الذكاء الاصطناعي يعيد تشكيل عالمنا. تعمل قوتها التحويلية على تعزيز الابتكار عبر الصناعات – مما يوفر قيمة جديدة للمؤسسات والمستهلكين على حدٍ سواء. مع تسارع انتشار الذكاء الاصطناعي، بدأ الناس في طرح أسئلة مهمة: كيف يؤثر الذكاء الاصطناعي على البيئة؟ علاوة على ذلك، كيف يمكننا الاستمرار في الدفع نحو التقدم دون ترك بصمة كربونية ثقيلة على الكوكب؟
التأثير البيئي للذكاء الاصطناعي
تعمل برامج الذكاء الاصطناعي في مراكز البيانات التي تستهلك كميات كبيرة من الطاقة وغالباً ما تسبب انبعاثات كربونية كبيرة. وفقا لبلومبرجيوجد أكثر من 7000 مركز بيانات حول العالم. وبإمكانها مجتمعة أن تستهلك من الطاقة سنويا ما يعادل إجمالي إنتاج الكهرباء في أستراليا أو إيطاليا. سيؤدي الاستخدام المتزايد للذكاء الاصطناعي إلى زيادة استهلاك الطاقة الكبير بالفعل لمراكز البيانات.
يمكن تقسيم استخدام الذكاء الاصطناعي إلى مهمتين رئيسيتين: التدريب والاستدلال. أثناء التدريب، تتعلم نماذج الذكاء الاصطناعي من كميات هائلة من البيانات التي يمكن أن تستغرق شهورًا اعتمادًا على مدى تعقيد البيانات وحجمها. بمجرد تدريب نموذج الذكاء الاصطناعي، فإنه يستهلك الطاقة في كل مرة يولد استجابة جديدة أو “استدلالاً”. حسبما أفادت وكالة الطاقة الدولية يتطلب استفسار ChatGPT ما يصل إلى 10 أضعاف قوة بحث Google للرد على طلب نموذجي. يتزايد استهلاك الطاقة هذا ويمكن أن يتجاوز بسرعة الطاقة المستخدمة للتدريب.
يقدر المنتدى الاقتصادي العالمي التدريب يشكل حوالي 20% من إجمالي استخدام الطاقة لنموذج الذكاء الاصطناعي طوال حياته، في حين يشكل الاستدلال نسبة 80% المتبقية. يعتمد التأثير البيئي الإجمالي للذكاء الاصطناعي على حجم النموذج وتعقيده وحجم الاستعلام ومصدر الطاقة الخاص به، على الرغم من أن البيانات المتعلقة باستخدام طاقة الخوارزمية لا تزال محدودة.
تطوير النموذج الواعي
مع قيام المؤسسات بتوسيع نطاق الذكاء الاصطناعي، فإن فهم العوامل التي تؤثر على بصمتها البيئية يمكن أن يساعد في مواجهة التحديات البيئية. على وجه التحديد، يمكن للتخطيط الاستراتيجي في مرحلة تصميم الذكاء الاصطناعي أن يقلل من التأثير البيئي طوال عمره الافتراضي. تشمل الاعتبارات الخاصة بالمؤسسات التي تسعى إلى تطوير نماذج الذكاء الاصطناعي الموفرة للطاقة ما يلي:
-
تحدد بنية النظام الأساسي للنموذج مدى كفاءة استخدام موارد الأجهزة الأساسية. ويؤثر هذا أيضًا على مرونة النموذج بشكل عام وصيانته على المدى الطويل. تقرر المنظمات المكان الذي ستتم فيه المعالجة فعليًا والمعالجات التي ستقوم بهذا العمل. يمكن أن يساعد اختيار البنى الموفرة للطاقة في عزل الشركات عن ارتفاع تكاليف الطاقة المرتبطة بالذكاء الاصطناعي، وتزايد الطلب على الطاقة في المستقبل لحلولها، مما يؤدي إلى تكاليف بيئية حتى عند الاعتماد على الطاقة المتجددة.
-
يؤثر تصميم التطبيق أيضًا على متطلبات الطاقة. إن اختيار نموذج تأسيسي، بدلاً من تدريب نموذج جديد، يتجنب الكثير من الطاقة اللازمة للتطوير ويوزع الطاقة المستخدمة طوال حياة النموذج. تعمل تقنيات مثل التكميم (ضغط النماذج لتقليل استخدام الذاكرة للمعلمات) وتقليل الأبعاد (تحويل البيانات من مساحة عالية الأبعاد إلى مساحة منخفضة الأبعاد) على تبسيط المعالجة ويمكن أن تزيد من تحسين كفاءة النموذج. في بعض الحالات، يمكن أيضًا تصميم تطبيقات الذكاء الاصطناعي للمعالجة المجمعة بدلاً من المعالجة في الوقت الفعلي، والتي تميل إلى أن تكون أكثر استهلاكًا للطاقة.
-
ينبغي لمهندسي الحلول الذين يعملون على تحسين كفاءة استخدام الطاقة أن يهدفوا إلى البناء أصغر نماذج الذكاء الاصطناعي وأكثرها كفاءة اللازمة لتحقيق النتائج المرجوة. تعمل النماذج اللغوية الأصغر حجمًا بشكل أسرع وتتطلب وقتًا وطاقة أقل لمعالجة المهام. إن بناء نماذج “بالحجم الصحيح” يقلل من متطلبات الطاقة دون التضحية بالأداء.
