أي الذكاء الصناعي أكثر صديق للبيئة؟ تكشف الدراسة الاختلافات في الانبعاثات

تظهر دراسة جديدة كيف تسبب النماذج المتقدمة للذكاء الصناعي، التي نستخدمها في حياتنا اليومية، تأثيرًا بيئيًا كبيرًا.

تُنتج النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) التي صُممت للتفكير العميق – مثل o3 لـ OpenAI، وClaude لـ Anthropic، وR1 لـ DeepSeek – 50 ضعفًا من انبعاثات ثاني أكسيد الكربون مقارنة بالنماذج الأساسية للذكاء الصناعي، عند الرد على الأسئلة نفسها.

“التأثير البيئي للتساؤل حول الماجستير المدربين بشكل جيد يتحدد بشكل كبير بنهجهم في التفكير”، قال ماكسيميليان داونر، المؤلف الرئيسي للدراسة التي نشرت في 19 يونيو في Frontiers in Communication. “وجدنا أن النماذج الممكنة للتفكير تنتج ما يصل إلى 50 ضعفًا من انبعاثات ثاني أكسيد الكربون مقارنة بنماذج الرد الموجزة”، أضاف.

تقرير البحث كيف تأتي هذه الانبعاثات من القوة الحاسوبية الهائلة المطلوبة لمعالجة الاستفسارات المتقدمة، مثل الأسئلة حول المجالات الثقيلة من الناحية المنطقية مثل الجبر والفلسفة.

تشرح الباحثات كيف تستخدم هذه النماذج المنطقية طريقة تسمى ” سلسلة الفكر ” حيث تقوم الذكاء الاصطناعي بتفكيك المشكلة إلى خطوات منطقية، وهو ما يعكس النهج الذي يتبعه الإنسان في حل المشكلات. توليد المزيد من الرموز خلال العملية يؤدي إلى إنتاج استجابات أطول، والتي بدورها تستهلك طاقة إضافية.

أجرت الباحثات تحليلهن من خلال تشغيل 1000 سؤال عبر 14 نموذج LLM. حددن استهلاك الطاقة باستخدام بطاقة الرسومات NVIDIA A100 وعلى الافتراض أن كل كيلوواط/ساعة ينتج 480 غراما من ثاني أكسيد الكربون.

أظهرت التحليل أن النماذج المعتمدة على المنطق، بشكل متوسط، تنتج 543.5 رمزًا كإخراج في كل رد، في حين أن النماذج الأبسط تنتج فقط 37.7 رمز. كان النموذج الأكثر دقة، Deep Cogito (مع 72 مليار معلمة)، له أيضاً أحد أكبر البصمات الكربونية.

“حاليًا، نرى تجارة واضحة بين الدقة والاستدامة في تكنولوجيا LLM،” كما أوضحت Dauner. “لم يتمكن أي من النماذج التي أبقت الانبعاثات أقل من 500 غرام من مكافئ CO₂ من تحقيق دقة تزيد عن 80٪،” أضافت.

على سبيل المثال، الإجابة على 60,000 سؤال باستخدام نموذج DeepSeek’s R1 ستنتج مقداراً من ثاني أكسيد الكربون مماثلاً لما ينتجه رحلة ذهاب وعودة بين نيويورك ولندن. في الوقت نفسه، يمكن أن يوفر نموذج Alibaba Cloud’s Qwen 2.5 دقة مماثلة بثلث الانبعاثات.

وليس الأمر متعلقاً فقط بالانبعاثات لكل مطالبة، فالباحثون يقولون أن القلق الأوسع نطاقاً هو الحجم. قد يطلق سؤال واحد فقط بضعة غرامات من ثاني أكسيد الكربون، ولكن اضرب ذلك بمليارات المستخدمين، وسيصبح البصمة ضخمة.

تقرير صحيفة نيويورك تايمز أن تقرير عام 2024 لوزارة الطاقة الأمريكية توقع أن مراكز البيانات ستستهلك ما يصل إلى 12٪ من إمدادات الكهرباء الوطنية بحلول عام 2028، وهو ما يمثل ثلاثة أضعاف الزيادة من مستويات عام 2022، حيث الذكاء الصناعي هو عامل الدفع الرئيسي.

إذاً، ماذا يمكن للمستخدمين فعله؟

“استخدمي الذكاء الصناعي عندما يكون من المنطقي استخدامه. لا تستخدمي الذكاء الصناعي لكل شيء”، هذا ما قالته البروفيسورة في علوم الكمبيوتر جودرون سوخر، كما نقلته صحيفة واشنطن بوست. بالنسبة للأسئلة الأساسية، محركات البحث عادةً ما تكون أسرع وتستخدم طاقة أقل بكثير. يستخدم بحث Google حوالي 10 أضعاف أقل من الطاقة مقارنةً بتوجيه ChatGPT، وفقًا لما ذكرته جولدمان ساكس.

وتتفق داونر على ذلك. “إذا كان المستخدمون يعرفون التكلفة الدقيقة لـ CO₂ الناتج عن استخدام الذكاء الصناعي، مثل تحويل أنفسهم بشكل عرضي إلى شخصية فيلم أكشن، قد يكونون أكثر انتقائية وتفكيرًا في متى وكيف يستخدمون هذه التكنولوجيا”.

تشدد الخبيرات على اختيار النماذج الأصغر للمهام البسيطة واستخدام الأنماط الأطول والأكثر قوة فقط عند الضرورة. يساعد الحفاظ على الأوامر والردود موجزة أيضا في تقليل استهلاك الطاقة. في النهاية، الاختيار ليس فقط عن السرعة أو الدقة، بل أيضا عن المسؤولية.