Hesaplama gücü yönetişimi

Sade bir dille

Öncü bir modeli eğitmek; bir avuç çip üreticisi ve bulut sağlayıcısında yoğunlaşmış muazzam miktarda özel donanım, enerji ve para gerektirir. Bu da hesaplamayı, SI geliştirmenin hükümetlerin görebildiği ve sayabildiği az sayıdaki parçasından biri yapar. Hesaplama yönetişimi bundan yararlanır: gelişmiş çiplere yönelik ihracat kontrolleri, büyük eğitim çalıştırmaları için raporlama yükümlülükleri, bulut sağlayıcıları için müşterini tanı kuralları ve nasıl kullanıldıklarını doğrulayabilen çiplere yönelik öneriler.

Hesaplama eşikleri en görünür araçtır. EU AI Act, 10^25 FLOP'tan fazla hesaplamayla eğitilen genel amaçlı modellerde sistemik risk olduğunu varsayar ve birçok ABD eyalet yasası öncü geliştiricileri tanımlamak için 10^26 işlem eşiğini kullanır. Hesaplama yönetişimi her şeyi göremez. Algoritmalar giderek daha verimli hale geliyor, dolayısıyla aynı yetenek her yıl daha az hesaplama gerektiriyor; ağırlıklar bir kez yayımlandığında ise hesaplama kontrolleri modeli kimin çalıştırabileceğini artık sınırlamaz.

Kontrolden çıkmış SI açısından neden önemli

Hesaplama, SI geliştirmenin fiziksel darboğazıdır. Tehlikeli bir eğitim çalıştırmasının bir gün önlenmesi gerekirse, çipler ve veri merkezleri üzerindeki kontrol, modelin iş birliği olmadan işe yarayan az sayıdaki araçtan biridir.

Bu terimi kullanan yasalar ve kurallar

• Yürürlükte EU AI Act (GPAI) Avrupa Birliği
• Yürürlükte SB 53 Kaliforniya
• Kabul edildi, henüz yürürlükte değil RAISE Act New York
• Kabul edildi, henüz yürürlükte değil SB 315 Illinois
• Yürürlükte AI Basic Act Güney Kore

Kaynaklar

1. Guidelines for providers of general-purpose AI models European Commission · 18 Tem 2025
2. SB 53: Artificial intelligence models: large developers CalMatters Digital Democracy