[ad_1]
سؤال واحد لا يستطيع ChatGPT الإجابة عليه تمامًا: ما مقدار الطاقة التي تستهلكها؟
“باعتباري نموذجًا للغة الذكاء الاصطناعي، ليس لدي وجود مادي ولا أستهلك الطاقة بشكل مباشر”، سيقول، أو: “يرتبط استهلاك الطاقة المرتبط بعملياتي في المقام الأول بالخوادم والبنية التحتية المستخدمة لاستضافة وتشغيل نموذج.”
يعتبر Bard من Google أكثر جرأة. وتدعي أن “بصمتي الكربونية صفر”. وعندما سُئل عن الطاقة المستهلكة في إنشائها وتدريبها، أجاب: “غير معروفة للعامة”.
قد تبدو برامج الذكاء الاصطناعي غير مادية. ولكنها مدعومة بشبكات من الخوادم في مراكز البيانات حول العالم، والتي تتطلب كميات كبيرة من الطاقة لتشغيلها وكميات كبيرة من المياه للحفاظ على برودتها.
ونظرًا لأن برامج الذكاء الاصطناعي معقدة للغاية، فإنها تتطلب طاقة أكبر من أشكال الحوسبة الأخرى. لكن المشكلة هي أنه من الصعب للغاية تحديد المقدار بالضبط.
وبينما تتنافس شركات مثل OpenAI – التي أنشأت ChatGPT – على بناء نماذج ذكاء اصطناعي أكثر تطوراً، لن تكشف شركتا Google وMicrosoft عن كمية الكهرباء والمياه اللازمة لتدريب وتشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي الخاصة بها، وما هي مصادر الطاقة التي تشغل مراكز البيانات الخاصة بها. ، أو حتى في أماكن وجود بعض مراكز البيانات الخاصة بهم.
على سبيل المثال، كشفت شركة ميتا، الشركة الأم لفيسبوك، العام الماضي أنها تقوم ببناء ما يعتقد أنه أسرع كمبيوتر عملاق في العالم، يسمى AI Research SuperCluster (RSC). لكنها لم تكشف عن مكان وجود الكمبيوتر العملاق أو كيفية تشغيله.
الآن، مع اندفاع صناعة التكنولوجيا لدمج الذكاء الاصطناعي التوليدي في كل شيء تقريبًا – بدءًا من البريد الإلكتروني والبحث إلى تطبيقات توصيل الطعام وخدمات الصحة العقلية – يحذر خبراء الصناعة والباحثون من أن نمو التكنولوجيا دون رادع يمكن أن يأتي بتكلفة بيئية كبيرة.
وقالت ساشا لوتشيوني، قائدة المناخ في شركة Hugging Face للذكاء الاصطناعي: “إن هذا الاستخدام المتسارع للذكاء الاصطناعي يجلب معه الحاجة إلى المزيد والمزيد من الطاقة”. “ومع ذلك، فإننا نشهد هذا التحول في الأشخاص الذين يستخدمون نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية فقط لأنهم يشعرون أنه ينبغي عليهم ذلك، دون أخذ الاستدامة في الاعتبار”.
مراكز بيانات أمازون تظهر في ماناساس، فيرجينيا. تصوير: شوران هوانغ / صحيفة الغارديان
لوتشيوني هو واحد من عدد قليل من الباحثين الذين حاولوا تقييم الانبعاثات الناتجة عن إنشاء نماذج محددة للذكاء الاصطناعي.
في ورقة بحثية لم تخضع لمراجعة النظراء بعد، قامت هي والمؤلفون المشاركون معها بإحصاء كمية الطاقة المستخدمة لتدريب نموذج اللغة الكبير الخاص بـ Hugging Face، Bloom، على كمبيوتر فائق السرعة؛ والطاقة المستخدمة في تصنيع أجهزة الكمبيوتر العملاق وصيانة بنيته التحتية؛ والكهرباء المستخدمة لتشغيل البرنامج بمجرد إطلاقه. ووجدوا أنها تولد نحو 50 طنا متريا من انبعاثات ثاني أكسيد الكربون، أي ما يعادل قيام فرد بحوالي 60 رحلة جوية بين لندن ونيويورك.
