ما زلنا لا نعرف مقدار الطاقة التي تستهلكها الذكاء الاصطناعي

ابق على اطلاع مع التحديثات المجانية

الكاتب هو عالم أبحاث وقيادة المناخ في منصة الذكاء الاصطناعي مفتوحة المصدر تعانق الوجه

مع كل استعلام وتوليد الصور ومحادثة chatbot ، فإن الطاقة التي تستهلكها نماذج الذكاء الاصطناعي ترتفع. بالفعل ، تقدر انبعاثات مراكز البيانات اللازمة لتدريب وتقديم خدمات الذكاء الاصطناعي بحوالي 3 في المائة من المجموع العالمي ، بالقرب من تلك التي أنشأتها صناعة الطيران.

ولكن ليس كل نماذج الذكاء الاصطناعي تستخدم نفس كمية الطاقة. تستهلك نماذج الذكاء الاصطناعى الخاصة بالمهمة مثل Tinybert's Tinybert و Ungging's Distilbert ، والتي تسترجع ببساطة الإجابات من النص ، كميات ضئيلة من الطاقة-حوالي 0.06 واط ساعة لكل 1000 استفسار. هذا يعادل تشغيل لمبة LED لمدة 20 ثانية.

في الطرف الآخر المتطرف ، تستخدم نماذج اللغة الكبيرة مثل GPT-4 من Openai ، أو كلود ، أو Meta's Llama ، أو Deepseek ، أو Qwen في Alibaba ، آلاف المرات في مجال الطاقة لنفس الاستعلام. والنتيجة تشبه تشغيل الأضواء الكاشفة للاستاد للبحث عن مفاتيحك.

لماذا يوجد مثل هذا الاختلاف الهائل في استهلاك الطاقة؟ نظرًا لأن LLMS لا تجد إجابات فحسب ، بل تنشئها من الصفر عن طريق إعادة تجميع الأنماط من مجموعات البيانات الضخمة. هذا يتطلب المزيد من الوقت والحساب والطاقة من البحث على الإنترنت.

إن قياس حجم كل نموذج من الذكاء الاصطناعي على وجه التحديد ومقدار الطاقة التي يستخدمها أمر صعب. الشركات التي لديها أنظمة مغلقة المصدر ، مثل Gewing's Gemini أو Claud's Claude ، لا تجعل رمزها متاحًا للجمهور وهي حماية لهذه المعلومات. هذا هو السبب في أن الإنترنت مليء بالمطالبات غير المحددة حول كميات الطاقة والمياه التي تتطلبها استعلامات chatbot ، وكيف يقارن هذا بالبحث على الإنترنت.

يعد مشروع SCORE AI Energy ، وهو تعاون بين Salesforce و Lugging Face ومطور الذكاء الاصطناعى Cohere و Carnegie Mellon ، محاولة لإلقاء المزيد من الضوء على القضية من خلال تطوير نهج موحد. الكود مفتوح ومتاح لأي شخص للوصول والمساهمة. الهدف هو تشجيع مجتمع الذكاء الاصطناعى على اختبار أكبر عدد ممكن من النماذج.

من خلال فحص 10 مهام شائعة (مثل توليد النص أو نسخ الصوت) على نماذج AI مفتوحة المصدر ، من الممكن عزل كمية الطاقة التي تستهلكها أجهزة الكمبيوتر التي تديرها. يتم تعيين هذه الدرجات التي تتراوح بين واحد وخمس نجوم على أساس كفاءتها النسبية. بين نماذج الذكاء الاصطناعى الأكثر كفاءة والأقل كفاءة في عينة لدينا ، وجدنا فرقًا قدره 62000 مرة في الطاقة المطلوبة.

منذ إطلاق المشروع في فبراير ، تقارن أداة جديدة استخدام الطاقة لاستعلامات chatbot مع الأنشطة اليومية مثل شحن الهاتف أو القيادة كوسيلة لمساعدة المستخدمين على فهم الآثار البيئية للتكنولوجيا التي يستخدمونها يوميًا.

يدرك قطاع التكنولوجيا أن انبعاثات الذكاء الاصطناعى تضع التزامات المناخ في خطر. لم يعد يبدو أن كل من Microsoft و Google يحققان أهدافهم الصافية. ومع ذلك ، حتى الآن ، لم توافق شركة التكنولوجيا الكبيرة على استخدام المنهجية لاختبار نماذج الذكاء الاصطناعى الخاصة بها.

من الممكن أن تساعد نماذج الذكاء الاصطناعي يومًا ما في مكافحة تغير المناخ. تقوم أنظمة الذكاء الاصطناعى التي تنطلقها شركات مثل DeepMind بالفعل بتصميم الألواح الشمسية من الجيل التالي ومواد البطارية ، وتحسين توزيع شبكة الطاقة وتقليل كثافة الكربون لإنتاج الأسمنت.

تتجه شركات التكنولوجيا نحو مصادر طاقة أنظف أيضًا. تستثمر Microsoft في محطة توليد الطاقة النووية There Mile Island ، وتشارك Alphabet مع المزيد من الأساليب التجريبية مثل المفاعلات النووية المعيارية الصغيرة. في عام 2024 ، ساهم قطاع التكنولوجيا في 92 في المائة من عمليات شراء الطاقة النظيفة الجديدة في الولايات المتحدة.

ولكن هناك حاجة إلى وضوح أكبر. يجب أن تبدأ شركة Openai و Anthropic وغيرها من شركات التكنولوجيا في الكشف عن استهلاك الطاقة في نماذجها. إذا قاوموا ، فإننا نحتاج إلى تشريع من شأنه أن يجعل مثل هذه الإفصاحات إلزامية.

نظرًا لأن المزيد من المستخدمين يتفاعلون مع أنظمة الذكاء الاصطناعي ، فيجب إعطاؤهم الأدوات لفهم مقدار الطاقة التي يستهلكها كل طلب. إن معرفة ذلك قد يجعلهم أكثر حذراً في استخدام الذكاء الاصطناعي للمهام الزائدة مثل البحث عن عاصمة الأمة. ستكون زيادة الشفافية أيضًا حافزًا للشركات التي تقوم بتطوير الخدمات التي تعمل بالطاقة الذكريات لاختيار نماذج أصغر وأكثر استدامة تلبي احتياجاتها المحددة ، بدلاً من التخلف عن الخيارات الأكبر والأكثر كثافة في الطاقة.

تمثل الذكاء الاصطناعي واحدة من أكبر الاختراقات التكنولوجية في عصرنا. سيحدث ثورة في حياتنا. لكن التكنولوجيا تأتي مع تكاليف بيئية يجب توضيحها للمستخدمين وصانعي السياسات على حد سواء. في عصر أزمة المناخ هذه ، فإن استخدام الطاقة من الذكاء الاصطناعي أكثر شفافية أمر ضروري.