La regolamentazione dell'hardware è la risposta alla sicurezza dell'IA? Questi esperti la pensano così

16 febbraio 2024

Hardware AI

Gli esperti suggeriscono che il modo più efficace per garantire la sicurezza dell'IA potrebbe essere quello di regolamentare il suo "hardware" - i chip e i centri dati, o "compute", che alimentano le tecnologie dell'IA. 

Il rapporto, frutto della collaborazione di importanti istituzioni, tra cui il Center of AI Safety (CAIS), il Leverhulme Centre for the Future of Intelligence dell'Università di Cambridge e OpenAI, propone un registro globale per tracciare i chip dell'IA, stabilendo dei "tetti di calcolo" per mantenere la R&S equilibrata tra le diverse nazioni e aziende. 

Questo nuovo approccio incentrato sull'hardware potrebbe essere efficace grazie alla natura fisica dei chip e dei data center, che li rende più facili da regolare rispetto ai dati e agli algoritmi immateriali. 

Haydn Belfield, coautore dell'Università di Cambridge, spiega il ruolo della potenza di calcolo nella R&S sull'IA, affermando: "I supercomputer di IA sono costituiti da decine di migliaia di chip di IA collegati in rete... che consumano decine di megawatt di potenza".

Il rapportoIl rapporto, con un totale di 19 autori, tra cui il "padrino dell'IA" Yoshio Bengio, mette in evidenza la colossale crescita della potenza di calcolo richiesta dall'IA, osservando che i modelli più grandi richiedono oggi una potenza di calcolo 350 milioni di volte superiore a quella di tredici anni fa. 

Gli autori sostengono che l'aumento esponenziale della domanda di hardware per l'IA offre l'opportunità di evitare che la centralizzazione e l'IA vadano fuori controllo. Dato il consumo folle di energia di alcuni data centerma potrebbe anche ridurre il crescente impatto dell'intelligenza artificiale sulle reti energetiche. 

Facendo un parallelo con la regolamentazione nucleare, che altri, tra cui il CEO di OpenAI Sam Altman, hanno usato come esempio per la regolamentazione dell'IAIl rapporto propone politiche per migliorare la visibilità globale dell'informatica dell'IA, per allocare le risorse di calcolo a beneficio della società e per imporre restrizioni alla potenza di calcolo per ridurre i rischi.

La professoressa Diane Coyle, un'altra coautrice, sottolinea i vantaggi del monitoraggio dell'hardware per mantenere un mercato competitivo, direIl monitoraggio dell'hardware aiuterebbe molto le autorità preposte alla concorrenza a tenere sotto controllo il potere di mercato delle più grandi aziende tecnologiche, aprendo così lo spazio per una maggiore innovazione e per nuovi operatori.

Belfield riassume il messaggio chiave del rapporto: "Cercare di governare i modelli di IA nel momento in cui vengono utilizzati potrebbe rivelarsi inutile, come inseguire le ombre. Chi cerca di regolamentare l'IA dovrebbe guardare a monte, al calcolo, la fonte della potenza che guida la rivoluzione dell'IA".

Accordi multilaterali come questo necessitano di una cooperazione globale che, nel caso dell'energia nucleare, è stata ottenuta attraverso disastri su larga scala. 

Una serie di incidenti ha portato alla formazione dell'Agenzia internazionale per l'energia atomica (AIEA) nel 1957. Poi, ci sono stati pochi problemi fino a Chornobyl. 

Ora, la pianificazione, l'autorizzazione e la costruzione di un reattore nucleare possono richiedere dieci anni o più, perché il processo è rigorosamente monitorato in ogni sua fase. Ogni parte viene esaminata perché le nazioni comprendono i rischi, sia individualmente che collettivamente. 

Potrebbe essere necessario un disastro significativo per trasformare in realtà i sentimenti di sicurezza dell'IA?

Per quanto riguarda la regolamentazione dell'hardware, chi guiderà un'agenzia centrale che limiti la fornitura di chip? Chi darà l'incarico di stipulare l'accordo e potrà farlo rispettare?

E come si fa a evitare che chi ha le catene di approvvigionamento più forti tragga vantaggio dalle restrizioni imposte ai propri concorrenti?

E la Russia, la Cina e il Medio Oriente?

È facile limitare la fornitura di chip mentre la Cina si affida a produttori statunitensi come Nvidia, ma non sarà così per sempre. La Cina mira a diventare autosufficiente in termini di hardware AI in questo decennio.

Il rapporto di oltre 100 pagine fornisce alcuni indizi, e questa sembra una strada che vale la pena esplorare, tuttavia ci vorrà ben più di un'argomentazione convincente per attuare un simile piano.

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Sam Jeans

Sam è uno scrittore di scienza e tecnologia che ha lavorato in diverse startup di intelligenza artificiale. Quando non scrive, lo si può trovare a leggere riviste mediche o a scavare tra scatole di dischi in vinile.

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