كشف استخدام الطاقة وانبعاثات الكربون والآثار البيئية للذكاء الاصطناعي



لا شك أن الذكاء الاصطناعي قد جلب فوائد وتحديات لمختلف الصناعات. في حين حقق الذكاء الاصطناعي خطوات كبيرة في مجالات مثل الرعاية الصحية وعلم الفلك، فإن تأثيره البيئي وأضراره المحتملة في قطاعات أخرى يثير تساؤلات حول فوائده الإجمالية. إن التفاعل المعقد بين تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي وتأثيراتها على البيئة يدفع إلى المطالبة بمزيد من البحث والشفافية.

تسلط البروفيسور تيريزا هيفرنان من جامعة سانت ماري، والباحثة في مجال الذكاء الاصطناعي، الضوء على المخاوف بشأن التأثير البيئي لنماذج اللغات الكبيرة (LLMs) مثل Bard وChatGPT من Google. تستهلك هذه النماذج، التي تتميز بقدراتها المستندة إلى النصوص، طاقة حسابية كبيرة أثناء التدريب والاستخدام، مما يساهم في انبعاثات الكربون.

تعد الشفافية قضية رئيسية، ويسلط هيفرنان الضوء على الافتقار إلى الانفتاح حول البيانات والعمليات. لتقييم الأثر البيئي للذكاء الاصطناعي، ركز تقرير حديث صادر عن المعهد الكندي للأبحاث المتقدمة (CIFAR) على انبعاثات ثاني أكسيد الكربون الناتجة أثناء تدريب LLM. حدد التقرير ثلاثة عوامل حاسمة: وقت تدريب النموذج، واستهلاك طاقة الأجهزة، وكثافة الكربون من شبكة الطاقة، والتي تحدد معًا استهلاك الطاقة الديناميكي لطلاب LLM.

كشفت الأبحاث عن انبعاثات كربونية مذهلة مرتبطة بنماذج التدريب على الذكاء الاصطناعي. أثناء التدريب، على سبيل المثال، أطلق جهاز GPT-3 من ميكروسوفت ما يعادل 502 طن من ثاني أكسيد الكربون، أي ما يعادل الانبعاثات الصادرة عن 304 منازل في عام واحد. وبالمثل، أطلق Gopher من DeepMind، الحائز على ماجستير إدارة الأعمال لعام 2021، 352 طنًا من ثاني أكسيد الكربون أثناء تدريبه. والأهم من ذلك، أن انبعاثات الكربون تستمر حيث تجيب نماذج الذكاء الاصطناعي على الأسئلة، مما يساهم في التأثيرات البيئية المستمرة.

التأثيرات البيئية المختلفة لتطبيقات الذكاء الاصطناعي

على الرغم من أن الخوارزميات الأصغر مثل بلوم تبدو أقل تأثيرًا، إلا أنها تنتج 19 كيلوجرامًا من ثاني أكسيد الكربون يوميًا أثناء التطوير. يصبح هذا أمرًا جوهريًا عند تنفيذه في التطبيقات التي تواجه المستخدم مثل عمليات البحث على الويب، مما يؤدي إلى ملايين الاستعلامات اليومية.

بالإضافة إلى انبعاثات الكربون، تستنزف أنظمة الذكاء الاصطناعي أيضًا احتياطيات المياه العذبة لأنها تولد الحرارة أثناء التشغيل، مما يجعل التبريد ضروريًا. وأشارت أبحاث جامعة كورنيل إلى أن مراكز بيانات جوجل استهلكت 12.7 مليار لتر من المياه العذبة في عام 2021، بينما استخدم مركز تدريب مايكروسوفت GPT-3 حوالي 700 ألف لتر. حتى التفاعل البسيط مع نماذج الذكاء الاصطناعي مثل ChatGPT يمكن مقارنته بشرب زجاجة ماء سعة 500 مل للتبريد.

نظرًا لقلقها بشأن التأثير البيئي للذكاء الاصطناعي، تواصلت CTVNews.ca مع الشركات المذكورة في التقرير. فقد أكدت شركة ميكروسوفت، على سبيل المثال، على التزامها بالاستدامة، ووعدت بالاستثمار في البحوث لقياس استخدام الطاقة وتأثير الكربون، في حين تعمل على تحسين الكفاءة والاعتماد على الطاقة النظيفة.

التزام مايكروسوفت بالمسؤولية البيئية

وبينما يركز التقرير على ماجستير إدارة الأعمال، فإن تطبيقات الذكاء الاصطناعي الأخرى تمارس أيضًا ضغوطًا بيئية. وأكد ديفيد رولنيك، أستاذ علوم الكمبيوتر في جامعة ماكجيل، أن تأثير الذكاء الاصطناعي يعتمد على تطبيقه. يمكن أن يكون الذكاء الاصطناعي أداة مفيدة عند استخدامه في تطبيقات مثل مراقبة إزالة الغابات، ولكنه يمكن أن يؤدي إلى تفاقم المشاكل البيئية، كما هو الحال في التنقيب عن النفط والغاز.

ويشبه رولنيك الذكاء الاصطناعي بالمطرقة، مشيرًا إلى أن تأثيره يعتمد على كيفية استخدامه. تتميز العديد من خوارزميات الذكاء الاصطناعي بالكفاءة في استخدام الطاقة وتلعب دورًا أساسيًا في مختلف الصناعات، بدءًا من التصنيع وحتى التمويل.