في عصر يتغلغل فيه الذكاء الاصطناعي (AI) بسرعة في جوانب مختلفة من حياتنا، بدءًا من الإجابة على الاستعلامات البسيطة وصولًا إلى إنشاء محتوى معقد، من السهل التغاضي عن استهلاك الطاقة المرتبط بهذه التفاعلات. في حين أن التعبير عن الامتنان لروبوت الدردشة الذكي الخاص بك قد يبدو غير مهم، إلا أن الإنفاق التراكمي للطاقة لهذه التبادلات يمكن أن يكون كبيرًا. وإدراكًا لذلك، طورت Hugging Face أداة جديدة مصممة لتقديم رؤى حول استخدام الطاقة في تفاعلات روبوتات الدردشة الذكية.
ChatUI: مُقدِّر استهلاك الطاقة في الوقت الفعلي
توفر واجهة الطاقة ChatUI تقديرًا في الوقت الفعلي للطاقة المستهلكة أثناء التفاعلات مع نماذج الذكاء الاصطناعي. وهي تقدم هذه التقديرات جنبًا إلى جنب مع مقارنات لاستهلاك الطاقة للأجهزة المنزلية الشائعة، مثل مصابيح LED وشواحن الهواتف، مما يوفر سياقًا ملموسًا لفهم البصمة الطاقية لتفاعلات الذكاء الاصطناعي. يمكن للمستخدمين إدخال استعلامات مخصصة أو الاختيار من بين مجموعة من المطالبات المقترحة لإنشاء ردود من نموذج الذكاء الاصطناعي، مصحوبة بتقدير لمتطلبات الطاقة المقابلة.
على سبيل المثال، قدرت الأداة أن إنشاء “بريد إلكتروني احترافي” باستخدام نموذج الذكاء الاصطناعي استغرق ما يزيد قليلاً عن 25 ثانية واستهلك 0.5 واط/ساعة من الطاقة، أي ما يعادل حوالي 2.67% من شحن الهاتف بالكامل. وبالمثل، تطلب إنشاء نص مدته 90 ثانية لاختبار برنامج النسخ 1.4 واط/ساعة، أي ما يعادل 7.37% من شحن الهاتف، أو 22 دقيقة من استخدام مصباح LED، أو 0.6 ثانية من تشغيل الميكروويف. حتى رد بسيط من نموذج الذكاء الاصطناعي بـ “شكرًا لك” قُدِّر أنه يستهلك 0.2% من شحن الهاتف.
من الأهمية بمكان ملاحظة أن ChatUI يقدم تقديرات تقريبية وليست قياسات دقيقة. الأداة متوافقة مع نماذج الذكاء الاصطناعي المختلفة، بما في ذلك Llama 3.3 70B من Meta وGemma 3 من Google، مما يسمح للمستخدمين بتقييم استهلاك الطاقة لمنصات الذكاء الاصطناعي المختلفة.
استهلاك طاقة الذكاء الاصطناعي مقابل محركات البحث التقليدية
تقدر وكالة الطاقة الدولية (IEA) أن طلب ChatGPT واحد يستهلك ما يقرب من عشرة أضعاف الكهرباء المطلوبة لإجراء بحث نموذجي على Google، مع 2.9 واط/ساعة مقارنة بـ 0.2 واط/ساعة، على التوالي. إذا كان ChatGPT سيتعامل مع جميع عمليات البحث اليومية البالغ عددها 9 مليارات عملية، فسيحتاج ذلك إلى ما يقرب من 10 تيرابايت/ساعة من الكهرباء الإضافية سنويًا، أي ما يعادل استهلاك الكهرباء السنوي لـ 1.5 مليون مقيم في الاتحاد الأوروبي.
ينبع التأثير البيئي للذكاء الاصطناعي بشكل أساسي من مطالب الطاقة والمياه الكبيرة لمراكز البيانات، التي تضم البنية التحتية اللازمة لتدريب وتشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي. تتوقع وكالة الطاقة الدولية أن يزداد استهلاك الكهرباء العالمي للذكاء الاصطناعي عشرة أضعاف بين عامي 2023 و2026، في حين أن متطلبات المياه بحلول عام 2027 يمكن أن تتجاوز إجمالي استخدام المياه السنوي للدنمارك.
