كيف يمكن للأفراد تقليل الأثر البيئي لنماذج الذكاء الاصطناعي؟#كيف #يمكن #للأفراد #تقليل #الأثر #البيئي #لنماذج #الذكاء #الاصطناعي

#كيف #يمكن #للأفراد #تقليل #الأثر #البيئي #لنماذج #الذكاء #الاصطناعي

أصبحت أدوات الذكاء الاصطناعي المُولِدة أداة مساعدة موثوقة في حياة الكثيرين، لكن تُظهر مجموعة متنامية من الأبحاث أن كل مشكلة يحلها الذكاء الاصطناعي تتراكم معها تكاليف بيئية خفية.لكل طلب تُوجِّهه للذكاء الاصطناعي هناك ضرر مُحتمل، ولمعرفة حجم هذا الضرر اختبر باحثون في ألمانيا 14 نظاماً للذكاء الاصطناعي تعتمد على نماذج اللغة الكبيرة (LLM) من خلال طرح أسئلة ذات إجابات حرة وأسئلة متعددة الاختيارات.أنتجت الأسئلة المعقدة انبعاثات من ثاني أكسيد الكربون تصل إلى ستة أضعاف انبعاثات الأسئلة ذات الإجابات المُوجزة.بالإضافة إلى ذلك، أفادت الدراسة بأن نماذج اللغة «الأكثر ذكاءً» والقادرة على التفكير المنطقي أنتجت انبعاثات كربونية أكثر بخمسين مرة من الأنظمة الأبسط للإجابة عن السؤال نفسه.قال ماكسيميليان دونر، طالب الدكتوراه في جامعة ميونيخ للعلوم التطبيقية والمُعد الأول لدراسة «آفاق في الاتصالات» التي نُشرت الأربعاء الماضي «توضح لنا هذه المعدلات الرابط بين استهلاك الطاقة ودقة أداء النموذج».وتحتوي نماذج اللغة الأكثر ذكاءً واستهلاكاً للطاقة على عشرات المليارات من العوامل الإضافية لتحديد إجابة أفضل، مقارنةً بالنماذج الأصغر والأكثر إيجازاً. ما يمكنك فعله يوضح داونر «يبذل الذكاء الاصطناعي جهداً كبيراً في التحلي باللباقة، خاصة إذا كان المستخدم مهذباً، قائلاً (من فضلك) و(شكراً لك)، لكن هذا يجعل ردودهم أطول، ويبذلون جهداً أكبر في توليد كل كلمة».ولهذا السبب يقترح داونر على المستخدمين أن يكونوا أكثر صراحة عند التواصل مع نماذج الذكاء الاصطناعي «حدد طول الإجابة التي تريدها (جملة أو جملتين)، أو قل إنك لا تحتاج إلى شرح على الإطلاق».وتقول ساشا لوتشيوني، مسؤولة المناخ في شركة الذكاء الاصطناعي (هاغنج فيس)، في رسالة بريد إلكتروني، «يمكن للمستخدمين الذين يتطلعون إلى تقليل بصمتهم الكربونية أن يكونوا أكثر اهتماماً باختيار النموذج المخصص لكل مهمة».وأوضحت لوتشيوني «غالباً ما تكون النماذج المخصصة لمهام محددة أصغر حجماً وأكثر كفاءة، وتعمل بالكفاءة نفسها في أي مهمة محددة السياق».على سبيل المثال إذا كنت مهندس برمجيات تحل مسائل برمجة معقدة يومياً، فقد يكون من الضروري وجود نموذج ذكاء اصطناعي مناسب للبرمجة، ولكن بالنسبة لطالب ثانوي عادي يرغب في مساعدة بواجباته المدرسية، فإن الاعتماد على أدوات ذكاء اصطناعي فعّالة يُشبه «استخدام آلة حاسبة رقمية تعمل بالطاقة النووية»، وفق لوتشيوني.حتى داخل شركة الذكاء الاصطناعي نفسها، فهناك تنوع في قدرات النماذج المختلفة على التفكير المنطقي، لذا «ابحث عن القدرات الأنسب لاحتياجاتك»، كما يقول دونر.توصي لوتشيوني، عند الإمكان، بالعودة إلى المصادر التقليدية مثل الموسوعات الإلكترونية وآلات حاسبة الهاتف، لإنجاز المهام البسيطة. قياس الأثر البيئي أشارت دراسة داونر إلى أن استهلاك الطاقة يمكن أن يختلف بناءً على قرب المستخدم من شبكات الطاقة المحلية والأجهزة المستخدمة لتشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي، لهذا لا بد أن يقوم الباحثون عن تقدير انبعاثات الكربون بقياسها ضمن نطاق جغرافي محدد.ولا تُشارك العديد من شركات الذكاء الاصطناعي معلومات حول استهلاكها للطاقة، كما قال شاولي رين، أستاذ الهندسة الكهربائية والحاسوبية بجامعة كاليفورنيا.قال رين «لا يُمكن القول إن الذكاء الاصطناعي يستهلك هذا القدر من الطاقة أو المياه في المتوسط، فهذا ببساطة غير مُجدٍ، بل نحتاج إلى دراسة كل نموذج على حدة، ثم دراسة ما تستهلكه كل مهمة».وطالب داونر بأن تلتزم شركات الذكاء الاصطناعي بالمزيد من الشفافية والكشف عن كمية انبعاثات الكربون المرتبطة بكل طلب مساعدة من مستخدمي التطبيقات.وبشكل عام لو كان الناس أكثر وعياً بالتكلفة (البيئية) المتوسطة لتوليد استجابة، لربما بدؤوا بالتفكير «هل من الضروري حقاً أن أحوّل نفسي إلى دمية متحركة لمجرد أنني أشعر بالملل؟» أو «هل عليّ أن أروي نكات (تشات جي بي تي) لأنني ليس لديّ ما أفعله؟»، هذا ما قاله داونر.قالت لوتشيوني «لسنا بحاجة إلى الذكاء الاصطناعي المُولّد في بحث الويب ولا في تطبيقات المراسلة على وسائل التواصل الاجتماعي، هذا السباق لحشرها في كل تقنية موجودة أمر مثير للغضب حقاً، لأنه يأتي بعواقب سيئة حقيقية على كوكبنا».يُضيف رين أن الضغوط التنظيمية لمزيد من الشفافية من غير المرجح أن تظهر في الولايات المتحدة في أي وقت قريب، بدلاً من ذلك قد يكمن الأمل الأكبر في تحقيق ذكاء اصطناعي أكثر كفاءة في استخدام الطاقة هو خفض استهلاك الطاقة لكل عملية.