شارك
الرئيسية
2 دقيقة
كل سؤال أو استعلام تكتبه في نموذج لغة كبير مثل تشات جي بي تي يحتاج إلى طاقة لمعالجته، ينتج عن المعالجة انبعاثات ثاني أوكسيد الكربون. ولا تختلف كمية هذه الانبعاثات باختلاف النموذج المستخدم فحسب، بل تختلف حسب الاستعلام أيضاً.
وجدت دراسة ألمانية قارنت عدة نماذج لغة كبيرة أن الإجابات المعقدة تولد انبعاثات أكثر من تلك البسيطة، كما أن النماذج التي تقدم إجابات دقيقة تميل إلى إنتاج انبعاثات أعلى. هذا يعني أن المستخدمين يستطيعون تقليل هذه الانبعاثات إلى حد ما من خلال تعديل طريقة طرح الأوامر.
اقرأ أيضاً: كيف يمكننا قياس البصمة الكربونية لنماذج الذكاء الاصطناعي وتقليلها؟
المطالبات التي تسبب أكبر قدر من الانبعاثات
في الدراسة الألمانية، قاس باحثون كمية انبعاثات غاز ثاني أوكسيد الكربون الناتجة عن إجابات نماذج اللغة الكبيرة. وقد قُيم أداء هذه النماذج باستخدام مجموعة موحدة مكونة من 500 سؤال تغطي مجالات دراسية متنوعة.
أظهرت المقارنة أن "نماذج الاستدلال" الأكثر تعقيداً، التي تعتمد على بيانات تدريب أكبر وتحتاج إلى وقت أطول للمعالجة، تولد انبعاثات أعلى بكثير مقارنة بالنماذج العادية التي تتميز بكفاءة وسرعة أكبر. وفي بعض الحالات، وصلت انبعاثات نماذج الاستدلال إلى 50 ضعف ما تنتجه النماذج العادية.
علاوة على ذلك، لا يقتصر التأثير البيئي في نوع النموذج فقط، بل يتأثر أيضاً بطبيعة الأسئلة المطروحة. فمثلاً، تميل الأسئلة المعقدة أو المفتوحة مثل مسائل الجبر المتقدم أو مواضيع الفلسفة إلى استهلاك طاقة أعلى وإنتاج انبعاثات أكثر من الأسئلة البسيطة.
اقرأ أيضاً: ما هي البصمة الكربونية الحقيقية للذكاء الاصطناعي؟
لماذا تولد الأوامر المعقدة انبعاثات أكبر؟
تنتج المطالبات المعقدة انبعاثات أعلى لأنها تتطلب جهداً حسابياً كبيراً من نماذج الذكاء الاصطناعي، بدءاً من تحليل السؤال، مروراً بالبحث في قاعدة البيانات والتفكير، وانتهاءً بتوليد إجابة دقيقة ومفصلة. فكلما ازداد تعقيد الطلب، زاد عدد "رموز التفكير" التي يستخدمها النموذج، وهذه الرموز تعني مزيداً من العمليات الحسابية في مراكز البيانات التي تستهلك خوادمها الكهرباء.
على سبيل المثال، سؤال بسيط مثل "ما هي عاصمة فرنسا؟" قد يعالج خلال ميلي ثانية وباستخدام عدد قليل من الرموز، بينما سؤال من نوع "ناقش تأثير وسائل التواصل الاجتماعي في الحالة النفسية للمراهقين، مع تحليل الفروقات بين الذكور والإناث، والإشارة إلى دراسات حديثة حول الصحة النفسية الرقمية." يتطلب تحليلاً متعدد الطبقات، واسترجاع معلومات من مصادر عديدة، وتوليد نصوص لغوية معقدة، وهذا كله يستهلك طاقة بشكل مضاعف. وعلى الرغم من أن هذا الاستهلاك غير مرئي للمستخدم، فإن تشغيل الخوادم في مراكز البيانات فترة أطول وزيادة عدد العمليات الحسابية الحسابي يعني زيادة في استهلاك الطاقة الكهربائية، التي غالباً ما تنتج عن مصادر غير متجددة تسبب انبعاثات كربونية.
اقرأ أيضاً: كيف يمكن تخفيف تأثير الذكاء الاصطناعي في البيئة؟
هل يستطيع المستخدم تقليل انبعاثات نماذج الذكاء الاصطناعي؟
نعم، يمكن للمستخدمين تقليل انبعاثات نماذج الذكاء الاصطناعي من خلال اعتماد ممارسات استخدام مدروسة وواعية، وهذا هو هدف الباحثين من الدراسة. وقد قدموا عدداً من النصائح لتقليل البصمة الكربونية عند استخدام الذكاء الاصطناعي وهي:
- ينصح بتجنب استخدام النماذج ذات القدرة العالية إلا للمهام التي تتطلب تحليلاً معمقاً، والاعتماد على النماذج الخفيفة للمهام البسيطة.
- ينصح بكتابة أوامر موجزة وواضحة بدلاً من المطالبات المفتوحة والمعقدة للمساعدة على تقليل عدد الرموز التي تتم معالجتها.
- يؤثر اختيار النموذج بعناية بشكل كبير، على سبيل المثال، نموذج كوين 2.5 استطاع معالجة 1.9 مليون طلب بكمية الانبعاثات نفسها التي يولدها نموذج ديب سيك آر 1 عند معالجة 600 طلب، رغم تشابه قدراتهما الحسابية.
اقرأ أيضاً: كيف يمكن ترشيد استهلاك الطاقة في أثناء تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي؟
يقول الباحثون إن هدفهم الرئيسي من الدراسة هو توعية المستخدمين بدورهم في زيادة انبعاثات غاز ثاني أوكسيد الكربون من نماذج الذكاء الاصطناعي، هذا قد يدفع البعض لاتخاذ قرارات أكثر مسؤولية، مثل تجنب استخدام الذكاء الاصطناعي للمهام الترفيهية أو غير الضرورية.
