بينما لا تزال الأسئلة حول مخاطر الذكاء الاصطناعي ، بما في ذلك المعلومات الخاطئة والتهديدات التي يتعرض لها الاستغناء عن الوظائف البشرية ، تهيمن على المناقشة ، يدق أستاذ بجامعة بوسطن ناقوس الخطر بشأن تأثير جانبي محتمل آخر - وهو أن أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدية يمكن أن يكون لها تأثير بيئي كبير. **
كتبت كيت ساينكو ، الأستاذة المشاركة في علوم الكمبيوتر في جامعة بوسطن ، في مقال لصحيفة The Conversation: "بصفتي باحثة في الذكاء الاصطناعي ، غالبًا ما أشعر بالقلق بشأن تكلفة الطاقة لبناء نماذج الذكاء الاصطناعي." ، كلما استغرقت المزيد من الطاقة ".
في حين أن استهلاك الطاقة في سلاسل الكتل مثل Bitcoin و Ethereum أصبح محور البحث والنقاش من Twitter إلى قاعات الكونجرس ، فإن تأثير التطورات السريعة في الذكاء الاصطناعي على الكوكب لم يحظ بنفس الاهتمام بعد.
تهدف البروفيسور ساينكو إلى تغيير ذلك ، لكنها تقر في مقالها بوجود بيانات محدودة حول البصمة الكربونية لاستعلامات الذكاء الاصطناعي الفردية. ومع ذلك ، قالت إن النتائج أظهرت أن استعلامات الذكاء الاصطناعي التوليدية تستهلك طاقة أكثر من أربعة إلى خمسة أضعاف الطاقة التي تستهلكها استعلامات محرك البحث البسيطة.
وفقًا لتقرير في عام 2019 ، ذكر البروفيسور ساينكو نموذجًا توليديًا للذكاء الاصطناعي يسمى BERT (تمثيلات التشفير ثنائية الاتجاه من المحولات) ، والذي يحتوي على 110 مليون معلمة ، والطاقة المستهلكة لتدريب النموذج تعادل شخصًا واحدًا يسافر عبر رحلة وطراز قاري. التدريب باستخدام وحدات معالجة الرسومات (GPUs).
في نماذج الذكاء الاصطناعي ، المعلمات هي متغيرات يتم تعلمها من البيانات التي توجه تنبؤات النموذج. عادةً ما يعني المزيد من المعلمات في النموذج نموذجًا أكثر تعقيدًا وبالتالي يتطلب المزيد من البيانات وموارد الحوسبة. أثناء التدريب ، يتم ضبط المعلمات لتقليل الخطأ.
في المقابل ، ذكر البروفيسور ساينكو أن طراز GPT-3 الخاص بـ OpenAI يحتوي على 175 مليار معلمة ويستهلك قدرًا من الطاقة مثل 123 سيارة ركاب تعمل بالبنزين لمدة عام ، أو حوالي 1،287 ميغاواط / ساعة. كهرباء. في الوقت نفسه ، أنتج النموذج 552 طنًا من ثاني أكسيد الكربون. وأضافت أيضًا أن هذا الرقم هو فقط عندما يكون النموذج جاهزًا للإطلاق ، دون أن يبدأ أي مستهلكين في استخدام النموذج.
قال البروفيسور ساينكو ، مشيرًا إلى إضافة Microsoft ChatGPT إلى متصفح الويب Bing الخاص بها في وقت سابق من هذا الشهر: "إذا أصبحت روبوتات الدردشة شائعة مثل محركات البحث ، فإن تكاليف الطاقة لنشر هذه الذكاء الاصطناعي يمكن أن تكون عالية جدًا".
ومما يزيد الأمور تعقيدًا أن المزيد والمزيد من روبوتات الدردشة المدعومة بالذكاء الاصطناعي ، مثل Perplexity AI و ChatGPT الشهير من OpenAI ، تطلق تطبيقات للهاتف المحمول. هذا يجعلها أسهل في الاستخدام وعرضها لقاعدة أوسع من المستخدمين.
وأشار البروفيسور ساينكو إلى دراسة أجرتها Google ووجدت أن استخدام معماريات ومعالجات نموذجية أكثر كفاءة ، بالإضافة إلى مراكز بيانات أكثر صداقة للبيئة ، يمكن أن يقلل بشكل كبير من البصمة الكربونية.
"لن يؤدي نموذج واحد كبير للذكاء الاصطناعي إلى تدمير البيئة ، ولكن إذا طورت آلاف الشركات روبوتات ذكاء اصطناعي مختلفة قليلاً لأغراض مختلفة ، واستخدم ملايين العملاء كل روبوت ، فقد يكون استهلاك الطاقة مشكلة."
في النهاية ، خلصت ساينكو إلى أن هناك حاجة إلى مزيد من البحث لجعل الذكاء الاصطناعي التوليدي أكثر كفاءة ، لكنها متفائلة.
وكتبت: "النبأ السار هو أن الذكاء الاصطناعي يمكن أن يعمل على الطاقة المتجددة. من خلال وضع الحسابات حيث تكون الطاقة المتجددة أكثر وفرة ، أو في الأوقات التي تكون فيها الطاقة المتجددة أكثر وفرة ، سنكون قادرين على القيام بذلك بكفاءة أكبر بكثير مما لو كنا باستخدام الوقود الأحفوري في الغالب. "هذا يمكن أن يقلل الانبعاثات بمعامل 30 إلى 40 مقارنة بالشبكة السائدة."
شاهد النسخة الأصلية
المحتوى هو للمرجعية فقط، وليس دعوة أو عرضًا. لا يتم تقديم أي مشورة استثمارية أو ضريبية أو قانونية. للمزيد من الإفصاحات حول المخاطر، يُرجى الاطلاع على إخلاء المسؤولية.
