El artículo aboga por un cambio de paradigma en la investigación de la inteligencia artificial, orientándose hacia un enfoque más sostenible y accesible llamado “Green AI”. Analiza los crecientes costos computacionales y ambientales asociados con el desarrollo de modelos de IA de vanguardia (Red AI) y promueve la transparencia en el reporte de costos y emisiones asociados con los experimentos de IA.
• Red AI vs Green AI: Red AI se enfoca en lograr resultados más precisos a cualquier costo computacional y Green AI busca un equilibrio entre precisión y eficiencia energética, promoviendo prácticas más sostenibles.
• Inclusividad y sostenibilidad: Green AI promueve un enfoque más inclusivo y sostenible, permitiendo que investigadores con recursos limitados puedan participar en la investigación de la IA, contribuyendo a la reducción de la huella de carbono.
• Medidas de eficiencia: Evaluar la eficiencia de los modelos utilizando métricas como el número de operaciones de coma flotante (FPO), consumo de electricidad y emisiones de carbono.
Autores:
Roy Schwartz
Jesse Dodge
Noah A.Smith
Oren Etzioni
