Empfehlenswert zu verfolgen, wie von Emily M. Bender und DAIR (https://www.dair-institute.org/) der so genannte AI Hype auseinandergenommen wird: https://peertube.dair-institute.org/c/mystery_ai_hype_theater/videos.
Ein wichtiger Text hierzu ist auch: On the Dangers of Stochastic Parrots: Can Language Models Be Too Big? Es geht um potentielle Risiken und Strategien, diesen Risiken zu begegnen. Ein Punkt sind beispielsweise Umweltkosten: Ein Benchmark-Test hat ergeben, dass der Verbrauch an CO2 für das Trainieren eines so genannten „Large Language Models“ sich auf knapp 300 Tonnen beläuft. Hinzu kommen immense finanzielle Kosten. Die Entwicklung der Technologie, d.h. das Trainieren des Modells kostet mehrere Millionen Dollar (s.a. https://towardsdatascience.com/behind-the-millions-estimating-the-scale-of-large-language-models-97bd7287fb6b).
„Stochastic Parrots“ führt weiter aus, dass ebenfalls die Verteilung der Nutzen und Risiken der aufgebrachten Kosten angeschaut werden muss. Wer profitiert und wer trägt Nachteile davon? Die Vorteile und den Nutzen liegt bei denen, die bereits privilegiert sind und kommt nicht auch denen zugute, die marginalisiert sind und beispielsweise von den Umweltkosten betroffen sind. Dies wird in den Kontext von „environmental racism“ gesetzt.
Als Erster einen Kommentar schreiben