AI) 머신러닝 온실가스와 소수와 거대 자본의 AI

1. 관련 기사 :  http://www.aitimes.com/news/articleView.html?idxno=134905
1) 인상적인 부분
ㄱ. 내 생각 : 머신러닝과 이산화탄소를 연관지어 생각해본 적이 없어서 놀랐다.
   아이들에게 AI의 능력으로 환경에 좋은 변화를 주는 긍정적인 면을 알려주었는데 
   훈련과정에서는 엄청난 에너지가 든다는 사실을 간과하고 있었다. 
   기사를 읽다보니 올 해 생태전환 수업 때 애들에게 해준 요세미티의 늑대이야기가 떠올랐다. 
   새로운 기술이 지구의 생태계 구성원이 되었을 때 비중이 무턱대고 커지면
   요세미티에 늑대가 없는 꼴이 되는 것 같다.
미국 매사추세츠 주립대 애머스트 캠퍼스 연구진은 언어모델 훈련 중 
사용되는 공통 하드웨어의 전력 소비량을 측정해 하나의 AI모델을 
개발하는 데 드는 에너지 비용을 추정했다. 엠마 스트루벨 박사 연구진은
 구글이 버트를 훈련시키는 동안 1438lb(약 652kg)의 이산화탄소를 
발생시켰는데 이는 비행기가 뉴욕에서 샌프란시스코를 왕복으로 오갈 때 
뿜어내는 양과 같다고 밝혔다. 이 내용은 게브루 연구팀이 논문에서 인용하기도 했다.
ㄴ. 내 생각 : 효율적인 AI를 위한 노력이 친환경적인 것뿐 아니라 
    결국 독점이나 소수 AI 지배를 막을 수 있다는 기사의 전개가 너무 인상적이다.
    짧은 기사에 전혀 생각 못해본 연관성이 2개나 들어있었다...
보스턴 대학 케이트 사엔코 박사는 가중치를 공유하거나 네트워크의 
여러 부분에서 동일한 가중치를 사용해 AI 모델을 작게 만드는 방법을 
연구하고 있다. 일명 ‘형태변환 네트워크(Shapeshifter Network)’다.
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사엔코는 “앞으로 AI 커뮤니티는 에너지 효율적인 AI 개발모델을 모색하는 데
 더 많은 투자를 해야 한다”고 강조했다. 그렇지 않으면 “막강한 자본력을 갖고
 있는 소수의 IT기업에 소속된 소소의 선택된 사람들만이 AI를 지배하게 
될 위험이 있다”고 경고했다. 결국 그린AI 개발은 친환경적인 것과 
동시에 보편적 AI를 위한 시작인 셈이다.

글씨 배경은 왜 지정이 되어가지고 투명으로 바꾸기를 찾을 수가 없어서

초록으로 했는데 구글블로그 아주 아주아주아주 불편하다. 꼭 이사가야 해.