في الوقت الذي تواصل فيه حرائق لوس أنجلوس الإنتشار، مع نزوح ما يقرب من 180 ألف شخص وتدمير أكثر من 12 ألف مبنى، بجانب 24 شخصًا لقوا حتفهم، يُلقي العديد من المستخدمين على منصات التواصل الاجتماعي باللوم على تقنيات الذكاء الاصطناعي.
حيث يرى العديد من الأشخاص أن الآثار البيئية السلبية التي تُحدثها مراكز البيانات المستخدمة في تطبيقات الذكاء الاصطناعي مثل “شات جي بي تي”، قد تؤدي إلى تغييرات مناخية كبيرة، والتي تؤدي بدورها إلى حدوث كوارث طبيعية.
وبالنظر إلى طبيعية العمليات المعقدة التي تُجريها تطبيقات الذكاء الاصطناعي، نجد أن هناك تأثيرات واضحة لمثل تلك التطبيقات على المناخ، بدءًا من ارتفاع درجات الحرارة فوق المعتاد واستهلاك كبير للمياة، وحتى المساهمة في خلق ظروف أكثر جفافًا.
|
لكن كيف ساهمت تطبيقات الذكاء الاصطناعي في التغير المناخي؟ |
||
|
السبب |
|
التوضيح |
|
1- استهلاك المياه |
|
– تهدد تقنيات الذكاء الاصطناعي بندرة المياة، إذ وجدت دراسة حديثة أجرتها صحيفة “واشنطن بوست” بالتعاون مع جامعة كاليفورنيا، أن الرسالة المكونة من 100 كلمة التي يتم إنشاؤها بواسطة “شات جي بي تي”، تتطلب ما يعادل تقريبًا استهلاك زجاجة مياة تبلغ 519 مليلترًا.
– وتوصلت الدراسة إلى أن استخدام التطبيق التابع لشركة “أوبن إيه آي”، مرة واحدة في الأسبوع لمدة عام من قبل 16 مليون شخص، يعني استهلاك أكثر من 435 مليون لتر من المياة.
– ومع توسع نطاق استخدام الذكاء الاصطناعي في شتى مجالات الحياة اليومية، تتوقع دراسة أخرى أجرتها جامعة كاليفورنيا أن التقنية الحديثة قد تستهلك ما بين 4.2 و6.6 مليار متر مكعب من المياه في عام 2027.
– يتركز استخدام المياة بشكل رئيسي في عمليات الذكاء الاصطناعي عبر تبريد مراكز البيانات التي تعمل بقوة لاستخلاص أفضل الإجابات، والتفكير مثل العقل البشري، فضلًا عن عملية التعلم الآلي.
|
|
2- استهلاك الطاقة |
|
– من حيث استهلاك الكهرباء المطلوبة لدعم القوة الحاسوبية الضخمة لتطبيقات الذكاء الاصطناعي.
– يُقدر “سجاد موزيني”، أستاذ مساعد في الهندسة الكهربائية والحاسوبية بجامعة واشنطن، استخدام “شات جي بي تي” نحو 1 جيجاوات في الساعة يوميًا، وهو ما يعادل استهلاك الطاقة اليومي لحوالي 33 ألف أسرة أمريكية.
– وبحسب وكالة الطاقة الدولية، قد يتضاعف استهلاك الطاقة من قبل مراكز البيانات العالمية بحلول عام 2026، ليصل إلى مستويات يتجاوز فيها استهلاك الدول الصناعية الكبرى.
– يأتي ذلك مع توجه العديد من الشركات إلى تبني الذكاء الاصطناعي كجزء لا يتجزأ من نموذج أعمالها، بجانب الشركات التي تتجه إلى بناء مرافق للبيانات واستخدامها في تدريب نماذجها الخاصة.
|
|
3- زيادة الانبعاثات الكربونية |
|
– تستهلك مراكز البيانات، التي تضم الخوادم المتعطشة للطاقة والضرورية لنماذج الذكاء الاصطناعي، كمية كبيرة من الطاقة وتساهم بشكل كبير في البصمة الكربونية.
– وكشفت دراسة صادرة عن جامعة ماساتشوستس في عام 2019، لقياس التكلفة البيئية لنموذج “جي بي تي 2″، وهو نموذج ذكاء اصطناعي مُبكر طورته “أوبن إيه آي”.
– أن عملية بحث واحدة من قبل “شات جي بي تي” تؤدي إلى توليد نفس كمية ثاني أكسيد الكربون المولدة نتيجة 300 رحلة ذهاب وعودة بين نيويورك وسان فرانسيسكو باستخدام السيارة، وخمسة أضعاف ما تنتجه المركبة طوال عمرها الافتراضي.
– كانت تلك النتائج في عام 2019، ومع تطور التقنية عبر السنوات الخمس الماضية، والوصول إلى نماذج أكثر كفاءة، ارتفع هذا المعدل بشكل كبير وزادت الانبعاثات الكربونية الناجمة عن عمليات الذكاء الاصطناعي.
|
ولعلاج هذه المشكلات البيئية، دعى العديد من المسؤولين حول العالم إلى مزيد من الشفافية بشأن تطوير وتشغيل أنظمة التعلم الآلي، وتقديم معلومات بشكل مُحدث بشأن كمية الطاقة التي تستهلكها مراكز البيانات، وكمية المياة المستخدمة في تبريدها.
كما يجب على الشركات التي تعمل في هذا النطاق، البحث عن طرق نظيفة لتوليد الطاقة المستخدمة في عملية تدريب النماذج، مثل التوجه إلى الطاقة النووية والشمسية وطاقة الرياح، وتجنب الوقود الأحفوري.
فضلًا عن تقليل الاعتماد المبالغ فيه على تطبيقات الذكاء الاصطناعي، من خلال وضع أُطر معينة لاستخدام “شات جي بي تي” والتطبيقات الأخرى في الكثير من المجالات، بجانب المعرفة التكنولوجية من قبل المستهلكين للوصول إلى أفضل الإجابات بأقل التكاليف.
المصادر: فورتشن – موقع إرث دوت أورج (Earth.Org).
