أثر روبوتات الدردشة على البيئة
توصل مجموعة من الباحثين الألمان من جامعة ميونخ للعلوم التطبيقية إلى نتائج مثيرة حول التأثير البيئي لاستخدام روبوتات الدردشة مثل ChatGPT. إذ أكدوا أن الأسئلة التي يتم طرحها تلعب دوراً حاسماً في كمية انبعاثات الكربون الناتجة عن هذه التكنولوجيا، مما يثير تساؤلات حول كيفية استخدامنا لهذه الأدوات الذكية.
كل استفسار يُكلف طاقة... والانبعاثات تتفاوت
وفقًا للدراسة التي نشرتها صحيفة إندبندنت، فإن كل استفسار يتم إدخاله إلى نماذج لغوية كبيرة (LLMs) مثل ChatGPT يتطلب طاقة كهربائية لتشغيل الأنظمة الحاسوبية المسؤولة عن توليد الإجابات. وهذا يؤدي بالضرورة إلى إنتاج انبعاثات من غاز ثاني أكسيد الكربون، وهو ما قد لا يكون واضحًا للكثيرين.
يبرز هنا التناقض، حيث أن الأسئلة البسيطة والمباشرة لا تستهلك الكثير من الطاقة، في حين أن الأسئلة التي تحتاج إلى استدلال منطقي أو تحليل فلسفي أو معادلات رياضية معقدة تُنتج انبعاثات أعلى تصل إلى ستة أضعاف مقارنة بالأسئلة البسيطة.
مقارنة بين 14 نموذجًا... والفلسفة تلوّث أكثر من التاريخ!
أجريت الدراسة على 14 نموذجًا مختلفًا للذكاء الاصطناعي، حيث تم اختبارها من خلال 1000 سؤال موحد عبر مواضيع متنوعة. أظهرت النتائج أن نماذج مثل Cogito، التي تتمتع بدقة تصل إلى 85%، تُنتج انبعاثات كربونية أعلى بثلاثة أضعاف من نماذج أخرى أقل دقة ولكن أكثر كفاءة في استهلاك الطاقة.
بارينيتي الحلقة 51
من الملاحظ أن الأسئلة الفلسفية أو المتعلقة بالجبر المجرد تُنتج أعلى الانبعاثات، بينما تكون الانبعاثات الناتجة عن أسئلة التاريخ أو المعلومات العامة أقل بكثير.
لتوضيح ذلك، أشار الباحثون إلى أن طرح 600 ألف سؤال على نموذج DeepSeek R1 ينتج انبعاثات كربونية تعادل رحلة طيران ذهابًا وإيابًا بين لندن ونيويورك. ولكن إذا تم طرح نفس الأسئلة على نموذج أكثر كفاءة مثل Qwen 2.5 من Alibaba Cloud، يمكن الحصول على أكثر من ثلاثة أضعاف عدد الإجابات بنفس الانبعاثات.
هل هناك حل؟ المستخدمون جزء من المعادلة
يشير الباحث الرئيسي ماكسيميليان داونر إلى أن المستخدمين يمكنهم أن يسهموا في تقليل الأثر البيئي لهذه التكنولوجيا، موصيًا بتبني أسلوب "الاستخدام الواعي". هذا يتضمن طلب إجابات مختصرة عندما لا تكون التفاصيل ضرورية، وتجنب تحميل النماذج عالية الاستهلاك بأسئلة غير ضرورية.
كما أضاف أن التحول نحو نماذج أكثر كفاءة في الطاقة، دون التضحية بالدقة، سيكون أحد التحديات البيئية الرئيسية لتقنيات الذكاء الاصطناعي في السنوات القادمة.
