هل يمكن للذكاء الاصطناعي أن يصبح صديقًا للبيئة دون التضحية بأدائه؟

يحول الذكاء الاصطناعي العديد من القطاعات، من الصحة إلى المالية، من خلال تحسين الكفاءة والأتمتة. ومع ذلك، فإن هذه الثورة تعتمد على نماذج معقدة ومستهلكة للطاقة بشكل متزايد. منذ عام 2012، زادت احتياجات الحساب لتدريب هذه النماذج تقريبًا مرتين كل ثلاثة إلى أربعة أشهر، وهو أسرع بكثير مما تنبأت به قانون مور. هذا النمو الأسي يطرح تحديًا كبيرًا: كيف نوفق بين التقدم التكنولوجي والحفاظ على البيئة؟

التأثير البيئي للذكاء الاصطناعي اليوم لا يمكن إنكاره. يمكن لتدريب نموذج كبير واحد أن يستهلك نفس كمية الكهرباء التي يستهلكها مئات الأسر في عام واحد، وأن يطلق آلاف الأطنان من ثاني أكسيد الكربون. على سبيل المثال، يتطلب تدريب GPT-3 ما يقرب من 1300 ميجاوات/ساعة من الكهرباء، وهو ما يعادل الاستهلاك السنوي لـ 120 منزلًا أمريكيًا. هذه الأرقام تسلط الضوء على ضرورة إعادة التفكير في الطريقة التي نطور بها ونستخدم الذكاء الاصطناعي.

في مواجهة هذه الواقع، تظهر مقاربة جديدة: الذكاء الاصطناعي الأخضر. على عكس الذكاء الاصطناعي التقليدي الذي يركز على الأداء بأي ثمن، يسعى الذكاء الاصطناعي الأخضر إلى تقليل البصمة البيئية للنماذج مع الحفاظ على كفاءتها. يتم ذلك من خلال هياكل أخف وزنًا، وخوارزميات محسنة، وإدارة أفضل للموارد. على سبيل المثال، أظهرت نماذج مثل EcoFormer أو EfficientFormer-V2 أنه من الممكن تقليل استهلاك الطاقة بنسبة 60٪ دون فقدان كبير في الدقة.

لا يقتصر الذكاء الاصطناعي الأخضر على التحسين التقني. إنه يشمل أيضًا بعدًا اجتماعيًا واقتصاديًا، من خلال جعل النماذج في متناول الباحثين والمنظمات الأقل موارد. هذا يتيح ديمقراطية الوصول إلى الابتكار ويحد من تركيز القوة التكنولوجية في أيدي عدد قليل من الشركات الكبرى.

لقياس التقدم نحو ذكاء اصطناعي أكثر خضرة، هناك حاجة إلى مؤشرات دقيقة. استهلاك الطاقة، والبصمة الكربونية، واستخدام الماء لتبريد مراكز البيانات، وكفاءة الموارد المادية هي معايير يجب أخذها في الاعتبار. أدوات مثل CarbonTracker أو CodeCarbon تسمح بتتبع هذه المؤشرات وتقييم التأثير البيئي للنماذج.

ومع ذلك، فإن الطريق نحو ذكاء اصطناعي مستدام حقًا مليء بالتحديات. العوائق التقنية، مثل توافق أدوات القياس مع أنواع مختلفة من الأجهزة، أو الحواجز الاقتصادية والسياسية، ما زالت تعيق هذا التحول. على الرغم من ذلك، فإن التقدم الأخير يظهر أن الذكاء الاصطناعي الأخضر ليس أوتوبيا، بل ضرورة لمستقبل التكنولوجيا والكوكب.

Sources et crédits

Étude source

DOI : https://doi.org/10.1007/s11831-026-10546-2

Titre : Green Artificial Intelligence: A Comprehensive Review of Metrics, Tools, Challenges, Trends, and Future Prospects

Revue : Archives of Computational Methods in Engineering

Éditeur : Springer Science and Business Media LLC

Auteurs : Pejman Peykani; Ali Emrouznejad; Sanly Ghanidel; Iman Javadi-Sisi; Seyedali Mirjalili