Naukowcy z arXiv opublikowali position paper poświęcony redesignowi systemów generatywnych AI z perspektywy zrównoważoności środowiskowej, zamiast dominującego podejścia maksymalistycznego. Artykuł proponuje pięć konkretnych zasad projektowania - zahamowanie (restraint), wystarczalność (sufficiency), wybiórcze przechowywanie zamiast pełnej retencji, widoczność materiału (material visibility) oraz tarcie jako funkcja użyteczna (friction as affordance). Każda zasada działa na dwóch poziomach: implementacji w projekcie oraz interpretacyjnym, który zachęca użytkowników i deweloperów do refleksyjnego zaangażowania się z systemem.
Zajęcie się wartościami wbudowanymi w obecne systemy genAI jest istotnymi, bo generatywne modele AI produkują artefakty kulturowe na skalę masową, nieustannie odtwarzając zakorzenione w nich wartości projektantów. Environmental Slow AI to otwarty program badawczy, który zamiast ciężko kalkulować zdolności maksymalnych, zwraca uwagę na to, jakie są rzeczywiste potrzeby użytkowników i jakie są koszty środowiskowe nieustannego powiększania systemów.
Propozycja ma potencjał zmienić dyskusję w branży AI - zamiast ścigać się w wydajności i rozmiaru modeli, nowe podejście przywraca ludzką sprawczość poprzez świadome projektowanie, które przywraca decyzje usunięte przez beztarciowe domyślne ustawienia. To może wpłynąć na to, jak organizacje podchodzą do budowania AI - bardziej z myślą o długoterminowych konsekwencjach niż krótkoterminowych zyskach.