الخوض في الآثار المترتبة على الطاقة للذكاء الاصطناعي
لقد بشر ظهور الذكاء الاصطناعي بعصر من التقدم التكنولوجي غير المسبوق، وأحدث ثورة في الصناعات وغير الطريقة التي نتفاعل بها مع العالم من حولنا. ومع ذلك، فإن الاعتماد المتزايد على أنظمة الذكاء الاصطناعي يثير أيضًا مخاوف بشأن تأثيرها البيئي، لا سيما من حيث استهلاك الطاقة. للحصول على فهم شامل لهذه القضية، من الضروري استكشاف العوامل المختلفة التي تساهم في البصمة الطاقية للذكاء الاصطناعي ودراسة العواقب المحتملة لاستهلاك الطاقة الجامح.
الطبيعة كثيفة الاستهلاك للطاقة لتدريب وتشغيل الذكاء الاصطناعي
تتطلب نماذج الذكاء الاصطناعي، وخاصة نماذج التعلم العميق، كميات هائلة من البيانات والموارد الحسابية للتدريب بفعالية. تتضمن عملية التدريب تغذية مجموعات بيانات ضخمة في النموذج، مما يسمح له بتعلم الأنماط والعلاقات داخل البيانات. هذه العملية كثيفة الحساب ويمكن أن تستهلك كميات كبيرة من الطاقة.
بمجرد التدريب، تتطلب نماذج الذكاء الاصطناعي أيضًا طاقة لتشغيلها وإنشاء تنبؤات أو استجابات. يعتمد استهلاك الطاقة لعمليات الذكاء الاصطناعي على عوامل مثل تعقيد النموذج وحجم بيانات الإدخال والأجهزة المستخدمة لتشغيل النموذج.
دور مراكز البيانات في استهلاك طاقة الذكاء الاصطناعي
تعتبر مراكز البيانات، التي تضم الخوادم والبنية التحتية اللازمة لتدريب وتشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي، من المستهلكين الرئيسيين للطاقة. تتطلب هذه المرافق كميات كبيرة من الكهرباء لتشغيل الخوادم وأنظمة التبريد والمعدات الأخرى.
يتأثر استهلاك الطاقة لمراكز البيانات بعوامل مثل كفاءة الأجهزة وأنظمة التبريد ومعدل استخدام الخوادم وموقع مركز البيانات. قد تتطلب مراكز البيانات الموجودة في مناطق ذات مناخ أكثر برودة طاقة أقل للتبريد من تلك الموجودة في المناخات الأكثر دفئًا.
العواقب البيئية لاستهلاك طاقة الذكاء الاصطناعي العالي
يثير استهلاك الطاقة العالي للذكاء الاصطناعي مخاوف بشأن تأثيره البيئي. يساهم إنتاج الكهرباء، وخاصة من الوقود الأحفوري، في انبعاثات غازات الاحتباس الحراري، وهي محرك رئيسي لتغير المناخ.
يشكل استهلاك المياه لمراكز البيانات أيضًا تحديات بيئية، لا سيما في المناطق التي تعاني من ندرة المياه. تتطلب مراكز البيانات المياه للتبريد، ويمكن أن تكون كمية المياه المستهلكة كبيرة، خاصة في المناطق القاحلة أو شبه القاحلة.
التخفيف من البصمة الطاقية للذكاء الاصطناعي
تتطلب معالجة تحديات الطاقة التي يفرضها الذكاء الاصطناعي اتباع نهج متعدد الأوجه يشمل الابتكار التكنولوجي والتدخلات السياسية والإجراءات الفردية.
حلول تكنولوجية للذكاء الاصطناعي الموفر للطاقة
يعمل الباحثون والمهندسون بنشاط على تطوير حلول تكنولوجية لتقليل استهلاك الطاقة لأنظمة الذكاء الاصطناعي. تشمل هذه الحلول:
- أجهزة فعالة: يمكن أن يقلل تطوير أجهزة متخصصة، مثل وحدات معالجة الرسومات (GPUs) و ASICs، التي تم تحسينها لأحمال عمل الذكاء الاصطناعي، بشكل كبير من استهلاك الطاقة.
