عدد اليوم
أبوظبي (الاتحاد)
تناول سام ألتمان، الرئيس التنفيذي لشركة OpenAI، الأثر البيئي للذكاء الاصطناعي، خاصة مع التوسع الكبير في استخدام تطبيقاته عالميًا، وذلك خلال فعالية استضافتها صحيفة The Indian Express في الهند، حيث قدّم رؤية مغايرة لبعض الأرقام المتداولة بشأن استهلاك الموارد.وفق موقع تك كرانش المتخصص في أخبار التكنولوجيا.
استهلاك المياه
ألتمان نفى صحة الادعاءات التي تشير إلى أن استخدام تطبيقات الذكاء الاصطناعي يستهلك كميات ضخمة من المياه لكل استعلام. وأوضح أن مسألة استهلاك المياه كانت مرتبطة في السابق بأساليب تبريد تقليدية في مراكز البيانات، مثل التبريد بالتبخير، وهي تقنيات لم تعد مستخدمة على نطاق واسع كما كان في الماضي.
وأشار،ألتمان، إلى أن بعض الأرقام المتداولة عبر الإنترنت، مثل القول إن استعلامًا واحدًا يستهلك عشرات الجالونات من المياه، لا تستند إلى واقع دقيق، مؤكدًا أن هذا الطرح مبالغ فيه ولا يعكس الصورة الفعلية للتطورات التقنية الحالية.
الطاقة... التحدي الحقيقي
في المقابل، أقر ألتمان بأن القلق المرتبط باستهلاك الطاقة أمر مشروع، لكن ليس على مستوى كل طلب فردي، بل من حيث الاستهلاك الإجمالي المتزايد نتيجة الانتشار الواسع للذكاء الاصطناعي. فمع دخول هذه التقنيات في مختلف القطاعات، يرتفع الطلب على مراكز البيانات وقدرات الحوسبة بشكل مستمر.
ومن وجهة نظره، يكمن الحل في تسريع التحول نحو مصادر طاقة نظيفة، مثل الطاقة النووية والطاقة الشمسية وطاقة الرياح، لضمان تلبية الطلب المتنامي دون مضاعفة الأعباء البيئية.
الشفافية التنظيمية
ولا توجد حاليًا التزامات قانونية واضحة تُلزم شركات التكنولوجيا بالإفصاح عن استهلاكها من الطاقة والمياه، ما يدفع الباحثين إلى محاولة قياس هذه التأثيرات بصورة مستقلة.
كما أن توسع مراكز البيانات ارتبط في بعض المناطق بارتفاع أسعار الكهرباء، ما زاد معدل النقاش العام حول الكلفة البيئية للذكاء الاصطناعي.
مقارنات وتقديرات
وعند سؤاله عن تقديرات تشير إلى أن استعلامًا واحدًا عبر ChatGPT يعادل استهلاك طاقة شحن بطارية هاتف ذكي أكثر من مرة، استبعد ألتمان دقة هذا الطرح، معتبرًا أنه مبالغ فيه.
كما انتقد المقارنات التي تضع تكلفة تدريب نموذج ذكاء اصطناعي في مواجهة الطاقة اللازمة لإجابة إنسان عن سؤال واحد، واصفًا ذلك بأنه طرح غير متوازن. فبحسب رأيه، تدريب الإنسان نفسه عملية طويلة ومكلفة من حيث الموارد، تمتد لسنوات طويلة من التعليم والرعاية.
معيار الكفاءة بعد التدريب
يرى ألتمان أن المقارنة الأكثر عدلًا تتمثل في قياس مقدار الطاقة اللازمة لإجابة نموذج ذكاء اصطناعي عن سؤال بعد انتهاء مرحلة التدريب. ووفق هذا المنظور، يعتقد أن الذكاء الاصطناعي قد يكون قد وصل بالفعل إلى مستوى منافس، وربما متفوق، من حيث كفاءة استخدام الطاقة.
ألتمان يقر بوجود تحديات بيئية مرتبطة بالذكاء الاصطناعي، لكنه يضعها في إطار أوسع يرتبط بتحول عالمي في بنية الطاقة، معتبرًا أن مستقبل هذه التقنيات يجب أن يسير بالتوازي مع تسريع الاعتماد على مصادر نظيفة ومستدامة.
