تأثير تطبيقات الذكاء الاصطناعي على البيئة: تحديات وحلول

منصة الذكاء الاصطناعي – متابعات

تزداد استخدامات الذكاء الاصطناعي يومًا بعد يوم، ويرجع ذلك إلى الانتشار الواسع لروبوت المحادثة “شات جي بي تي”، الذي طورته شركة “اوبن ايه آي” وحظي بتفاعل إعلامي هائل. ومع تزايد شهرة هذا التطبيق، اندلع سباقٌ بين عمالقة التكنولوجيا لإطلاق تطبيقات مماثلة للروبوتات المحادثة، مما أدى إلى زيادة الاستثمارات في مجال الذكاء الاصطناعي بشكل كبير. وحاليًا، تقدر قيمة السوق العالمية للذكاء الاصطناعي بحوالي 142.3 مليار دولار، ومن المتوقع أن تصل إلى تريليوني دولار تقريبًا بحلول عام 2030.

أصبحت أنظمة الذكاء الاصطناعي جزءًا أساسيًا من حياتنا، حيث تقدم مساعدة للحكومات والشركات والأفراد في زيادة كفاءتهم واتخاذ قرارات أفضل استنادًا إلى البيانات المتاحة. ومع ذلك، يُشير نشطاء إلى أن تطبيقات الذكاء الاصطناعي تسبب بصمة كربونية كبيرة، مما يعني تأثيرًا سلبيًا على البيئة والمناخ. وتأتي هذه القضية في ظل الدعوات المتكررة لمكافحة ظاهرة الاحتباس الحراري وتغير المناخ.

على سبيل المثال، تتطلب نماذج الذكاء الاصطناعي معالجة كمية هائلة من البيانات. فعلى سبيل المثال، لتعرف نموذج خوارزمية صورة لسيارة، يتعين عليه معالجة ملايين الصور للسيارات. وبالمثل، يتطلب تطبيق “شات جي بي تي” إمدادات ضخمة من قواعد البيانات النصية من الإنترنت لكي يتعلم كيفية التفاعل بلغة البشر.

وتتم معالجة هذه الكميات الضخمة من البيانات في ما يُعرف بـ “مراكز البيانات”، والتي تستهلك الكثير من الطاقة وتتطلب العديد من أجهزة الكمبيوتر والحوسبة. وفقًا للباحثة آن مولين من منظمة Algorithmwatch، فإن البنية التحتية لمركز البيانات تعمل على تطوير حلول للتحديات البيئية المتعلقة بتطبيقات الذكاء الاصطناعي. هناك عدة استراتيجيات يمكن اتباعها للحد من التأثير البيئي لتطبيقات الذكاء الاصطناعي، ومنها:

زيادة كفاءة استخدام الطاقة: يمكن تحسين كفاءة مراكز البيانات وأجهزة الكمبيوتر المستخدمة في معالجة البيانات الضخمة. يمكن ذلك من خلال استخدام تقنيات التبريد الفعالة وتحسين أداء الأجهزة وتحسين استخدام الموارد.

تحسين أساليب التدريب: يمكن تحسين أساليب تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي لتقليل عدد البيانات المطلوبة وزيادة سرعة التدريب. يمكن ذلك من خلال تقنيات مثل التعلم العميق المبسط وتقليل عدد العمليات الحسابية المطلوبة.

إعادة التدوير وإعادة الاستخدام: يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي لتحسين عمليات إعادة التدوير وإعادة الاستخدام. يمكن استخدام التقنيات المبتكرة مثل تعزيز الواقع والتعلم التعاوني لتحسين عمليات فصل المواد القابلة للتدوير وتحديد العناصر المناسبة لإعادة الاستخدام.

الوعي بالبيئة في تصميم التطبيقات: يجب أن يتم اعتبار الاستدامة البيئية كعامل رئيسي في تصميم وتطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي. يجب مراعاة تأثير التطبيق على البيئة واستخدام التقنيات المستدامة واعتماد مبادئ الحوسبة الخضراء.

البحث والابتكار: يجب دعم البحث والابتكار في مجال الذكاء الاصطناعي المستدام. يمكن تطوير تقنيات جديدة ومبتكرة لتحسين كفاءة استخدام الطاقة وتقليل الأثر البيئي.

من المهم أن يتعاون القطاع الخاص والحكومات والمجتمع العلمي للعمل معًا من أجل تطوير وتبني حلول مستدامة لتحقيق التوازن بين التقدم التكنولوجي وحماية البيئة.

هذا المحتوي بمعرفة وحدة الذكاء الاصطناعي