論文の概要: Towards Socially and Environmentally Responsible AI

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.05176v1
• Date: Tue, 23 Apr 2024 00:41:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-22 14:29:03.389156
• Title: Towards Socially and Environmentally Responsible AI
• Title（参考訳）: 社会的・環境に責任のあるAIを目指して
• Authors: Pengfei Li, Yejia Liu, Jianyi Yang, Shaolei Ren,
• Abstract要約: 本稿では,AIの地域的社会的・環境的コストを公平にバランスさせるため,均等な地理的負荷分散(GLB)を提案する。 実験の結果,既存のGLBアルゴリズムは,特定の地域での社会的・環境的コストが不均等に大きいのに対して,提案する同等のGLBは,AIの社会的・環境的コストの負のバランスをとることができることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.398841227207264
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: The sharply increasing sizes of artificial intelligence (AI) models come with significant energy consumption and environmental footprints, which can disproportionately impact certain (often marginalized) regions and hence create environmental inequity concerns. Moreover, concerns with social inequity have also emerged, as AI computing resources may not be equitably distributed across the globe and users from certain disadvantaged regions with severe resource constraints can consistently experience inferior model performance. Importantly, the inequity concerns that encompass both social and environmental dimensions still remain unexplored and have increasingly hindered responsible AI. In this paper, we leverage the spatial flexibility of AI inference workloads and propose equitable geographical load balancing (GLB) to fairly balance AI's regional social and environmental costs. Concretely, to penalize the disproportionately high social and environmental costs for equity, we introduce $L_q$ norms as novel regularization terms into the optimization objective for GLB decisions. Our empirical results based on real-world AI inference traces demonstrate that while the existing GLB algorithms result in disproportionately large social and environmental costs in certain regions, our proposed equitable GLB can fairly balance AI's negative social and environmental costs across all the regions.
• Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)モデルのサイズが急速に大きくなると、エネルギー消費と環境フットプリントが大幅に増加し、特定の(しばしば辺境化される)領域に不均等に影響を及ぼし、環境不平等の懸念が生じる。 さらに、AIコンピューティングリソースは世界中に均等に分散しない可能性があり、厳しいリソース制約のある特定の不利な地域からのユーザは、モデルのパフォーマンスが一貫して劣っていることを経験できるため、社会的不平等に対する懸念も浮上している。 重要なことは、社会的次元と環境次元の両方を包含する不平等な懸念はいまだ未解決のままであり、責任あるAIをますます妨げている。 本稿では,AI推論ワークロードの空間的柔軟性を活用し,空間的空間的負荷分散(GLB)を提案し,AIの地域的社会的・環境的コストを公平にバランスさせる。 具体的には、不当に高い社会的・環境コストを均等化するために、GLB決定の最適化目標に新しい正規化用語として$L_q$ノルムを導入する。 実世界のAI推論に基づく実証的な結果から、既存のGLBアルゴリズムは、特定の地域での社会的・環境的コストが不均等に大きい一方で、提案した同等なGLBは、すべての地域でAIの負の社会的・環境的コストを公平にバランスさせることが示されている。

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