إن التكلفة المناخية الباهظة للذكاء الاصطناعي تتجاوز مجرد الهواء، فهي تتطلب أكثر من ذلك

هناك جانب مظلم للذكاء الاصطناعي يتم مناقشته كثيراً ولكن لا يحظى بالاهتمام الكافي، وهو ليس سوى تكلفته المناخية.

على الرغم من كل ما يحمله الذكاء الاصطناعي من إثارة وإمكانيات، إلا أنه يتطلب كميات هائلة من الطاقة لتدريب نماذجه، وحتى عند استخدامه لكتابة النصوص أو إنشاء الصور، فإنه لا يزال يحتاج إلى طاقة كافية للعمل. وتنتج عن هذه العمليات انبعاث كميات كبيرة من الكربون، وذلك بحسب موقع مركز البيانات ومكان تشغيل نموذج الذكاء الاصطناعي.

تحتاج النماذج الأكبر حجماً إلى طاقة أكبر

يقول الخبراء إنه مع نضوج التكنولوجيا وتطورها، ستزداد انبعاثات الكربون سوءًا بمرور الوقت، حيث تحاول الشركات بناء نماذج أكبر لأن التكنولوجيا تتمتع بطبيعة قابلة للتطوير ويزداد أداؤها مع الحجم، وهو ما يفيد الأعمال التجارية ولكنه مكلف للبيئة.

يقول أليكس دي فيريس إن النماذج الأكبر حجماً تؤدي أيضاً إلى زيادة استهلاك الطاقة، وهو ما يضر بالبيئة. وهو مؤسس شركة ديجيكونوميست، ويركز مجال بحث شركته على دراسة الآثار البيئية للتقنيات الجديدة.

يستهلك تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي واسعة النطاق، كتلك المستخدمة في الواجهة الخلفية لـ ChatGPT، كمية كبيرة من الطاقة، كما قدّر الباحثون على مر السنين. كتب ديفيد بيترسون، أستاذ علوم الحاسوب في جامعة كاليفورنيا في بيركلي والمؤلف الرئيسي للورقة البحثية التي نشرها عام 2021، أن نموذج الذكاء الاصطناعي GPT-3، الذي طورته OpenAI لاستخدامه في ChatGPT، يتطلب على ما يبدو 1287 ميغاواط من الكهرباء للتدريب. تكفي هذه الكمية من الطاقة لتزويد 123 منزلاً أمريكياً متوسط ​​الحجم بالكهرباء لمدة عام كامل.

على الرغم من أننا نتحدث هنا عن نموذج الذكاء الاصطناعي الشهير عالميًا، والذي قد يكون الأكبر في عصره، فقد تم تطوير العديد من النماذج الأخرى بعد ذلك، والتي تستهلك أيضًا كميات هائلة من الطاقة. 

وفقًا لساتشا لوتشيوني، رئيسة قسم الذكاء الاصطناعي والمناخ في شركة Hugging Face، فإن نموذج Gopher، وهو مشروع تابع لشركة Google DeepMind تم الإعلان عنه في عام 2021، كان يحتاج إلى ما يقدر بنحو 1066 ميغاواط ساعة، كما ذكرت في ورقة بحثية أخرى نُشرت في عام 2022. 

يُسبب نموذج الجيل الحالي تكلفة مناخية أكبر

لكن هذين النموذجين يُعتبران من الجيل السابق لنماذج الذكاء الاصطناعي، وهما صغيران نسبيًا بمعايير اليوم. أما GPT-4، خليفة GPT-3، فيُعتبر أكبر منه بعشر مرات، وقد تطلّب تدريبه طاقة تتراوح بين 51 و62 جيجاوات، وهو ما يزيد، وفقًا للباحث كاسبر غروس ألبين لودفيجسن، عن احتياجات 4600 منزل أمريكي مجتمعة. 

وبالمثل، تمتلك جوجل الآن نموذجًا أكبر بكثير من جوفر، والذي يسمى جيميني، وعلى الرغم من أن جوجل لم تكشف عن مقدار الطاقة التي يتطلبها، فإن الحساب ببساطة هو: كلما كبر حجم البناء، زادت الطاقة المطلوبة.

هذه التقديرات خاصة بمرحلتي التطوير والتدريب فقط. وهناك نقطة أخرى مهمة، وهي أن هذه النماذج مصممة للاستخدام في عمليات واقعية تتطلب منها إنتاج مخرجات بناءً على تدريبها، كما أن إنتاج هذه المخرجات استجابةً لطلبات المستخدمين يتطلب طاقة أيضاً. 

بحسب الخبراء، يتطلب ردّ برنامج ChatGPT على 1000 استفسار استهلاك 47 واط، أي ما يعادل تشغيل خمس لمبات LED عادية لمدة ساعة. تخيّل كيف يتراكم هذا الاستهلاك بسرعة، ونحن نتحدث هنا عن الردود النصية فقط. 

يجادل الخبراء بأن مطوري الذكاء الاصطناعي يمكنهم تقليل بصمتهم الكربونية باستخدام مراكز البيانات التي تعمل بالطاقة النظيفة، حيث تختلف انبعاثات الكربون الناتجة عن الذكاء الاصطناعي اختلافًا كبيرًا اعتمادًا على مكان تخزينه وتشغيله. 

بحسب بلومبيرغ، ازداد الطلب على الكهرباء في الآونة الأخيرة، ويتجاوز الطلب المتزايد من مراكز البيانات المتنامية قدرة مصادر الطاقة المتجددة على الانتشار. لذا، تُؤجل شركات الإمداد حول العالم إغلاق محطات توليد الطاقة بالفحم والغاز الطبيعي، مما يزيد من البصمة الكربونية للذكاء الاصطناعي.

يمكنكم الاطلاع على القصة الأصلية هنا.