- تقنيات ضغط النموذج: يمكن أن يؤدي تقليل حجم وتعقيد نماذج الذكاء الاصطناعي من خلال تقنيات مثل التكميم والتشذيب إلى خفض متطلبات الطاقة الخاصة بها.
- خوارزميات التدريب الواعية بالطاقة: يمكن أن يؤدي تطوير خوارزميات التدريب التي تعطي الأولوية لكفاءة الطاقة إلى تقليل الطاقة المستهلكة أثناء عملية التدريب.
- التعلم الموحد: يمكن أن يؤدي توزيع تدريب الذكاء الاصطناعي عبر أجهزة متعددة إلى تقليل الاعتماد على مراكز البيانات المركزية، مما قد يقلل من استهلاك الطاقة الإجمالي.
التدخلات السياسية لتعزيز الذكاء الاصطناعي المستدام
يمكن للحكومات والهيئات التنظيمية أن تلعب دورًا حاسمًا في تعزيز ممارسات الذكاء الاصطناعي المستدامة من خلال التدخلات السياسية. تشمل هذه التدخلات:
- معايير كفاءة الطاقة: يمكن أن يشجع تحديد معايير كفاءة الطاقة لمراكز البيانات وأجهزة الذكاء الاصطناعي على اعتماد تقنيات أكثر كفاءة في استخدام الطاقة.
- تسعير الكربون: يمكن أن يؤدي تنفيذ آليات تسعير الكربون، مثل ضرائب الكربون أو أنظمة الحد الأقصى والتجارة، إلى تحفيز الشركات على تقليل بصمتها الكربونية.
- حوافز الطاقة المتجددة: يمكن أن يساعد توفير حوافز لمراكز البيانات لاستخدام مصادر الطاقة المتجددة في تقليل انبعاثات الكربون المرتبطة بالذكاء الاصطناعي.
- تمويل البحوث: يمكن أن يؤدي الاستثمار في البحوث المتعلقة بتقنيات الذكاء الاصطناعي الموفرة للطاقة إلى تسريع تطوير ونشر حلول الذكاء الاصطناعي المستدامة.
الإجراءات الفردية لتقليل تأثير الذكاء الاصطناعي على الطاقة
يمكن للأفراد أيضًا المساهمة في تقليل تأثير الذكاء الاصطناعي على الطاقة من خلال اتخاذ خيارات واعية بشأن استخدامهم للذكاء الاصطناعي. تشمل هذه الإجراءات:
- تقليل تفاعلات الذكاء الاصطناعي غير الضرورية: يمكن أن يساعد الحد من استخدام روبوتات الدردشة الذكية وخدمات الذكاء الاصطناعي الأخرى عند عدم الضرورة القصوى في تقليل استهلاك الطاقة الإجمالي.
- دعم منتجات الذكاء الاصطناعي الموفرة للطاقة: يمكن أن يشجع اختيار منتجات وخدمات الذكاء الاصطناعي من الشركات التي تعطي الأولوية لكفاءة الطاقة على تطوير حلول ذكاء اصطناعي أكثر استدامة.
- الدعوة إلى ممارسات الذكاء الاصطناعي المستدامة: يمكن أن يساعد التعبير عن الدعم للسياسات والمبادرات التي تعزز ممارسات الذكاء الاصطناعي المستدامة في زيادة الوعي وتشجيع العمل.
مستقبل الذكاء الاصطناعي واستهلاك الطاقة
مع استمرار تطور الذكاء الاصطناعي وتعمق اندماجه في حياتنا، من الضروري معالجة تحديات الطاقة التي يفرضها. من خلال تبني الابتكار التكنولوجي وتنفيذ تدخلات سياسية فعالة واتخاذ خيارات واعية كأفراد، يمكننا أن نسعى جاهدين لخلق مستقبل يستفيد فيه الذكاء الاصطناعي من المجتمع دون المساس بصحة كوكبنا.
سيكون تطوير خوارزميات وأجهزة ذكاء اصطناعي أكثر كفاءة في استخدام الطاقة أمرًا بالغ الأهمية في تقليل البصمة الطاقية للذكاء الاصطناعي. بالإضافة إلى ذلك، سيلعب الانتقال إلى مصادر الطاقة المتجددة لمراكز البيانات والبنية التحتية الأخرى للذكاء الاصطناعي دورًا مهمًا في التخفيف من التأثير البيئي للذكاء الاصطناعي.
