Этика ИИ нас волнует не менее утилитарного применения ИИ. Борьба с искусственно созданными смыслами, фейками, авторские права на создаваемый генеративными инструментами контент, гендерная нейтральность ИИ и прочие вопросы наши спикеры часто поднимают в своих интервью и авторских колонках.
ИИ хорош ровно настолько, насколько хороши наборы данных, на которых он обучается. Исследователи данных не могут просматривать каждую строку текста, используемого в обучающей модели. Однако важность того, как собираются и используются данные для создания алгоритмов, будет становиться всё очевиднее.
Поскольку для разработки и поддержки моделей ИИ требуется огромное количество вычислительных мощностей, требования к IT-инфраструктуре будут расти. Растущие нагрузки на ИИ напрямую влияют на потребление воды для охлаждения ЦОД и электроэнергию для их постоянной и бесперебойной работы.
Аналитики Gartner® предупреждают, что к 2025 году на фоне роста востребованности ИИ-решений и при отсутствии культуры разумного их потребления искусственный интеллект будет потреблять больше энергии, чем всё работающее человечество. Сегодня не существует универсального решения, которое быстро и гарантированно повысит устойчивость ИИ, но есть шаги, которые уже можно предпринять для улучшения ситуации.