هل الذكاء الاصطناعي التوليدي ضار بالبيئة؟ عالم كمبيوتر يشرح البصمة الكربونية لـ ChatGPT وأبناء عمومته

الذكاء الاصطناعي التوليدي هو التكنولوجيا الجديدة الرائجة وراء روبوتات المحادثة ومولدات الصور. ولكن ما مدى سخونة الكوكب؟

بصفتي باحثًا في الذكاء الاصطناعي ، غالبًا ما أشعر بالقلق بشأن تكاليف الطاقة لبناء نماذج الذكاء الاصطناعي. كلما زادت قوة الذكاء الاصطناعي ، زادت الطاقة التي يتطلبها. ماذا يعني ظهور نماذج ذكاء اصطناعي توليدية أكثر قوة بشكل متزايد للبصمة الكربونية المستقبلية للمجتمع؟

يشير مصطلح “توليدي” إلى قدرة خوارزمية الذكاء الاصطناعي على إنتاج بيانات معقدة. البديل هو الذكاء الاصطناعي “التمييزي” ، الذي يختار بين عدد ثابت من الخيارات وينتج رقمًا واحدًا فقط. مثال على الناتج التمييزي هو اختيار الموافقة على طلب القرض.

يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي إنشاء مخرجات أكثر تعقيدًا ، مثل جملة أو فقرة أو صورة أو حتى مقطع فيديو قصير. لطالما تم استخدامه في تطبيقات مثل مكبرات الصوت الذكية لإنشاء استجابات صوتية ، أو في الإكمال التلقائي لاقتراح استعلام بحث. ومع ذلك ، فقد اكتسب مؤخرًا فقط القدرة على إنشاء لغة شبيهة بالبشر وصور واقعية.

استخدام قوة أكبر من أي وقت مضى

يصعب تقدير تكلفة الطاقة الدقيقة لنموذج واحد للذكاء الاصطناعي ، وتشمل الطاقة المستخدمة لتصنيع المعدات الحاسوبية ، وإنشاء النموذج واستخدام النموذج في الإنتاج. في عام 2019 ، وجد الباحثون أن إنشاء نموذج ذكاء اصطناعي مولّد يسمى BERT مع 110 مليون معلمة يستهلك طاقة رحلة ذهابًا وإيابًا عابرة للقارات لشخص واحد. يشير عدد المعلمات إلى حجم النموذج ، حيث تكون النماذج الأكبر بشكل عام أكثر مهارة. قدر الباحثون أن إنشاء GPT-3 الأكبر بكثير ، والذي يحتوي على 175 مليار معلمة ، استهلك 1،287 ميغاواط / ساعة من الكهرباء وولد 552 طنًا من مكافئ ثاني أكسيد الكربون ، أي ما يعادل 123 سيارة ركاب تعمل بالبنزين مدفوعة لمدة عام واحد. وذلك فقط من أجل تجهيز النموذج للإطلاق ، قبل أن يبدأ أي مستهلك في استخدامه.

الحجم ليس المتنبئ الوحيد بانبعاثات الكربون. نموذج BLOOM مفتوح الوصول ، الذي طوره مشروع BigScience في فرنسا ، مشابه في الحجم لـ GPT-3 ولكنه يحتوي على بصمة كربونية أقل بكثير ، حيث يستهلك 433 ميجاوات في الساعة من الكهرباء في توليد 30 طنًا من مكافئ ثاني أكسيد الكربون. وجدت دراسة أجرتها Google أنه بالنسبة للحجم نفسه ، فإن استخدام بنية ومعالج نموذج أكثر كفاءة ومركز بيانات أكثر صداقة للبيئة يمكن أن يقلل من انبعاثات الكربون بنسبة 100 إلى 1000 مرة.

تستخدم النماذج الأكبر حجمًا المزيد من الطاقة أثناء نشرها. هناك بيانات محدودة حول البصمة الكربونية لاستعلام واحد للذكاء الاصطناعي ، لكن بعض أرقام الصناعة تقدر أنه أعلى بأربع إلى خمس مرات من استعلام محرك البحث. نظرًا لأن روبوتات الدردشة ومولدات الصور أصبحت أكثر شيوعًا ، ومع دمج Google و Microsoft لنماذج لغة AI في محركات البحث الخاصة بهم ، فإن عدد الاستعلامات التي يتلقونها كل يوم يمكن أن ينمو بشكل كبير.

