論文の概要: Limits to AI Growth: The Ecological and Social Consequences of Scaling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.17980v2
• Date: Fri, 31 Jan 2025 23:41:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-04 12:43:36.571034
• Title: Limits to AI Growth: The Ecological and Social Consequences of Scaling
• Title（参考訳）: AI成長の限界 - スケーリングの生態的および社会的要因
• Authors: Eshta Bhardwaj, Rohan Alexander, Christoph Becker,
• Abstract要約: 4つのレンズを用いたAIスケーリングの総合的なレビューを提供する。 我々は「成長への限界」のようなアーキタイプを含むシステムダイナミクスの概念を描いている。 私たちは、持続的でマインドフルな進歩を優先するために、スケーリングに関する優先順位と規範を実現することを提唱します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7214316174103592
• License:
• Abstract: The accelerating development and deployment of AI technologies depend on the continued ability to scale their infrastructure. This has implied increasing amounts of monetary investment and natural resources. Frontier AI applications have thus resulted in rising financial, environmental, and social costs. While the factors that AI scaling depends on reach its limits, the push for its accelerated advancement and entrenchment continues. In this paper, we provide a holistic review of AI scaling using four lenses (technical, economic, ecological, and social) and review the relationships between these lenses to explore the dynamics of AI growth. We do so by drawing on system dynamics concepts including archetypes such as "limits to growth" to model the dynamic complexity of AI scaling and synthesize several perspectives. Our work maps out the entangled relationships between the technical, economic, ecological and social perspectives and the apparent limits to growth. The analysis explains how industry's responses to external limits enables continued (but temporary) scaling and how this benefits Big Tech while externalizing social and environmental damages. To avoid an "overshoot and collapse" trajectory, we advocate for realigning priorities and norms around scaling to prioritize sustainable and mindful advancements.
• Abstract（参考訳）: AIテクノロジの開発と展開の加速は、インフラストラクチャを拡大する継続的な能力に依存する。 これは金融投資と天然資源の増加を示唆している。 その結果、フロンティアAIアプリケーションは、経済的、環境的、社会的コストが上昇した。 AIのスケーリングの要因はその限界に達する一方、加速された進歩と拡大の推進は引き続き続く。 本稿では,4つのレンズ(技術,経済,生態,社会)を用いたAIスケーリングの総括的なレビューを行い,これらのレンズ間の関係を検証し,AI成長のダイナミクスを探求する。 私たちは、AIスケーリングのダイナミックな複雑さをモデル化し、いくつかの視点を合成するために、"成長への限界"のようなアーキタイプを含むシステムダイナミクスの概念を描いています。 私たちの研究は、技術的、経済的、生態学的、社会的な視点と、明らかに成長の限界の間の絡み合った関係を図示します。 この分析は、産業の外部限界に対する反応が継続的な(しかし一時的な)スケーリングを可能にし、社会と環境の損傷を外部化しながら、それがビッグテックにどのような恩恵をもたらすかを説明する。 オーバーシュートと崩壊」の軌跡を避けるため、我々は、持続的でマインドフルな進歩を優先するために、スケーリングに関する優先順位と規範の実現を提唱する。

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