AI 탄소 배출권 거래제: 접근성과 지속가능성을 위한 효율성 인센티브

AI Cap-and-Trade: Efficiency Incentives for Accessibility and Sustainability

인공지능(AI) 패권 경쟁은 종종 효율성보다 규모를 우선시합니다. 하이퍼 스케일링은 업계의 일반적인 접근 방식으로, 더 큰 모델, 더 많은 데이터, 그리고 가능한 한 많은 컴퓨팅 자원을 활용합니다. 더 많은 자원을 사용하는 것은 향상된 AI 성능을 위한 더 간단한 경로입니다. 따라서 효율성은 상대적으로 중요하게 다루어지지 않았습니다. 그 결과, 고가의 컴퓨팅 자원이 필요하게 되면서 학계와 중소기업은 소외되었습니다. 동시에, AI 사용 증가로 인한 에너지 소비 증가는 심각한 환경 비용을 초래하고 있습니다. 이러한 접근성과 지속가능성 문제에 대응하여, 우리는 AI 효율성을 장려하는 시장 기반 방법론에 대한 연구 및 구현을 제안합니다. 효율적인 운영 및 접근 방식을 장려함으로써 배출량을 줄이는 동시에 학계와 중소기업에게 새로운 기회를 제공할 수 있다고 믿습니다. 행동 촉구를 위해, 우리는 AI를 위한 탄소 배출권 거래제를 제안합니다. 우리의 시스템은 AI 배포에 필요한 연산량을 줄여 배출량을 낮추고, 효율성을 통해 학계와 중소기업에 이익을 제공합니다.

The race for artificial intelligence (AI) dominance often prioritizes scale over efficiency. Hyper-scaling is the common industry approach: larger models, more data, and as many computational resources as possible. Using more resources is a simpler path to improved AI performance. Thus, efficiency has been de-emphasized. Consequently, the need for costly computational resources has marginalized academics and smaller companies. Simultaneously, increased energy expenditure, due to growing AI use, has led to mounting environmental costs. In response to accessibility and sustainability concerns, we argue for research into, and implementation of, market-based methods that incentivize AI efficiency. We believe that incentivizing efficient operations and approaches will reduce emissions while opening new opportunities for academics and smaller companies. As a call to action, we propose a cap-and-trade system for AI. Our system provably reduces computations for AI deployment, thereby lowering emissions and monetizing efficiency to the benefit of of academics and smaller companies.