سيكون التعاون بين الباحثين وصانعي السياسات وقادة الصناعة ضروريًا لضمان تطوير الذكاء الاصطناعي ونشره بطريقة مستدامة. من خلال العمل معًا، يمكننا تسخير قوة الذكاء الاصطناعي مع تقليل عواقبه البيئية.
أمثلة عملية: تحديد كمية استخدام الذكاء الاصطناعي للطاقة
لتوضيح استهلاك الطاقة للذكاء الاصطناعي بشكل أكبر، دعونا نفكر في بعض الأمثلة العملية:
- التعرف على الصور: يمكن أن يستهلك تدريب نموذج ذكاء اصطناعي للتعرف على الكائنات في الصور كمية كبيرة من الطاقة، اعتمادًا على حجم مجموعة البيانات وتعقيد النموذج. قد يتطلب نموذج التعرف على الصور واسع النطاق مئات أو حتى آلاف الكيلوواط/ساعة من الكهرباء للتدريب.
- معالجة اللغة الطبيعية: يتطلب تدريب نموذج ذكاء اصطناعي لفهم وتوليد اللغة البشرية أيضًا طاقة كبيرة. قد يستهلك نموذج لغة حديث عشرات الآلاف من الكيلوواط/ساعة من الكهرباء أثناء التدريب.
- أنظمة التوصية: تستهلك أنظمة التوصية التي تعمل بالذكاء الاصطناعي، والتي تستخدمها منصات التجارة الإلكترونية وخدمات البث، الطاقة لتحليل بيانات المستخدمين وإنشاء توصيات مخصصة. يمكن أن يختلف استهلاك الطاقة لهذه الأنظمة اعتمادًا على عدد المستخدمين وتعقيد الخوارزميات.
- المركبات ذاتية القيادة: يتم استخدام الذكاء الاصطناعي في المركبات ذاتية القيادة لإدراك البيئة واتخاذ القرارات والتحكم في السيارة. تستهلك أنظمة الذكاء الاصطناعي في المركبات ذاتية القيادة الطاقة، مما يساهم في استهلاك الطاقة الإجمالي للمركبة.
أهمية الشفافية والمساءلة
تعتبر الشفافية والمساءلة ضروريتين لمعالجة تحديات الطاقة للذكاء الاصطناعي. يجب أن تكون الشركات والمؤسسات التي تطور وتنشر أنظمة الذكاء الاصطناعي شفافة بشأن استهلاكها للطاقة وبصمتها الكربونية. يجب أن يخضعوا أيضًا للمساءلة عن تقليل تأثيرهم البيئي.
يمكن أن تساعد أدوات مثل ChatUI في زيادة الشفافية من خلال تزويد المستخدمين برؤى حول استهلاك الطاقة لتفاعلات الذكاء الاصطناعي. يمكن أن تمكن هذه المعلومات المستخدمين من اتخاذ خيارات أكثر استنارة بشأن استخدامهم للذكاء الاصطناعي.
يمكن أن تلعب اللوائح الحكومية ومعايير الصناعة أيضًا دورًا في تعزيز الشفافية والمساءلة. من خلال تحديد مبادئ توجيهية ومتطلبات واضحة، يمكن لهذه التدابير أن تشجع الشركات على إعطاء الأولوية لكفاءة الطاقة وتقليل تأثيرها البيئي.
الخلاصة: دعوة إلى العمل
إن استهلاك الطاقة للذكاء الاصطناعي هو مصدر قلق متزايد يتطلب اهتمامًا عاجلاً. من خلال فهم العوامل التي تساهم في البصمة الطاقية للذكاء الاصطناعي وتنفيذ استراتيجيات تخفيف فعالة، يمكننا ضمان أن الذكاء الاصطناعي يفيد المجتمع دون تعريض صحة كوكبنا للخطر.
دعونا نتبنى الابتكار التكنولوجي وندعم التدخلات السياسية ونتخذ خيارات واعية كأفراد لخلق مستقبل مستدام للذكاء الاصطناعي. من خلال العمل معًا، يمكننا تسخير قوة الذكاء الاصطناعي مع تقليل عواقبه البيئية.