ما هو تأثير أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدية على البيئة؟
بينما لا تزال الأسئلة حول مخاطر الذكاء الاصطناعي ، بما في ذلك المعلومات الخاطئة والتهديدات التي يتعرض لها الاستغناء عن الوظائف البشرية ، تهيمن على المناقشة ، يدق أستاذ بجامعة بوسطن ناقوس الخطر بشأن تأثير جانبي محتمل آخر - وهو أن أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدية يمكن أن يكون لها تأثير بيئي كبير. **
كتبت كيت ساينكو ، الأستاذة المشاركة في علوم الكمبيوتر في جامعة بوسطن ، في مقال لصحيفة The Conversation: "بصفتي باحثة في الذكاء الاصطناعي ، غالبًا ما أشعر بالقلق بشأن تكلفة الطاقة لبناء نماذج الذكاء الاصطناعي." ، كلما استغرقت المزيد من الطاقة ".
في حين أن استهلاك الطاقة في سلاسل الكتل مثل Bitcoin و Ethereum أصبح محور البحث والنقاش من Twitter إلى قاعات الكونجرس ، فإن تأثير التطورات السريعة في الذكاء الاصطناعي على الكوكب لم يحظ بنفس الاهتمام بعد.
تهدف البروفيسور ساينكو إلى تغيير ذلك ، لكنها تقر في مقالها بوجود بيانات محدودة حول البصمة الكربونية لاستعلامات الذكاء الاصطناعي الفردية. ومع ذلك ، قالت إن النتائج أظهرت أن استعلامات الذكاء الاصطناعي التوليدية تستهلك طاقة أكثر من أربعة إلى خمسة أضعاف الطاقة التي تستهلكها استعلامات محرك البحث البسيطة.
وفقًا لتقرير في عام 2019 ، ذكر البروفيسور ساينكو نموذجًا توليديًا للذكاء الاصطناعي يسمى BERT (تمثيلات التشفير ثنائية الاتجاه من المحولات) ، والذي يحتوي على 110 مليون معلمة ، والطاقة المستهلكة لتدريب النموذج تعادل شخصًا واحدًا يسافر عبر رحلة وطراز قاري. التدريب باستخدام وحدات معالجة الرسومات (GPUs).
في نماذج الذكاء الاصطناعي ، المعلمات هي متغيرات يتم تعلمها من البيانات التي توجه تنبؤات النموذج. عادةً ما يعني المزيد من المعلمات في النموذج نموذجًا أكثر تعقيدًا وبالتالي يتطلب المزيد من البيانات وموارد الحوسبة. أثناء التدريب ، يتم ضبط المعلمات لتقليل الخطأ.
في المقابل ، ذكر البروفيسور ساينكو أن طراز GPT-3 الخاص بـ OpenAI يحتوي على 175 مليار معلمة ويستهلك قدرًا من الطاقة مثل 123 سيارة ركاب تعمل بالبنزين لمدة عام ، أو حوالي 1،287 ميغاواط / ساعة. كهرباء. في الوقت نفسه ، أنتج النموذج 552 طنًا من ثاني أكسيد الكربون. وأضافت أيضًا أن هذا الرقم هو فقط عندما يكون النموذج جاهزًا للإطلاق ، دون أن يبدأ أي مستهلكين في استخدام النموذج.
قال البروفيسور ساينكو ، مشيرًا إلى إضافة Microsoft ChatGPT إلى متصفح الويب Bing الخاص بها في وقت سابق من هذا الشهر: "إذا أصبحت روبوتات الدردشة شائعة مثل محركات البحث ، فإن تكاليف الطاقة لنشر هذه الذكاء الاصطناعي يمكن أن تكون عالية جدًا".
ومما يزيد الأمور تعقيدًا أن المزيد والمزيد من روبوتات الدردشة المدعومة بالذكاء الاصطناعي ، مثل Perplexity AI و ChatGPT الشهير من OpenAI ، تطلق تطبيقات للهاتف المحمول. هذا يجعلها أسهل في الاستخدام وعرضها لقاعدة أوسع من المستخدمين.
وأشار البروفيسور ساينكو إلى دراسة أجرتها Google ووجدت أن استخدام معماريات ومعالجات نموذجية أكثر كفاءة ، بالإضافة إلى مراكز بيانات أكثر صداقة للبيئة ، يمكن أن يقلل بشكل كبير من البصمة الكربونية.
"لن يؤدي نموذج واحد كبير للذكاء الاصطناعي إلى تدمير البيئة ، ولكن إذا طورت آلاف الشركات روبوتات ذكاء اصطناعي مختلفة قليلاً لأغراض مختلفة ، واستخدم ملايين العملاء كل روبوت ، فقد يكون استهلاك الطاقة مشكلة."
في النهاية ، خلصت ساينكو إلى أن هناك حاجة إلى مزيد من البحث لجعل الذكاء الاصطناعي التوليدي أكثر كفاءة ، لكنها متفائلة.
وكتبت: "النبأ السار هو أن الذكاء الاصطناعي يمكن أن يعمل على الطاقة المتجددة. من خلال وضع الحسابات حيث تكون الطاقة المتجددة أكثر وفرة ، أو في الأوقات التي تكون فيها الطاقة المتجددة أكثر وفرة ، سنكون قادرين على القيام بذلك بكفاءة أكبر بكثير مما لو كنا باستخدام الوقود الأحفوري في الغالب. "هذا يمكن أن يقلل الانبعاثات بمعامل 30 إلى 40 مقارنة بالشبكة السائدة."