اختر منطقتك 
في عام 2025، سوف يتصادم الذكاء الاصطناعي وتغير المناخ، وهما من أكبر الاضطرابات المجتمعية التي نواجهها.
حطم صيف عام 2024 الرقم القياسي لأكثر أيام الأرض حرارة منذ بدء جمع البيانات، مما أثار تغطية إعلامية واسعة النطاق ونقاشًا عامًا. ويصادف أن هذا هو العام الذي فشلت فيه كل من مايكروسوفت وجوجل، وهما من شركات التكنولوجيا الكبرى الرائدة التي تستثمر بكثافة في أبحاث وتطوير الذكاء الاصطناعي، في تحقيق أهدافها المناخية. وفي حين تصدر هذا أيضًا عناوين الأخبار وأثار السخط، فإن التأثيرات البيئية للذكاء الاصطناعي لا تزال بعيدة عن أن تكون معروفة للجميع.
في الواقع، فإن نموذج “الأكبر هو الأفضل” الحالي للذكاء الاصطناعي ــ الذي يتجسد في سعي شركات التكنولوجيا إلى نماذج لغوية كبيرة أكبر وأكثر قوة والتي يتم تقديمها كحل لكل مشكلة ــ يأتي بتكاليف باهظة للغاية على البيئة. وتتراوح هذه من توليد كميات هائلة من الطاقة لتشغيل مراكز البيانات التي تشغل أدوات مثل ChatGPT وMidjourney إلى ملايين الجالونات من المياه العذبة التي يتم ضخها عبر مراكز البيانات هذه للتأكد من عدم ارتفاع درجة حرارتها وأطنان المعادن الأرضية النادرة. اللازمة لبناء الأجهزة التي تحتوي عليها.
وتستخدم مراكز البيانات بالفعل 2% من الكهرباء على مستوى العالم. وفي بلدان مثل أيرلندا، يرتفع هذا الرقم إلى خمس الكهرباء المولدة، الأمر الذي دفع الحكومة الأيرلندية إلى إعلان وقف فعلي لمراكز البيانات الجديدة حتى عام 2028. في حين أن الكثير من الطاقة المستخدمة لتشغيل مراكز البيانات هي رسميا “كربون” -محايد”، ويعتمد هذا على آليات مثل أرصدة الطاقة المتجددة، والتي تعوض تقنيًا الانبعاثات الناتجة عن توليد هذه الكهرباء، ولكنها لا تغير الطريقة التي يتم بها توليدها.
يتم تشغيل أماكن مثل Data Center Alley في فيرجينيا في الغالب بمصادر طاقة غير متجددة مثل الغاز الطبيعي، ويقوم مزودو الطاقة بتأخير تقاعد محطات توليد الطاقة بالفحم لمواكبة الطلبات المتزايدة لتقنيات مثل الذكاء الاصطناعي. تستهلك مراكز البيانات كميات هائلة من المياه العذبة من طبقات المياه الجوفية النادرة، مما يضع المجتمعات المحلية في مواجهة مزودي مراكز البيانات في أماكن تتراوح من أريزونا إلى إسبانيا. وفي تايوان، اختارت الحكومة تخصيص موارد مائية ثمينة لرقائق مرافق التصنيع للبقاء في طليعة الطلبات المتزايدة بدلاً من السماح للمزارعين المحليين باستخدامها لسقي محاصيلهم وسط أسوأ موجة جفاف شهدتها البلاد منذ أكثر من قرن.
يُظهر بحثي الأخير أن التحول من نماذج الذكاء الاصطناعي القياسية القديمة – المدربة للقيام بمهمة واحدة مثل الإجابة على الأسئلة – إلى النماذج التوليدية الجديدة يمكن أن يستخدم طاقة أكثر بما يصل إلى 30 مرة فقط للإجابة على نفس مجموعة الأسئلة بالضبط. إن شركات التكنولوجيا التي تضيف بشكل متزايد نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية إلى كل شيء بدءًا من محركات البحث إلى برامج معالجة النصوص لا تكشف أيضًا عن تكلفة الكربون لهذه التغييرات – ما زلنا لا نعرف مقدار الطاقة المستخدمة أثناء محادثة مع ChatGPT أو عند توليد الطاقة. صورة مع جوجل الجوزاء.
لقد اتبع الكثير من خطاب شركات التكنولوجيا الكبرى حول التأثيرات البيئية للذكاء الاصطناعي مسارين: إما أنها ليست مشكلة حقًا (وفقًا لبيل جيتس)، أو سيأتي اختراق في مجال الطاقة ويصلح الأمور بطريقة سحرية (وفقًا لسام التمان). ما نحتاجه حقًا هو المزيد من الشفافية حول التأثيرات البيئية للذكاء الاصطناعي، عن طريق المبادرات التطوعية مثل مشروع AI Energy Star الذي أقوده، والذي من شأنه أن يساعد المستخدمين على مقارنة كفاءة استخدام الطاقة في نماذج الذكاء الاصطناعي لاتخاذ قرارات مستنيرة. وأتوقع أنه في عام 2025، سوف يبدأ تنفيذ مثل هذه المبادرات التطوعية من خلال التشريعات، من الحكومات الوطنية إلى المنظمات الحكومية الدولية مثل الأمم المتحدة. وفي عام 2025، ومع المزيد من البحث والوعي العام والتنظيم، سنبدأ أخيرًا في فهم البصمة البيئية للذكاء الاصطناعي واتخاذ الإجراءات اللازمة للحد منها.
