الذكاء الاصطناعي: هل تدمر محادثاتك الكوكب سراً؟ اكتشف التكلفة الكربونية! الذكاء الاصطناعي, التكلفة الكربونية, تأثير البيئة
تُحدث أدوات الذكاء الاصطناعي، مثل "شات جي بي تي"، تحولًا جذريًا في حياتنا الشخصية والمهنية. يستخدم حوالي 52% من البالغين الأمريكيين نماذج لغوية واسعة النطاق بانتظام. لكن دراسة حديثة تكشف عن التكاليف البيئية الهائلة لهذه التقنيات. هذه التكاليف قد تدفعك لإعادة تقييم استخدامك لروبوتات الدردشة.
التأثير البيئي للذكاء الاصطناعي: دراسة تكشف الحقائق
أجرى باحثون من جامعة ميونخ للعلوم التطبيقية (HM) دراسة على 14 نموذجًا مختلفًا لنماذج لغوية واسعة النطاق. تراوحت هذه النماذج بين قواعد المعرفة الأساسية والمعقدة. قاموا بتزويد كل نموذج بـ 1000 سؤال "قياسي". كان الهدف تحديد كمية "الرموز" التي تتحول إلى انبعاثات غازات دفيئة.
التفكير الصريح يرفع استهلاك الطاقة
صرح ماكسيميليان دونر، الباحث بجامعة ميونخ والمؤلف الرئيسي للدراسة: "إن الأثر البيئي لاستجواب نماذج لغوية واسعة النغاق المُدرّبة يتحدد بشكل كبير من خلال نهجهم في التفكير". وأضاف: "تؤدي عمليات التفكير الصريحة إلى زيادة كبيرة في استهلاك الطاقة وانبعاثات الكربون". وأوضح دونر أن "النماذج المُدعّمة بالاستدلال تُنتج انبعاثات ثاني أكسيد الكربون أكثر بـ 50 مرة من نماذج الاستجابة الموجزة". جاءت هذه النتائج بحسب ما ذكره موقع newatlas.
الرموز والمعاملات: مفتاح فهم التكلفة البيئية
لفهم كيفية عمل برامج التعلم العميق (LLM) وتكلفتها البيئية، يجب النظر إلى الرموز والمعاملات. عندما نكتب "موجهًا" أو prompt، نولد رموزًا تمثل أجزاء من هذا الموجه. ثم تولد برامج التعلم العميق المزيد منها عند بدء عملها. البرامج ذات قدرات التفكير المتقدمة والمكثفة تنتج المزيد من الرموز. الرموز هي أساس الحوسبة، والتي تشمل البحث والربط والتقييم. تتطلب الحوسبة طاقة، وهذه الطاقة تنتج انبعاثات ثاني أكسيد الكربون. النماذج الأكثر تعقيدًا ودقة هي غالبًا الأكثر استهلاكًا للطاقة.
قياس استهلاك الطاقة وانبعاثات الكربون
استخدم العلماء جهاز كمبيوتر مزودًا بوحدة معالجة رسومية لقياس استهلاك الطاقة. طبقوا متوسط عامل انبعاث قدره 480 جرامًا من ثاني أكسيد الكربون لكل كيلوواط ساعة. طلبوا من كل نموذج من النماذج الأربعة عشر الإجابة على 1000 سؤال اختباري. غطت هذه الأسئلة الفلسفة وتاريخ العالم والقانون الدولي والجبر المجرد والرياضيات. كانت نماذج LLM التي تم اختبارها مزيجًا من النماذج النصية فقط ونماذج الاستدلال من Meta وAlibaba وDeep Cognito وDeepseek.