AI Energy Score stabilisce un benchmark chiaro e affidabile al fine di valutare, identificare e confrontare il consumo energetico dei modelli AI
Salesforce, in collaborazione con Hugging Face, Cohere e Carnegie Mellon University, ha presentato AI Energy Score, uno strumento di benchmarking unico nel suo genere che consente agli sviluppatori e agli utenti di intelligenza artificiale di valutare, identificare e confrontare il consumo energetico dei modelli AI.
Salesforce ha inoltre annunciato che sarà il primo sviluppatore di modelli a divulgare i dati di efficienza energetica di modelli proprietari nell’ambito del nuovo quadro normativo.
Il nuovo AI Energy Score mira a colmare la mancanza di trasparenza sull’impatto ambientale dei modelli di AI. Proprio come ENERGY STAR ha trasformato gli standard di efficienza energetica per gli elettrodomestici e l’elettronica, questa iniziativa costituisce un punto di riferimento chiaro e affidabile per la sostenibilità dei modelli di AI.
L’AI Energy Score debutterà all’AI Action Summit, dove i leader di oltre 100 Paesi nel settore privato e pubblico, si riuniranno per sfruttare l’AI per il bene comune. Migliorando la trasparenza, il sistema può guidare la preferenza del mercato verso modelli efficienti e incentivare lo sviluppo sostenibile dell’AI. Riconosciuto dal governo francese e dal Paris Peace Forum per il suo potenziale di trasformazione, l’AI Energy Score presenterà i seguenti elementi:
- Standardized Energy Ratings: un quadro standardizzato per misurare e confrontare l’efficienza energetica dei modelli AI.
- Public Leaderboard: una classifica completa basata sui punteggi di 10 attività comuni in ambito AI, come la generazione di testi, immagini e sintesi, eseguite da 166 modelli tra cui SFR Embedding, xLAM e SF-TextBase di Salesforce.
- Benchmarking Portal: una piattaforma in cui gli sviluppatori di AI possono inviare i loro modelli di AI aperti o chiusi per essere valutati e aggiunti alla classifica. I modelli aperti possono essere testati automaticamente, mentre i modelli chiusi possono essere valutati attraverso una sandbox di test sicura.
- Recognizable Energy Use Label: una nuova etichetta di valutazione che classifica i modelli AI in base al consumo energetico da una a cinque stelle, dove cinque stelle indicano la massima efficienza. Questo aiuta gli sviluppatori e gli utenti a identificare e scegliere facilmente modelli più sostenibili. Una volta classificati, gli sviluppatori di AI possono generare etichette standardizzate per condividere il punteggio energetico dei propri modelli, con una guida integrata sulla corretta visualizzazione dell’etichetta per visibilità e impatto.
Come Salesforce affronta la sostenibilità attraverso Agentforce
Lo scorso autunno, l’azienda leader in AI CRM ha introdotto Agentforce, il nuovo agentic layer della piattaforma Salesforce per la distribuzione di agenti AI autonomi in qualsiasi funzione aziendale. Agentforce offre strumenti per costruire e personalizzare gli agenti, nonché una raccolta di competenze pronte all’uso per vendite, assistenza, marketing, commercio, Tableau, Slack e altro ancora.
- Agentforce è costruito pensando alla sostenibilità, offrendo prestazioni elevate e riducendo al minimo l’impatto ambientale. A differenza degli approcci DIY AI che richiedono un training dei modelli ad alta intensità energetica per ogni cliente, Agentforce è ottimizzato out-of-the-box, eliminando la necessità di un training costoso o ad alto impatto ambientale.
- La sua struttura di agenti va oltre la dipendenza da un unico grande modello linguistico (LLM), ma sfrutta invece piccoli modelli linguistici efficienti combinati con strumenti avanzati di AI, riducendo significativamente il consumo energetico.
- Ad esempio, l’SFR-RAG di Salesforce è un piccolo modello linguistico ottimizzato per attività accurate e affidabili. Cita fonti, estrae fatti precisi e gestisce domande complesse, fornendo risposte affidabili con maggiore efficienza e minor consumo energetico.
- Inoltre, Agentforce sfrutta dati e metadati personalizzati provenienti da Salesforce Data Cloud e dalla piattaforma Salesforce, consentendo un’elevata precisione e reattività e riducendo al minimo lo spreco di risorse informatiche.
“Ridurre il consumo energetico dell’AI significa anche ridurre i costi operativi, ottimizzare le infrastrutture e migliorare la sostenibilità e la redditività a lungo termine. Siamo orgogliosi di lavorare con leader di settore per costruire un ecosistema AI più trasparente”, ha commentato Suzanne DiBianca, EVP e Chief Impact Officer di Salesforce.