روبوتات الذكاء الاصطناعي للبحث

قبل بضع سنوات ، لم يكن الكثير من الأشخاص خارج مختبرات الأبحاث يستخدمون نماذج مثل BERT أو GPT. تغير ذلك في 30 نوفمبر 2022 ، عندما أصدرت شركة OpenAI ChatGPT. وفقًا لأحدث البيانات المتاحة ، استقبل ChatGPT أكثر من 1.5 مليار زيارة في مارس 2023. قامت Microsoft بدمج ChatGPT في محرك البحث الخاص بها ، Bing ، وجعلته متاحًا للجميع في 4 مايو 2023. إذا أصبحت روبوتات الدردشة شائعة مثل محركات البحث ، فإن الطاقة يمكن أن تزيد تكاليف نشر أنظمة الذكاء الاصطناعي. لكن مساعدي الذكاء الاصطناعي لديهم العديد من الاستخدامات أكثر من مجرد البحث ، مثل كتابة المستندات وحل المشكلات الحسابية وإنشاء حملات تسويقية.

مشكلة أخرى هي أن نماذج الذكاء الاصطناعي بحاجة إلى التحديث باستمرار. على سبيل المثال ، تم تدريب ChatGPT فقط على البيانات حتى عام 2021 ، لذلك لا يعرف أي شيء حدث منذ ذلك الحين. إن البصمة الكربونية لإنشاء ChatGPT ليست معلومات عامة ، لكنها على الأرجح أعلى بكثير من تلك الخاصة بـ GPT-3. إذا كان لا بد من إعادة إنشائها على أساس منتظم لتحديث معرفتها ، فإن تكاليف الطاقة ستزداد بشكل أكبر.

أحد الجوانب الإيجابية هو أن طلب chatbot يمكن أن يكون طريقة مباشرة للحصول على المعلومات أكثر من استخدام محرك البحث. بدلاً من الحصول على صفحة مليئة بالروابط ، تحصل على إجابة مباشرة كما تفعل من شخص ، بافتراض أن مشكلات الدقة قد تم تخفيفها. قد يؤدي الوصول إلى المعلومات بشكل أسرع إلى تعويض الاستخدام المتزايد للطاقة مقارنة بمحرك البحث.

طرق إلى الأمام

من الصعب التنبؤ بالمستقبل ، لكن نماذج الذكاء الاصطناعي الضخمة موجودة لتبقى ، ومن المحتمل أن يلجأ الناس إليها بشكل متزايد للحصول على المعلومات. على سبيل المثال ، إذا احتاج أحد الطلاب إلى المساعدة في حل مشكلة في الرياضيات الآن ، فإنه يسأل مدرسًا أو صديقًا ، أو يستشير كتابًا دراسيًا. في المستقبل ، من المحتمل أن يسألوا روبوت محادثة. الأمر نفسه ينطبق على المعرفة المتخصصة الأخرى مثل المشورة القانونية أو الخبرة الطبية.

في حين أن نموذجًا واحدًا كبيرًا للذكاء الاصطناعي لن يدمر البيئة ، إذا طورت ألف شركة روبوتات ذكاء اصطناعي مختلفة قليلاً لأغراض مختلفة ، يستخدم كل منها ملايين العملاء ، فقد يصبح استخدام الطاقة مشكلة. هناك حاجة إلى مزيد من البحث لجعل الذكاء الاصطناعي التوليدي أكثر كفاءة. الخبر السار هو أن الذكاء الاصطناعي يمكن أن يعمل على الطاقة المتجددة. من خلال إحضار الحساب إلى حيث تكون الطاقة الخضراء أكثر وفرة ، أو جدولة الحساب لأوقات اليوم التي تكون فيها الطاقة المتجددة متاحة أكثر ، يمكن تقليل الانبعاثات بمقدار 30 إلى 40 ، مقارنة باستخدام شبكة يهيمن عليها الوقود الأحفوري.

أخيرًا ، قد يكون الضغط المجتمعي مفيدًا في تشجيع الشركات ومختبرات الأبحاث على نشر البصمات الكربونية لنماذج الذكاء الاصطناعي الخاصة بهم ، كما يفعل البعض بالفعل. في المستقبل ، ربما يمكن للمستهلكين استخدام هذه المعلومات لاختيار روبوت محادثة “أكثر صداقة للبيئة”.