- صاحب المنشور: كشاف الأخبار
ملخص النقاش:يشكل تطور الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي تحولا جذريا في عالم التكنولوجيا الحديثة. هذه التقنيات تمتلك القدرة على إعادة تشكيل العديد من القطاعات الاقتصادية والصناعية، وتوفير حلول فعالة لمشاكل معقدة للغاية كانت سابقا غير قابلة للوصول إليها بواسطة الطرق التقليدية. ولكن بالإضافة إلى الفوائد الواضحة التي توفرها مثل زيادة الكفاءة والإنتاجية وتحسين القرارات، فإن لها أيضا تأثيرا بيئيا هاما يجب النظر إليه بعناية.
أحد الجوانب الأكثر أهمية هو استهلاك الطاقة المرتبط بتدريب نماذج التعلم الآلي المعقدة. يمكن لبعض عمليات التدريب أن تستغرق ساعات أو حتى أيام متواصلة، مما يؤدي إلى كميات كبيرة من انبعاثات ثاني أكسيد الكربون بسبب الكهرباء المستخدمة لتشغيل الشبكات العصبية الضخمة. كما يتطلب تطوير هذه النماذج موارد ضخمة، بما في ذلك الأجهزة الحاسوبية المتطورة والمراكز البيانات العملاقة التي تعمل باستمرار تقريبا.
التحدي البيئي
هذه الاستخدامات المكثفة للموارد الطبيعية تؤدي مباشرة إلى تأثير سلبي كبير على البيئة. وفقا لدراسة أجرتها جامعة بيركلي عام 2021, تدريب نموذج واحد مثل GPT-3 يستهلك نحو 344 طن متري من ثاني أكسيد الكربون - وهو نفس الانبعاثات الناجمة عن القيادة لمدة حوالي خمس سنوات لأكثر السيارات الأمريكية كفاءة في استخدام الوقود! هذا الرقم قد يبدو مذهلا ولكن مع توسع تطبيق تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي, ستزداد حدة المشكلة إذا لم يتم اتخاذ إجراءات عملية.
حلول مستدامة
على الرغم من كون الأمر تحدياً، إلا أنه يوجد عدد من الحلول المحتملة لتخفيف التأثير السلبي للذكاء الاصطناعي على البيئة:
- استخدام الطاقة المتجددة: إنشاء مراكز بيانات تعتمد بالكامل على مصادر الطاقة الخضراء كالطاقات الشمسية وطاقة الرياح وغيرهما يمكن أن يخفض بصمته الكربونية إلى الصفر تقريباً.
- تحسين كفاءة النموذج: تطوير خوارزميات أكثر كفاءة في استهلاك الطاقة أثناء التدريب واستخدام البنية الأساسية المحسنة للتدريب الذي يعمل بنظام "الطوابق" والذي يسمح لكل طبقة بالتدرب بشكل مستقل.
- تجميع عمليات التدريب: تسمى هذه العملية أيضاً التدريب الشامل حيث يجتمع عدة خبراء لتدريب نظام ذكي واحد باستخدام قاعدة واحدة للبيانات وبالتالي تخفيض الكمبيوتر اللازمة لإعادة التدريب مرات عديدة.
إلى جانب هذه الاقتراحات الفنية، هناك حاجة ماسّة لتحويل ثقافي داخل المجتمع العلمي وصناعة الذكاء الاصطناعي لاعتماد أفضل الممارسات المستدامة منذ الخطوات الأولى لبناء أي نظام جديد.
إن مواجهة تحدي الذكاء الاصطناعي بشأن استدامته هي مسؤوليتنا جميعاً؛ سواء كنّا باحثين أم منتجين أم مُستخدمين أخيراً لهذه التقنيات الرائعة والتي تحمل بين طياتها قدرتها على تحقيق تقدم هائل لكنها تحتاج أيضا للحماية والحفاظ عليها لحفظ الأرض لنا ولمن يأتي بعدُ.
