" ו'כל' פליטת הפחמן.
כפי שהוא נראה, לשימוש בבינה מלאכותית יש פוטנציאל לפוצץ את זה לגזרים, כזו היא הדרישה של הטכנולוגיה על תשתית IT . ארגונים מבינים את כמויות האנרגיה העצומות הנדרשות כדי להפעיל אלגוריתמים ועומסי עבודה של AI תואבי מחשוב ו-GPU, אך יודעים אם לעשות זאת לבד ולבנות מערכות בינה מלאכותיות מותאמות מראש, להשתמש בשירותי ענן ציבוריים , או ללכת על פלטפורמה עצמאית בקצה, דורש קצת מחשבה ותכנון.
דאגה גדולה נוספת היא פרטיות הנתונים. מנועי AI דורשים נתונים למטרות הדרכה, אז איך ארגונים יכולים לשמור על שליטה בנתונים שלהם אם הם משתמשים בשירותים מבוססי ענן ציבוריים עבור AI? חוסר השליטה הזה בנתונים הוא כמעט בוודאות דאגה של ממשל, מכיוון שאף עסקים לא יכולים להיות בטוחים לגמרי לאן הנתונים שלהם יגיעו. בנוסף לבעיות חביון פוטנציאליות והעלויות הקשורות לאופי הגמיש של הענן הציבורי, פרטיות הנתונים צריכה להיות יעד עיקרי.
אנו טוענים שהעלויות של גישת עשה זאת בעצמך, כמו גם המחסור העולמי במעבדי GPU, וכישורי הבינה המלאכותית הפנימית הנדרשים, הופכים את זה לבד ללא התחלה. פלטפורמת AI עצמאית בקצה, מציעה פרטיות ומהירות נתונים, כמו גם טביעת רגל קטנה עם צריכת אנרגיה מופחתת והשפעת פחמן. ברור שהבנת איך הארגון רוצה לפרוס בינה מלאכותית היא המפתח, אבל האופי המתהווה של פלח טכנולוגיה זה אומר שיש מחסור בשיטות עבודה מומלצות אסטרטגיות, מעקות בטיחות מבוססים, או אפילו ארכיטקטורות ייחוס.
ארגון תשתית
המחקר מראה שלמרות הסיבוכים והאתגרים של גישת עשה זאת בעצמך, 59% מהמשיבים מצפים להריץ פתרונות AI במקום או בענן פרטי, כאשר 51% הולכים למרכזי נתונים מנוהלים ו-44% בקצה. האתגר יהיה כיצד לנהל את השירותים הללו בתחומי ה-ESG וממשל הנתונים, וייתכן שעדיין לא יקבע כיצד הנתונים הללו יתפתחו בעתיד.
השורה התחתונה היא תשתיות. אם עסקים הולכים לחפש עתיד בינה מלאכותית, כולנו צריכים להסתכל על תשתית אחרת. אנחנו לא יכולים פשוט להניח שבינה מלאכותית היא רק עוד אפליקציה שאפשר לזרוק לערימת מחשוב הענן והכל יהיה בסדר. יש כאן יותר על כף המאזניים, לא רק אבטחת הנתונים והעתיד של כדור הארץ (אם זה לא מספיק) אלא גם הכדאיות של עסקים המפייסים מערכות בינה מלאכותית. הכרה והתמודדות עם האתגרים כעת תביא דרך ארוכה כדי להבטיח שארגונים לא יעשו טעויות יקרות שעלולות לגרום לנזק סביבתי או מוניטין יקר.