एआई एजेंट सत्ता के प्यासे हैं

सिलिकॉन वैली चैटबॉट प्रश्नों से दूर संसाधन-गहन एजेंटिक एआई से भरे भविष्य की ओर बढ़ रही है - और यह डेटा सेंटर बिल्डआउट को चला रही है।

पावर प्ले में आपका पुनः स्वागत है! प्रत्येक सप्ताह, वरिष्ठ लेखिका मौली टैफ़्ट इस मध्यावधि सीज़न के सबसे बड़े मुद्दे: डेटा सेंटर के आसपास एक विषय पर चर्चा करती हैं। यदि आपके पास कॉलम के लिए कोई प्रश्न या विचार है, तो बेझिझक मौली को [emailprotected] पर एक ईमेल शूट करें या mollytaft.76 पर सिग्नल पर सुरक्षित रूप से उन तक पहुंचें।

"आखिर वे ये सभी डेटा सेंटर किस लिए बना रहे हैं?" हाल ही में एक परेशान मित्र ने मुझसे पूछा

वे पूछने वाले अकेले नहीं हैं: हमें अपने हालिया डेटा सेंटर लाइवस्ट्रीम पर इसी तरह के कई प्रश्न मिले हैं। यह वास्तव में आश्चर्यचकित करने वाली उचित बात है। आख़िरकार, यदि AI पहले से ही ये सभी सफलताएँ हासिल कर रहा है, तो तकनीकी कंपनियाँ अरबों डॉलर का कर्ज़ क्यों ले रही हैं और और भी अधिक डेटा केंद्र बनाने के लिए दुनिया के कुछ सबसे बड़े बिजली संयंत्रों का निर्माण कर रही हैं

इसका उत्तर औसत उपयोगकर्ता को व्यंजनों की खोज करने या छुट्टियों पर घूमने के स्थानों की तलाश में मदद करना नहीं है; सरल चैटबॉट क्वेरीज़ एआई कैसे काम करती है, इसके बारे में सोचने का एक पुराना तरीका है। अब, AI पूरी तरह से एजेंटों के बारे में है - इसकी कोई आधिकारिक परिभाषा नहीं है, लेकिन मोटे तौर पर कहें तो, एजेंट बड़े भाषा मॉडल-आधारित सिस्टम हैं जो किसी कार्य को निष्पादित करने के लिए स्वायत्त निर्णय लेने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं - और उनके प्रति बदलाव सिलिकॉन वैली के पावर बिल्डआउट को चलाने का हिस्सा है।

साप्ताहिक मॉडल बिहेवियर न्यूज़लेटर लिखने वाले मेरे सहयोगी मैक्सवेल ज़ेफ़ कहते हैं, "एआई चैटबॉट से एक साधारण प्रश्न और उत्तर पूछने के बजाय, ये एजेंट उपयोगकर्ता के मूल प्रश्न के आधार पर खुद को सैकड़ों छोटे संकेत दे सकते हैं।" "उदाहरण के लिए, यदि कोई किसी एआई एजेंट से एक वेबसाइट बनाने के लिए कहता है, तो उसे सुविधाओं को बनाने में घंटों लग सकते हैं, इस प्रक्रिया में खुद को दर्जनों बार अलग-अलग वेब पेज, मेनू और डेटासेट बनाने के लिए प्रेरित करना पड़ता है जो उस चीज़ को शक्ति प्रदान करते हैं।"

एजेंट अब एआई पर फ्रंटियर लैब्स के काम के केंद्र में हैं। वे कुछ आश्चर्यजनक और भयावह चीजें कर रहे हैं। हाल ही में, OpenAI ने घोषणा की कि 2.7 मिलियन संदेश भेजने वाले 10,000 से अधिक एजेंटों के झुंड ने एक लंबे समय से चली आ रही गणित की समस्या को हल कर दिया है। (गणितज्ञों ने कंपनी के दावों को खारिज कर दिया।) हालांकि यह एक विचित्र बात है - एआई लैब कथित रूप से न सुलझने वाली समस्याओं को हल करने के लिए अत्यधिक प्रतिबद्ध हैं, और ऐसा करने के लिए असामान्य मात्रा में संसाधनों को फेंकने के लिए तैयार हैं - उन सभी संदेशों को बहुत अधिक प्रसंस्करण शक्ति के माध्यम से जला दिया जाता है। यह बहुत सारी ऊर्जा के बराबर है: शायद लाखों डॉलर की कीमत, मैक्स ने मुझे बताया, हालांकि वास्तव में कितना कहना मुश्किल है

निजी एआई कंपनियां ऐतिहासिक रूप से इस बारे में चयनात्मक रही हैं कि जब उनके उत्पादों के आसपास पर्यावरणीय मेट्रिक्स की बात आती है तो क्या खुलासा किया जाए। कई सीईओ अक्सर संसाधन उपयोग के माप के रूप में व्यक्तियों द्वारा पूछे गए एकल प्रश्नों को इंगित करते हैं। हाल ही में एक पॉडकास्ट साक्षात्कार में, ओपनएआई के सीईओ सैम ऑल्टमैन ने दावा किया कि एक बादाम की कटाई के लिए आवश्यक पानी के उपयोग से 38,000 चैटजीपीटी प्रश्न पूछे गए। (गणना विवादित हो गई है।)

उन्होंने कहा, "जो लोग एक बार में 12 बादाम खा रहे हैं उन्हें ऐसा नहीं लगता कि वे पानी के नजरिए से कोई भयानक काम कर रहे हैं।"

चित्र में एआई एजेंटों का परिचय, जो सरल प्रश्नों की तुलना में बहुत अधिक ऊर्जा-गहन हैं, इन गणनाओं को और अधिक जटिल बना देता है। एजेंटों के ऊर्जा उपयोग के बारे में जानकारी की एक बड़ी कमी है, जिनके कार्य साधारण कार्यों से लेकर समानांतर "सहायक" एजेंटों की एक टीम को शामिल करते हुए स्वायत्त कोडिंग के पूरे दिन तक हो सकते हैं। इन अनुप्रयोगों के बीच बिजली के उपयोग में भारी अंतर है - और कार्य अधिक जटिल होने पर संभावित रूप से असीमित विस्तार होता है