Thinking Geographically about AI Sustainability
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Driven by foundation models, recent progress in AI and machine learning has reached unprecedented complexity. For instance, the GPT-3 language model consists of 175 billion parameters and a training-data size of 570 GB. While it has achieved remarkable performance in generating text that is difficult to distinguish from human-authored content, a single training of the model is estimated to produce over 550 metric tons of CO2 emissions. Likewise, we see advances in GeoAI research improving large-scale prediction tasks like satellite image classification and global climate modeling, to name but a couple. While these models have not yet reached comparable complexity and emissions levels, spatio-temporal models differ from language and image-generation models in several ways that make it necessary to (re)train them more often, with potentially large implications for sustainability. While recent work in the machine learning community has started calling for greener and more energy-efficient AI alongside improvements in model accuracy, this trend has not yet reached the GeoAI community at large. In this work, we bring this issue to not only the attention of the GeoAI community but also present ethical considerations from a geographic perspective that are missing from the broader, ongoing AI-sustainability discussion. To start this discussion, we propose a framework to evaluate models from several sustainability-related angles, including energy efficiency, carbon intensity, transparency, and social implications. We encourage future AI/GeoAI work to acknowledge its environmental impact as a step towards a more resource-conscious society. Similar to the current push for reproducibility, future publications should also report the energy/carbon costs of improvements over prior work.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,010 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,040 |
| Communication savante | 0,016 | 0,029 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,025 | 0,006 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».