-
تكرار التدريب وإعادة التدريب للنموذج وينبغي أيضا النظر فيها. يمكن للشركات اختيار أساليب التدريب النموذجية الموفرة للطاقة مثل توليد الاسترجاع المعزز (RAG). تقوم RAG بتوصيل الشبكة العصبية للذكاء الاصطناعي بقاعدة معرفية جديدة (مثل ورقة تقنية جديدة أو قاعدة بيانات للصور) دون إعادة التدريب.
-
ومن الممكن أن يؤدي تصميم نماذج طويلة العمر إلى الحد من تأثيرها البيئي من خلال تجنب الحاجة إلى إعادة التدريب وإعادة الانتشار. يمكن لنموذج الذكاء الاصطناعي التوليدي أن ينتج ملايين أو حتى مليارات الاستدلالات على مدار عمره. ويؤثر عدد المعالجات التي تدعم النموذج، إلى جانب سرعتها واستهلاكها للطاقة، على الطاقة اللازمة لإنتاج كل استنتاج. النموذج الذي يشهد المزيد من حركة المرور سيتطلب عمومًا طاقة أكثر من النموذج الأقل نشاطًا.
اقتصاديات الذكاء الاصطناعي الأخضر
يتم نشر الذكاء الاصطناعي عادةً في السحابة، حيث يعتمد مقدمو البرامج كخدمة (SaaS) على منصات السحابة العامة لتقديم حلول مدعومة بالذكاء الاصطناعي. لدى كل من أصحاب المصلحة المختلفين في هذا النظام البيئي – موفرو SaaS والمنصات السحابية والعملاء – أسباب اقتصادية لإعطاء الأولوية لممارسات الذكاء الاصطناعي الأكثر صداقة للبيئة.
بالنسبة لشركات SaaS، تؤثر تكلفة خدمات وموارد النظام الأساسي السحابي العام (مثل الحوسبة والتخزين وقدرة الشبكة) بشكل مباشر على الهوامش. وكلما زادت كفاءة عمل نماذج الذكاء الاصطناعي الخاصة بها، انخفض استهلاكها للموارد، مما يقلل التكاليف والأثر البيئي.
وبما أن نماذج الذكاء الاصطناعي يمكن أن تكون كثيفة الاستخدام للموارد، فإن تقليل الاستخدام من خلال تطوير النماذج المدروسة يصبح أمرًا بالغ الأهمية لكل من فعالية التكلفة والاستدامة. تشترك المنصات السحابية العامة في حوافز مماثلة. تعتمد ربحيتها على تحسين عملية شراء وتشغيل مراكز البيانات الخاصة بها. يؤدي تقليل استهلاك الطاقة عبر قدرات الحوسبة والتخزين إلى كفاءة أعلى وهوامش ربح أفضل.
ومع ذلك، مع نمو استخدام الذكاء الاصطناعي، سيزداد الطلب على موارد السحابة العامة، مما يؤدي إلى زيادة كبيرة في استهلاك الطاقة – حتى مع النشر الأمثل. ولذلك، فإن استخدام الطاقة المتجددة لتشغيل المنصات السحابية العامة سيكون أمرًا بالغ الأهمية لزيادة تقليل انبعاثات الكربون الناجمة عن الذكاء الاصطناعي والبرامج السحابية الأخرى.
وهذا يسلط الضوء على دور العملاء الذين لديهم تأثير متزايد على ممارسات الذكاء الاصطناعي الأكثر مراعاة للبيئة. ومع مبادرات الاستدامة والضغوط التنظيمية ومطالب المستهلكين بالشفافية، تعطي العديد من الشركات الآن الأولوية للبائعين الذين يظهرون المسؤولية البيئية. تتمتع هذه المؤسسات بالقدرة الشرائية للمطالبة بحلول الذكاء الاصطناعي التي تقلل من استهلاك الطاقة، مما يدفع مقدمي الخدمات السحابية نحو عمليات أكثر مراعاة للبيئة مثل التشغيل باستخدام الطاقة المتجددة.
وفي نهاية المطاف، مع زيادة عدد الشركات التي تطالب بالذكاء الاصطناعي الواعي بيئيًا، فإن ذلك سيؤدي إلى اعتماد أوسع للممارسات الأكثر مراعاة للبيئة عبر النظام البيئي التكنولوجي.
الطريق إلى الذكاء الاصطناعي المستدام
ومن خلال اعتماد بنيات موفرة للطاقة، وتحسين نماذج الذكاء الاصطناعي للأداء، وحث مقدمي الخدمات السحابية على تبني الطاقة المتجددة، يمكن للشركات المساعدة في تقليل البصمة الكربونية لحلول الذكاء الاصطناعي الخاصة بهم. لا يقتصر الذكاء الاصطناعي المستدام على حماية الكوكب فحسب، بل إنه أيضًا خطوة تجارية ذكية يمكن أن تقلل التكاليف وتلبي الطلب المتزايد على التكنولوجيا المسؤولة من كل من المنظمين والمستهلكين. إن مستقبل الذكاء الاصطناعي مشرق، ولكن فقط إذا ضمنا أنه أخضر.
