إن إمكانات الذكاء الاصطناعي (AI) لمساعدة الشركات على قياس وتحسين جهود الاستدامة الخاصة بها يمكن أن تتفوق عليها التأثيرات البيئية الضخمة للتكنولوجيا نفسها.
خلال قمة الذكاء الاصطناعي في لندن، قال خبراء الاستدامة إنه على الرغم من إمكانية نشر التكنولوجيا بعدة طرق لمساعدة الشركات على أن تصبح أكثر استدامة من الناحية البيئية، إلا أنه يجب أن يكون هناك اعتراف بالآثار السلبية الواضحة التي تحدثها حاليًا على الكوكب.
على الجانب الإيجابي، أوضح المتحدثون، على سبيل المثال، كيف يمكن لقدرات تحليل البيانات في الذكاء الاصطناعي أن تساعد الشركات في إزالة الكربون والمبادرات البيئية الأخرى من خلال التقاط مجموعات البيانات المتباينة حاليًا وربطها ورسم خرائط لها؛ تحديد الانبعاثات الضارة تلقائيًا في مواقع محددة في سلاسل التوريد؛ وكذلك التنبؤ وإدارة الطلب والعرض من الطاقة في مناطق محددة.
وقالوا أيضًا إنه يمكن أن يساعد الشركات على إدارة انبعاثات النطاق 3 بشكل أفضل (والذي يشير إلى انبعاثات غازات الدفيئة غير المباشرة التي تحدث خارج عمليات الشركة، ولكنها لا تزال نتيجة لأنشطتها) من خلال ربط مصادر البيانات وجعلها أكثر وضوحًا.
وأضافوا أنه على الرغم من أن النطاق 3 يمثل ما يقرب من 80 إلى 90% من انبعاثات شركة معينة، إلا أنه قد يكون من الصعب تتبعها نظرًا لكيفية تقوم المؤسسات بشكل مختلف بجمع بياناتها وإدارتها ومشاركتها.
لإعطاء أمثلة أكثر تحديدًا، قال ديفيد بوغ، مدير الصناعة المستدامة في Digital Catapult، إنه تم نشر الذكاء الاصطناعي في بناء HS2 للمساعدة في اكتشاف حالات الاستخدام الجديدة لجميع الخرسانة التي يتم حفرها، لضمان عدم سقوط أي من المواد. يضيع؛ ويمكن أيضًا نشرها في جميع أنحاء نظام الطاقة لتوفير معلومات في الوقت الفعلي حول إمدادات الغاز أو الرياح أو الطاقة المائية لصانعي القرار الذين يخططون لكيفية توزيع الطاقة على أفضل وجه.
وبالنظر إلى مثال التعرف على الصور المدعوم بالذكاء الاصطناعي، أضاف جارمو إسكلينن، المدير التنفيذي للابتكار المبني على البيانات في جامعة إدنبرة، أنه يمكن تطبيق التكنولوجيا أيضًا على صور وبيانات الأقمار الصناعية لتحليل انبعاثات غاز الميثان من مصانع محددة والتعامل معها بسرعة. أو خطوط الأنابيب
وأشار كلاهما إلى أنه على الرغم من إمكانية القيام بكل هذا يدويًا بدون الذكاء الاصطناعي، فإن استخدام التكنولوجيا يؤدي إلى تسريع هذه العمليات بشكل كبير.
“من المحتمل أن يستغرق الأمر مدى الحياة [to go through all of the satellite imagery]قال إسكلينن. “ولكن باستخدام الذكاء الاصطناعي، يمكن اكتشاف هذه الأنماط في لمح البصر.”
ما هي التأثيرات البيئية للذكاء الاصطناعي؟
ومع ذلك، على الرغم من فوائد الاستدامة المحتملة للذكاء الاصطناعي، فقد كان المتحدثون واضحين في أن التكنولوجيا نفسها لها تأثيرات بيئية هائلة في جميع أنحاء العالم، وأن الذكاء الاصطناعي نفسه سيصبح جزءًا رئيسيًا من انبعاثات النطاق 3 للعديد من المنظمات.