تعد بصمة بلوم للطاقة أقل من تلك الخاصة ببرامج الذكاء الاصطناعي التوليدية الأخرى، وفقًا لتقديرات لوتشيوني وفريقها، نظرًا لأن حواسيب بلوم العملاقة تعمل بالطاقة النووية، التي لا تنتج انبعاثات كربونية. على النقيض من ذلك، تشير البيانات المحدودة المتاحة للجمهور إلى أن حوالي 500 طن متري من ثاني أكسيد الكربون تم إنتاجها فقط في تدريب نموذج GPT3 الخاص بـ ChatGPT – أي ما يعادل أكثر من مليون ميل تقودها سيارات متوسطة تعمل بالبنزين، كما أشار الباحثون.
قال لوتشيوني: “بالنسبة لأحدث نموذج لـ ChatGPT، GPT4، لم تذكر (OpenAI) شيئًا عن مدة تدريبها، أو مكان تدريبها، أو أي شيء على الإطلاق عن البيانات التي تستخدمها”. “وهذا يعني في الأساس أنه من المستحيل تقدير الانبعاثات.”
وفي الوقت نفسه، أصبحت نماذج الذكاء الاصطناعي الأحدث أكبر حجمًا وأكثر استهلاكًا للطاقة. وقال لوتشيوني إن النماذج الأكبر تتطلب استخدام المزيد والمزيد من وحدات معالجة الرسومات (GPUs)، وتستغرق وقتًا أطول للتدريب – مما يستهلك المزيد من الموارد والطاقة.
والأمر الأكثر غموضًا هو كمية المياه المستهلكة في إنشاء واستخدام نماذج الذكاء الاصطناعي المختلفة. تستخدم مراكز البيانات الماء في أنظمة التبريد بالتبخير لمنع ارتفاع درجة حرارة المعدات. تقدر إحدى الدراسات غير الخاضعة لمراجعة النظراء، والتي أجراها باحثون في جامعة كاليفورنيا في ريفرسايد، أن تدريب GPT3 في مراكز البيانات الأمريكية الحديثة التابعة لشركة Microsoft كان من الممكن أن يستهلك 700000 لتر (184920.45 جالونًا) من المياه العذبة.
نحن نشهد هذا التحول في الأشخاص الذين يستخدمون نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية فقط لأنهم يشعرون أنه ينبغي عليهم ذلك، دون أخذ الاستدامة في الاعتبارساشا لوتشيوني
وفي غياب البيانات العامة الدقيقة، كان على الباحثين أن يفترضوا “فعالية استخدام المياه”، أو نسبة الطاقة التي يستخدمها مركز البيانات والمياه المستخدمة للحفاظ على تبريده وعمله، استناداً إلى المتوسط الذي أبلغت عنه مايكروسوفت ذاتياً.
يمكن أن يختلف العدد الفعلي من اللترات المستخدمة بشكل كبير بناءً على مكان وزمان تدريب GPT-3 بالضبط – في ولاية أريزونا، ستكون هناك حاجة إلى الكثير من المياه لمنع ارتفاع درجة حرارة الخوادم، بينما في وايومنغ، قد يستخدم المركز كمية أقل من المياه. يمكن أن يؤثر تصميم مراكز البيانات المحددة أيضًا بشكل كبير على الأرقام. وبدلاً من استخدام أنظمة التبريد بالتبخير التي تستهلك كميات كبيرة من المياه، قد يستخدم المركز تكييف الهواء التقليدي – الذي يستخدم كميات أقل من المياه، ولكن المزيد من الكهرباء.
أصبحت جوجل أول شركة تكنولوجية عملاقة تنشر استخداماتها للمياه في جميع أنحاء العالم، ولكنها قدمت أرقامًا متوسطة تخفي تفاصيل مهمة حول التأثيرات المحلية لمراكز البيانات الخاصة بها. وبعد معركة قانونية مطولة مع ولاية أوريغون، أصدرت مدينة داليس بولاية أوريغون بيانات تظهر أن مراكز بيانات جوجل تستخدم ربع إمدادات المياه في المدينة.
