بحث رائد يكشف البصمة المائية الخفية للذكاء الاصطناعي

في دراسة رائدة، ألقى باحثون من جامعة كاليفورنيا، ريفرسايد، وجامعة تكساس في أرلينغتون الضوء على البصمة المائية التي كانت مهملة سابقاً لتقنية الذكاء الاصطناعي (AI). وقام الفريق، بقيادة الأستاذ المساعد شاولي رين، بتحديد استهلاك المياه المرتبط بتدريب وتشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي واسعة النطاق، مما يسلط الضوء على جانب من الاستدامة غالباً ما يطغى عليه مناقشات انبعاثات الكربون.

كشف النتائج حول الذكاء الاصطناعي

تكشف نتائج فريق البحث عن استهلاك مائي مذهل من قبل نماذج الذكاء الاصطناعي، لا سيما في مرحلة التدريب. على سبيل المثال، يمكن أن يستهلك تدريب GPT-3 في مراكز بيانات Microsoft في الولايات المتحدة وحدها 700,000 لتر من المياه العذبة النظيفة. وهذا المقدار يعادل المياه المطلوبة لإنتاج مئات من السيارات الكهربائية. 

علاوة على ذلك، تتضاعف البصمة المائية ثلاث مرات إذا تم التدريب في مراكز البيانات الآسيوية. وحتى أثناء الاستدلال، يمكن أن تتطلب محادثة قصيرة مع ChatGPT زجاجة ماء سعتها 500 مليلتر، مما يسلط الضوء على كمية استهلاك المياه المرتبطة باستخدام الذكاء الاصطناعي.

مقارنة البصمة المائية للذكاء الاصطناعي بالصناعات التقليدية مثل الزراعة، تكشف الدراسة عن اختلافات كبيرة. في حين أن للصناعات مثل إنتاج لحم البقر وتصنيع الملابس بصمات مائية معروفة جيداً، إلا أن هذه غالباً ما تشمل المياه غير الصالحة للشرب وتأخذ في الاعتبار دورة حياة المنتج. 

على النقيض من ذلك، تركز الدراسة حصراً على البصمة المائية التشغيلية للذكاء الاصطناعي، باستثناء البصمة المائية المضمنة المرتبطة بتصنيع الخوادم والنقل. ومع ذلك، يقدر الباحثون أنه إذا تم أخذ البصمة المائية المضمنة في الاعتبار، فقد تزداد البصمة المائية الإجمالية للذكاء الاصطناعي بشكل كبير.

واحدة من الرؤى الرئيسية من الدراسة هي التوتر بين جهود تقليل الكربون والحفاظ على المياه. في حين أن الساعات والمواقع الكفؤة من حيث الكربون قد تختلف عن تلك الكفؤة من حيث المياه، فإن الجدولة الاستراتيجية لأعمال الذكاء الاصطناعي تقدم فرصة لتحسين كليهما. على سبيل المثال، يمكن أن يساعد جدولة تدريب الذكاء الاصطناعي خلال فترات الطلب المنخفض أو في المناطق ذات الكفاءة المائية الأفضل في تقليل البصمة المائية الإجمالية دون المساس بأهداف تقليل الكربون.

رد عمالقة التكنولوجيا

في خضم المخاوف المتزايدة بشأن الأثر البيئي لمراكز البيانات، تولي شركات التكنولوجيا الكبرى مثل جوجل ومايكروسوفت وميتا أولوية متزايدة للاستدامة في عمليات التطوير الخاصة بها. 

ومع ذلك، تشير الدراسة إلى أنه يمكن القيام بالمزيد لمعالجة البصمة المائية لتقنيات الذكاء الاصطناعي. وعلى الرغم من الجهود المبذولة لتحسين كفاءة استخدام المياه في الموقع، مثل استخدام المياه المعاد تدويرها وتعزيز كفاءة أبراج التبريد، لا تزال هناك تحديات كبيرة، لا سيما في المناطق المعرضة للجفاف مثل كاليفورنيا.

يشدد الباحثون على أهمية الشفافية في معالجة البصمة المائية للذكاء الاصطناعي. يمكن للمطورين اتخاذ قرارات مستنيرة بشأن الجدولة وتخصيص الموارد من خلال توفير معلومات حول استهلاك المياه المرتبط بنماذج الذكاء الاصطناعي. علاوة على ذلك، تتيح الشفافية للمستخدمين فهم بصمتهم المائية والحد منها بشكل محتمل من خلال استخدام خدمات الذكاء الاصطناعي خلال ساعات الكفاءة المائية أو في المناطق ذات الكفاءة المائية الأفضل.

علاوة على ذلك، يعد التعاون بين الأوساط الأكاديمية والصناعة وصانعي السياسات أمرًا أساسيًا لتطوير أطر تنظيمية وحوافز فعالة تعزز ممارسات الذكاء الاصطناعي المستدامة. يمكن لهذا الجهد التعاوني أن يعزز الابتكار مع حماية موارد المياه الثمينة لكوكبنا للأجيال القادمة.

تؤكد نتائج الدراسة الحاجة إلى نهج شامل للاستدامة في تطوير الذكاء الاصطناعي. ومع استمرار التقدم التكنولوجي في إعادة تشكيل الصناعات والمجتمعات، من الضروري النظر في العواقب البيئية لاستخدام الذكاء الاصطناعي. من خلال دمج جهود الحفاظ على المياه في تطوير وتشغيل الذكاء الاصطناعي، يمكن لأصحاب المصلحة العمل نحو مستقبل أكثر استدامة حيث يتعايش الابتكار بتناغم مع الرعاية البيئية.