ما علاقة "تشات جي بي تي" بالبيئة؟

مع الانتشار الواسع لاستخدام نماذج الذكاء الاصطناعي مثل "تشات جي بي تي"، يُطرح تساؤل بيئي مهم: ما مدى تأثير هذه النماذج على البيئة؟

 

 

رغم أن الكلفة الكربونية لسؤال واحد على نموذج ذكاء اصطناعي تعد ضئيلة جداً مقارنة بالبصمة الكربونية السنوية للفرد، فإن هذا التأثير يتزايد مع الاستخدام الجماعي لمليارات الاستفسارات. مراكز البيانات التي تستضيف هذه النماذج تستهلك كميات هائلة من الكهرباء، ما يدفع شركات الطاقة إلى التوسع في مصادر أكثر ضرراً مثل الفحم والغاز. كما أن عمليات التبريد تستهلك المياه العذبة بمعدل زجاجة لكل 100 كلمة نصية يُنتجها الذكاء الاصطناعي.

 

 

الاستخدام المتزايد لهذه النماذج لا يعني بالضرورة ضرورة التوقف عنها، بل يستدعي استخداماً أكثر وعياً. المهام البسيطة مثل البحث عن معلومات عامة يمكن إنجازها بوسائل تقليدية أكثر كفاءة في الطاقة، كالمحركات البحثية التي تستهلك طاقة أقل بعشر مرات مقارنة بنماذج الذكاء الاصطناعي.

 

 

من جهة أخرى، يمكن أن يكون استخدام الذكاء الاصطناعي أكثر كفاءة في بعض المهام المعقدة، مثل الترجمة أو تلخيص النصوص، حيث يقل استهلاك الطاقة مقارنة بالقيام بها يدوياً.

 

 

تختلف نماذج الذكاء الاصطناعي في أحجامها واستهلاكها للطاقة. فالنماذج الكبيرة أكثر دقة لكنها تستهلك طاقة أكبر، بينما تؤدي النماذج الأصغر مهامَّ بسيطة بكفاءة أعلى واستهلاك أقل. ويمكن أيضاً تقليل استهلاك الطاقة من خلال طرح أسئلة مختصرة وطلب إجابات موجزة.

 

 

جدير بالذكر أن استخدام الذكاء الاصطناعي لا يقتصر على المحادثات النصية فقط، بل يشمل الخوارزميات التي تدير المحتوى على وسائل التواصل الاجتماعي، التوصيات الموسيقية، وتصنيف البريد الإلكتروني. هذه الاستخدامات "الخلفية" غالباً ما تمر دون أن يلاحظها المستخدم، ما يجعل من الصعب التحكم في أثرها البيئي، ويضع مسؤولية تحسين كفاءة الطاقة على عاتق الشركات المطوّرة.