الذكاء الاصطناعي والتأثير البيئي .. يستهلك ChatGPT كميات هائلة من الطاقة والماء بالمقارنة مع البحث التقليدي على الإنترنت

طبقًا لموقع euronews، قد يبدو الذكاء الاصطناعي ساحرًا لكنه ليس بريء من الناحية البيئية، إذ تستهلك هذه الأنظمة بما في ذلك شات جي بي تي كميات ضخمة من الماء والكهرباء مما يثير القلق حول التأثير البيئي.

تستهلك أنظمة الذكاء الاصطناعي الماء عن طريق تبريد مراكز البيانات التي تدربها، مما يُسهم فيما يعرف باستهلاك الماء الرقمي، وعثر على أن شات جي بي تي وبارد يستهلكون كميات ماء وطاقة أكبر بكثير من البحث العادي على الإنترنت، ووفقًا لبحث جديد من جامعة كاليفورنيا، فإن محادثة واحدة مع شات جي بي تي تستهلك 500 مليلتر من الماء، وعند النظر في قاعدة مستخدمي شات جي بي تي البالغ عددهم 1.5 مليار مستخدم شهريًا، فإن الاستهلاك سوف يكون ضخمًا.

تستهلك مراكز البيانات 1% من استهلاك الطاقة العالمي، ومن المتوقع زيادة هذه النسبة، وتختلف انبعاثات الكربون منها تبعًا لمصدر الطاقة المستخدم، ومع ذلك أظهرت دراسة ممولة من مايكروسوفت ومعهد Allen للذكاء الاصطناعي أنع من خلال موقع التدريب للذكاء الاصطناعي يمكن تقليل انبعاثات الكربون بنسبة تصل إلى 75%، وتفكر العديد من الشركات نقل مواقع التدريب باستخدام الطاقة الشمسية باستمرار وبالتالي تقليل الأثر البيئي.

أنتج Bloom النظير مفتوح المصدر لشات جي بي تي طنًا من انبعاثات الكربون في التدريب، وعلى الرغم من أن معظم الطاقة أتت من طاقة نووية، وكانت بالتالي خالية من الكربون، وتقد أن انبعاثات الكربون لنظام شات جي بي تي أكبر 20 مرة أي تعادل 300 رحلة ذهاب وعودة بين باريس ونيويورك بالطائرة.

وعلى الرغم من المخاوف فإن أنظمة الذكاء الاصطناعي قد تكون أداة لمكافحة الاحتباس الحراري، عن طريق التنبؤ بالأحداث الجوية وتحسين العمليات الصناعية لتقليل انبعاثات الكربون، والتحدي هو الشفافية إذ لا تكشف العديد من نماذج الذكاء الاصطناعي عن مواقع تدريبها أو انبعاثات الكربون الخاصة بها، وباستخدام هذه المعلومات يمكن للمستخدمين اتخاذ قرارات أكثر وعيًا مثل الاختيار بين البحث البسيط أو استخدام شات جي بي تي.

لا يمكن تجاهل التأثير البيئي للذكاء الاصطناعي، ففي الوقت الذي نواجه فيه التحديات المناخية، فلا بد للمطورين أن يكونوا على دراسة بالتكاليف البيئية المرتبطة بالذكاء الاصطناعي واتخاذ قرارات مستنيرة للحد منها.