تعرف على "التكلفة الكربونية" للدردشة مع تطبيقات الذكاء الاصطناعي وتأثيرها على البيئة

استطاعت أدوات الذكاء الاصطناعى، مثل شات جى بى تى "ChatGPT"، أن تغير عالمنا الشخصى والمهنى، حيث يستخدم حوالى 52% من البالغين الأمريكيين بانتظام نماذج لغوية واسعة النطاق، والآن، تُفصّل دراسة جديدة التكاليف البيئية الهائلة لمطالباتنا، هذه التكاليف التى قد تدفعك إلى إعادة النظر فى نوع روبوت الدردشة الذى تستخدمه وكيفية استخدامه، إذ قام باحثون من جامعة ميونخ للعلوم التطبيقية (HM) الألمانية بدراسة 14 نموذجا مختلفا لنماذج لغوية واسعة النطاق، تتراوح بين قواعد المعرفة الأساسية والأكثر تعقيدا، وزوّدوا جميعهم بـ 1000 سؤال "قياسى"، كم عدد "الرموز" التى يمكن تحويلها إلى انبعاثات غازات دفيئة من خلال نماذج لغوية واسعة النطاق؟.

قال ماكسيميليان دونر، الباحث فى جامعة ميونخ للعلوم التطبيقية والمؤلف الرئيسى للدراسة: "إن الأثر البيئى لاستجواب نماذج لغوية واسعة النطاق المُدرّبة يتحدد بشكل كبير من خلال نهجهم فى التفكير، حيث تؤدى عمليات التفكير الصريحة إلى زيادة كبيرة فى استهلاك الطاقة وانبعاثات الكربون"، وأضاف: "وجدنا أن النماذج المُدعّمة بالاستدلال تُنتج انبعاثات ثانى أكسيد الكربون أكثر بـ 50 مرة من نماذج الاستجابة الموجزة"، بحسب ما ذكر موقع newatlas.

الدردشة مع الذكاء الاصطناعي قد تضر بالبيئة

لفهم كيفية عمل برامج التعلم العميق (LLM) وكيف أنها مكلفة بيئيا، من المهم النظر إلى الرموز والمعلمات، فعندما نكتب "موجها" أو prompt، فإننا نولد رموزا تمثل أجزاء من موجهنا، ثم تُولد برامج التعلم العميق المزيد منها عند بدء عملها، أما برامج التعلم العميق ذات قدرات التفكير المتقدمة والمكثفة، فتُنتج المزيد من الرموز، والرموز هى أساس الحوسبة (البحث، والربط، والتقييم)، والحوسبة تتطلب طاقة، هذه الطاقة تُنتج انبعاثات ثانى أكسيد الكربون، وتعتبر أكثر نماذج LLM تعقيدا ودقة هى أيضا الأكثر استهلاكا للطاقة.

استخدم العلماء جهاز كمبيوتر مزود بوحدة معالجة رسومية لقياس استهلاك الطاقة، مع تطبيق متوسط عامل انبعاث قدره 480 جم من ثانى أكسيد الكربون/كيلوواط ساعة، ثم طلبوا من كل نموذج من النماذج الأربعة عشر الإجابة على 1000 سؤال اختبار تغطى الفلسفة، وتاريخ العالم، والقانون الدولى، والجبر المجرد، والرياضيات، فكانت نماذج LLM التى تم اختبارها مزيجا من نماذج نصية فقط ونماذج استدلالية من Meta وAlibaba وDeep Cognito وDeepseek.