وقال هارفي لويس – الشريك في قسم الذكاء الاصطناعي في إرنست آند يونغ والذي كان يرأس اللجنة حول كيفية الاستفادة من التكنولوجيا لأغراض الاستدامة – إنه على الرغم من وجود عدد من التقديرات، “بشكل عام، [training GPT] يتطلب حوالي 25000 وحدة معالجة رسوميات Nvidia A100 تعمل لمدة 100 يوم تقريبًا. وهذا يعادل كمية الطاقة اللازمة لتشغيل كل أسرة في المملكة المتحدة لمدة ساعة، أو 2000 منزل لمدة 18 شهرًا.
وقال: “إنها كمية مذهلة من الطاقة، وهذا مجرد خدش للسطح”، مضيفًا أن هذا لا يأخذ في الاعتبار أشياء مثل كمية الطاقة اللازمة للتوصل إلى استنتاج واحد؛ العدد الهائل والمتزايد من مستخدمي أنظمة الذكاء الاصطناعي هذه؛ والزيادات الكبيرة التي تحدث في أحجام النماذج.
وأضاف بوغ أنه إذا استمر معدل استخدام الذكاء الاصطناعي في مساره الحالي دون أي شكل من أشكال التدخل، فسيتم استخدام نصف إجمالي إمدادات الطاقة في العالم في الذكاء الاصطناعي بحلول عام 2040.
مشيراً إلى مثال البعض اضطرت مراكز بيانات AWS في دبلن إلى إيقاف تشغيل خدمات الذكاء الاصطناعي الخاصة بها ولأن الشبكة الأيرلندية لم تعد قادرة على تحمل عبء الطاقة الذي تفرضه التكنولوجيا، قال بوغ: «إننا نشهد ذلك بالفعل [AI] الطلب يفوق [energy] إمداد.”
وأشار إسكلينن أيضًا إلى ذلك، في وقت يكافح فيه مليارات الأشخاص من أجل الحصول على المياهتستخدم الشركات المزودة للذكاء الاصطناعي كميات هائلة من المياه لتبريد مراكز البيانات الخاصة بها.
ومع ذلك، أضاف أنه من الواضح أن تشغيل أنظمة الذكاء الاصطناعي يستهلك الكثير من الطاقة، إلا أن هناك أيضًا إمكانية بناء درجة من الدائرية في تشغيلها، على سبيل المثال، باستخدام الطاقة الزائدة من مراكز البيانات لتشغيل المباني أو البنية التحتية المحيطة.
وفي مثال آخر، قال إن مراكز البيانات في فنلندا تستخدم مياه البحر كمبرد طبيعي، لكنه أشار أيضًا إلى أن الأمر سيتطلب على الأرجح نوعًا من التدخلات التنظيمية من الحكومات لجعل هذا النوع من الأساليب البديلة قابلاً للتطبيق.
وقال: “هناك طرق للقيام بذلك، ولكن من المحتمل أن يتطلب الأمر تدخلاً تنظيمياً لفرض ضرائب على استخدام المياه، الأمر الذي من شأنه أن يخلق حافزاً مالياً لنكون أفضل في هذا الأمر”.
وأضاف إسكلينن أنه من المهم أيضًا بالنسبة للعاملين في قطاع التكنولوجيا “استيعاب” التفكير حول التأثيرات الاجتماعية والاقتصادية والبيئية للذكاء الاصطناعي، بحيث يتم التفكير فيه منذ مرحلة مبكرة جدًا في دورة حياة النظام.
على خطوات عملية يمكن للشركات اتخاذها الآن لإدارة التأثير البيئي لاستخدامها للذكاء الاصطناعي، وقال بوغ إن الخطوة الأولى هي العمل مع فرق تكنولوجيا المعلومات والموردين في جميع أنحاء السلسلة لفهم مكان تخزين البيانات (على سبيل المثال، لمعرفة ما إذا كان هناك أي مصادر للطاقة المتجددة يمكن استخدامها أو في حالة نشر مولدات الديزل)، قبل ذلك العمل على خطة عمل لكيفية جعل العملية نظيفة قدر الإمكان.
وأضاف أن جزءًا من هذا سيتم أيضًا تقييم التطبيقات المستخدمة في جميع أنحاء المؤسسة، وما إذا كان يمكن استخدام أي خوارزميات مدربة مسبقًا لتقليل الانبعاثات في التدريب النموذجي.
