استهلاك الطاقة وانبعاثات الكربون والآثار البيئية للذكاء الاصطناعي تكشف عن نفسها

جلب الذكاء الاصطناعي (AI) بلا شك كلًا من الراحة والتحديات لمختلف الصناعات. بينما حقق الذكاء الاصطناعي تقدمًا كبيرًا في مجالات مثل الرعاية الصحية وعلم الفلك، فإن آثاره البيئية والأضرار المحتملة في قطاعات أخرى تثير تساؤلات حول فائدته الإجمالية. التفاعل المعقد بين تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي وآثارها على البيئة يدفع إلى الدعوة لمزيد من البحث والشفافية.

تسلط البروفيسورة تيريزا هيفيرنان، الباحثة في الذكاء الاصطناعي من جامعة سانت ماري، الضوء على المخاوف بشأن البصمة البيئية لنماذج اللغات الكبيرة (LLMs) مثل Bard من Google وChatGPT. تستهلك هذه النماذج، التي تحظى بتقدير لقدراتها القائمة على النصوص، طاقة حوسبة كبيرة أثناء التدريب والاستخدام، مما يساهم في انبعاثات الكربون الخاصة بها.

تعد الشفافية قضية رئيسية، حيث تشير هيفيرنان إلى نقص الانفتاح بشأن البيانات والعمليات. لتقييم الأثر البيئي للذكاء الاصطناعي، ركز تقرير حديث من المعهد الكندي للأبحاث المتقدمة (CIFAR) على انبعاثات ثاني أكسيد الكربون الناتجة أثناء تدريب نماذج اللغات الكبيرة. حدد التقرير ثلاثة عوامل حاسمة: وقت تدريب النموذج، واستهلاك الطاقة للأجهزة، وكثافة الكربون من شبكة الطاقة، والتي تحدد معًا استهلاك الطاقة الديناميكي لنماذج اللغات الكبيرة.

كشف البحث عن انبعاثات كربونية مذهلة مرتبطة بتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي. على سبيل المثال، انبعث من GPT-3 التابع لشركة مايكروسوفت ما يعادل 502 طنًا من ثاني أكسيد الكربون أثناء التدريب، وهو ما يعادل انبعاثات 304 منزلًا في عام واحد. وبالمثل، أطلق Gopher التابع لـ DeepMind، وهو نموذج لغات كبير لعام 2021، 352 طنًا من ثاني أكسيد الكربون أثناء تدريبه. والأهم من ذلك، أن انبعاثات الكربون تستمر عندما ترد نماذج الذكاء الاصطناعي على الاستفسارات، مما يساهم في الآثار البيئية المستمرة.

الآثار البيئية المتنوعة لتطبيقات الذكاء الاصطناعي

تنتج الخوارزميات الأصغر مثل Bloom، رغم أنها تبدو أقل تأثيرًا، 19 كيلوغرامًا من ثاني أكسيد الكربون يوميًا أثناء التطوير. يصبح هذا الأمر جوهريًا عند نشره في تطبيقات موجهة للمستخدمين مثل عمليات البحث على الويب، مما يؤدي إلى ملايين الاستفسارات اليومية.

بخلاف انبعاثات الكربون، تستنزف أنظمة الذكاء الاصطناعي أيضًا احتياطيات المياه العذبة لأنها تولد حرارة أثناء التشغيل، مما يستلزم التبريد. أشارت أبحاث جامعة كورنيل إلى أن مراكز بيانات Google استهلكت 12.7 مليار لتر من المياه العذبة في عام 2021، بينما استخدم مركز تدريب GPT-3 التابع لشركة Microsoft حوالي 700,000 لتر. حتى التفاعل البسيط مع نماذج الذكاء الاصطناعي مثل ChatGPT يمكن تشبيهه باستهلاك زجاجة ماء سعتها 500 مل لغرض التبريد.

قلقًا بشأن الأثر البيئي للذكاء الاصطناعي، تواصلت CTVNews.ca مع الشركات المذكورة في التقرير. وأكدت Microsoft، على سبيل المثال، التزامها بالاستدامة، متعهدة باستثمارات في البحث لقياس استخدام الطاقة والأثر الكربوني مع تحسين الكفاءة والاعتماد على الطاقة النظيفة.

التزام Microsoft بالمسؤولية البيئية

بينما يركز التقرير على نماذج اللغات الكبيرة، فإن تطبيقات الذكاء الاصطناعي الأخرى تمارس أيضًا ضغطًا بيئيًا. شدد ديفيد رولينك، أستاذ علوم الحاسوب في جامعة ماكماستر، على أن تأثير الذكاء الاصطناعي يعتمد على تطبيقه. يمكن أن يكون الذكاء الاصطناعي أداة للخير عند استخدامه في تطبيقات مثل مراقبة إزالة الغابات، لكنه يمكن أن يفاقم القضايا البيئية، مثل استكشاف النفط والغاز.

يشبه رولينك الذكاء الاصطناعي بالمطرقة، مشددًا على أن تأثيره يعتمد على كيفية استخدامه. العديد من خوارزميات الذكاء الاصطناعي فعالة من حيث استهلاك الطاقة وتلعب أدوارًا أساسية في صناعات مختلفة، من التصنيع إلى التمويل.