قال شاولي رين، الأستاذ المساعد في الهندسة الكهربائية وهندسة الكمبيوتر في جامعة كاليفورنيا في ريفرسايد، إنه نظرًا لأنه يمكن استخدام فعالية استخدام المياه في مشروع الذكاء الاصطناعي لتخمين قدرته الحاسوبية، فإن الشركات تريد الحفاظ على سرية استخدام المياه. وأضاف: “إنهم يريدون أن يزودونا بأقل قدر ممكن من المعلومات”.
بشكل عام، اتجهت الشركات إلى بناء مراكز البيانات حيث تكون الطاقة رخيصة. وبينما تسعى شركات التكنولوجيا الكبرى مثل جوجل ومايكروسوفت إلى تحقيق هدف خفض الانبعاثات إلى الصفر، فقد يكون لديها دافع خاص للبناء في المناطق حيث تتوافر الطاقة الشمسية وطاقة الرياح بكثرة ــ مثل أريزونا ــ ولكن المياه نادرة.
لم تستجب Meta وOpenAI لطلبات الغارديان للتعليق. رفضت Google وMicrosoft تقديم رد رسمي.
عندما دعا كبار المسؤولين التنفيذيين من شركات الذكاء الاصطناعي الرائدة إلى وضع قواعد تنظيمية لمنع “الخطر الوجودي” الذي يشكله الذكاء الاصطناعي، أثار ذلك تكهنات حول التهديدات التي يفرضها الذكاء الفائق على المجتمع. لكن الباحثين حذروا من أن أحد المخاطر الأكثر إلحاحا وذات الصلة هو المخاطر البيئية.
وقال لوتشيوني إنه إذا كانت الشركات أكثر شفافية بشأن الموارد الطبيعية المستخدمة وانبعاثات الكربون المنبعثة في إنشاء واستخدام نماذج الذكاء الاصطناعي، فيمكنها المساعدة في فتح المناقشات حول متى وكيف يتم استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي بشكل استراتيجي. قد يكون من المفيد التكلفة البيئية لاستخدام تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي التوليدي في علاج السرطان، ولكن استخدامها في حالات أخرى يعد مضيعة للوقت.
ومع ذلك، أصبح الذكاء الاصطناعي التوليدي بمثابة هاجس. قال لوتشيوني: “هناك فكرة مفادها أن شركتك ستصبح قديمة إذا لم تستخدمها”.
قبل شهرين، عرضت OpenAI الوصول المدفوع لدمج ChatGPT في تطبيقاتها، وتستخدم الشركات بما في ذلك Instacart، شركة توصيل البقالة عبر الإنترنت، هذه الميزة لتخصيص قوائم البقالة وتوصيات المكونات. وفي الشهر الماضي، أعلنت شركة جوجل أنها تعتزم دمج الذكاء الاصطناعي التوليدي في خدمة البريد الإلكتروني والبحث ــ باستخدام تكنولوجيا أكثر تعقيدا وأكثر استهلاكا للطاقة بشكل كبير لإنجاز نفس المهام في الأساس. واقترحت الشركات استخدام أدوات مماثلة للكشف عن الاحتيال المصرفي، والنماذج الإحصائية المتنازع عليها والتي تعد بالفعل جيدة جدًا في الكشف.
قال لوتشيوني: “إنه أمر محبط لأنه في الواقع هناك الكثير من أساليب وأساليب الذكاء الاصطناعي منخفضة التأثير والفعالة التي طورها الناس على مر السنين، لكن الناس يريدون استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي في كل شيء”. “إن الأمر يشبه استخدام المجهر لدق مسمار – قد يؤدي المهمة ولكن هذا ليس حقًا ما تهدف إليه هذه الأداة.”
[ad_2]
المصدر