في أحدث تقرير للمخاطر العالمية الصادر عن المنتدى الاقتصادي العالمي، تصدّر تغير المناخ والمخاطر المتعلقة بالذكاء الاصطناعي قائمة أكبر 10 مخاطر عالمية في العقد المقبل. كما يُشير التقرير إلى الترابط بين المخاطر الاقتصادية والجيوسياسية والمجتمعية، والمخاطر البيئية والتكنولوجية.
وُجد الذكاء الاصطناعي بشكل ما منذ خمسينيات القرن الماضي، ولكن مع إطلاق "شات جي بي تي" (ChatGPT) في نوفمبر/تشرين الثاني 2022، انتشر استخدامه على نطاق واسع. في غضون شهرين، جذب برنامج الدردشة الآلي أكثر من 100 مليون مستخدم نشط.
وبينما سلّط "شات جي بي تي" -ولاحقا غيره من المنصات- الضوء على إمكانات الذكاء الاصطناعي في زيادة الوصول إلى المعرفة، وإعادة تشكيل صناعات بأكملها، إلا أن لهذه التقنية آثارا ضارة على البيئة والمناخ.
تنبع الآثار البيئية للذكاء الاصطناعي من استهلاك الطاقة في تدريب نماذجه، والاستنتاجات من الاستخدام اليومي لأدواته، واستخدام المياه لتبريد مراكز البيانات التي تُشغّله، والبصمة الكربونية للأجهزة.
بصمة كربونية هائلة
وكشف سام ألتمان، الرئيس التنفيذي لشركة أوبن إيه آي" (OpenAI)، مؤخرا أن مجرد قول "من فضلك" و"شكرا لك" لـ "شات جي بي تي" يضيف عشرات الملايين من الدولارات إلى تكاليف الحوسبة بسبب ارتفاع استهلاك الطاقة، وأطنانا من الكربون.
كما أفادت التقارير أن شركة "أوبن إيه آي" استهلكت حوالي 1287 ميغاواط/ساعة من الكهرباء لتدريب نموذج "GPT-3″ الخاص بها فقط، وهو ما يعادل الطاقة اللازمة لتشغيل أكثر من 120 منزلا أميركيا لمدة عام وفق التقديرات.
وفي نوفمبر/تشرين الثاني الماضي، كشفت دراسة أن أنظمة الذكاء الاصطناعي تؤدي إلى انبعاث أكثر من 102 مليون طن من ثاني أكسيد الكربون سنويا. كما تشير تقديرات إلى أن مراكز البيانات على مستوى العالم تستهلك حاليا ما بين 1% و2% من إجمالي الكهرباء العالمية.
إعلان
و أظهرت دراسة حول البصمة المائية للذكاء الاصطناعي أنه بناء على وقت ومكان نشره، يستهلك نظام " شات جي بي تي 3″ زجاجة مياه سعة 500 مليلتر لما يتراوح بين 10و50 استجابة متوسطة.
كما وجدت الدراسة نفسها أن من المتوقع أن يصل سحب المياه من الاستخدام العالمي للذكاء الاصطناعي إلى ما بين 4.2 و6.6 مليارات متر مكعب من المياه في عام 2027، متجاوزا إجمالي سحب المياه السنوي من الدانمارك بمقدار يتراوح بين 4 و6 مرات.
وتؤدي صناعة الذكاء الاصطناعي أيضا إلى تأثيرات غير مباشرة على البيئة، إذ من الممكن أن يجعل الإنتاج في جميع القطاعات أكثر كفاءة وأقل تكلفة، مما قد يؤدي إلى زيادة الاستهلاك وبالتالي زيادة الطلب على الموارد الطبيعية واستنزافها.
كما أن زيادة الاعتماد على التوصيل السريع والتجارة الإلكترونية التي ينظمها الذكاء الاصطناعي قد تؤدي إلى زيادة انبعاثات الكربون من وسائل النقل بجميع أنواعها.
ويؤثر بناء مراكز البيانات والبنية التحتية اللازمة للذكاء الاصطناعي التي قد تتطلب مساحات كبيرة من الأراضي، على النظم البيئية الطبيعية والتنوع البيولوجي، كما يؤدي استخراج الموارد لتصنيع الأجهزة إلى إزالة الغابات وتدمير الموائل الطبيعية.
مخاطر غياب الشفافية
وعلى الرغم من هذه التأثيرات، لا توجد حتى الآن طريقة موحدة لقياس الانبعاثات المرتبطة بالذكاء الاصطناعي بسبب الافتقار إلى الشفافية من جانب مقدمي الخدمات، والتباين في كثافة الكربون في شبكات الطاقة المحلية، وتنوع أدوات الذكاء الاصطناعي المستخدمة.
ومع تزايد انخراط الذكاء الاصطناعي في العمليات التجارية، تبرز مخاوف أخلاقية أخرى. تشمل هذه المخاوف خصوصية البيانات، وغياب الشفافية والمساءلة عن القرارات التي يحركها الذكاء الاصطناعي، بالإضافة إلى فقدان الوظائف.
في استطلاع رأي أجرته كلية سلون للإدارة في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا عام 2024، أعرب 52% من المشاركين عن اعتقادهم أن المؤسسات لا تُوسّع قدراتها على إدارة المخاطر بما يكفي لمعالجة المخاطر المتعلقة بالذكاء الاصطناعي.
كما تبرز قضايا الشفافية والمساءلة عندما تُعرف تقنيات الذكاء الاصطناعي بأنها تعمل كـ"صناديق سوداء"، مما لا يترك مجالًا للتدخلات البشرية عندما تُنتج مخرجات دون تفسيرات واضحة لأسبابها. ويُمثل التلاعب بالبيانات تحديًا آخر.
ويتم تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي باستخدام مجموعات بيانات متحيزة أو مُتلاعب بها، مما يُنتج نتائج متحيزة أو مُتلاعبا بها. حتى في قضايا المناخ والبيئة، وهي تدخل ضمن ما يعرف بالتضليل المناخي الممنهج الذي تدعمه بعض الشركات والمؤسسات وأصحاب المصالح.
وفي الوقت نفسه، لا تتحرك تدابير التكيف مع تغير المناخ والتخفيف من آثاره بالسرعة اللازمة، ويرجع ذلك في الغالب إلى عوامل تشتيت جيوسياسية والتزامات سياسية غير متسقة، أو ضغوط ذات طابع تجاري واقتصادي لا تأبه لخطورة التغير المناخي.
تدابير ضرورية
بدأت أكبر الدول المُصدرة لغازات الاحتباس الحراري، بما في ذلك الصين والولايات المتحدة والهند والاتحاد الأوروبي والبرازيل، بدمج مصادر الطاقة المتجددة في مزيج الطاقة لديها.
إعلان
ومع ذلك، تُظهر الأبحاث أن هذه المصادر قد لا تكون كافية لتجنب سيناريو الاحتباس الحراري العالمي بمقدار 1.5 درجة مئوية، والذي يتطلب ما لا يقل عن 80% من مزيج الطاقة النظيفة بحلول عام 2030 و100% بحلول عام 2050. ولا تقترب سوى دول قليلة، منها أيسلندا والنرويج ونيوزيلندا والدانمارك، من تحقيق ذلك.
تُقدّر دراسة أجراها صندوق النقد الدولي أن إزالة الكربون يمكن أن تُحقق مكاسب صافية تصل إلى 85 تريليون دولار. ويُظهر باحثون في جامعة ستانفورد أن الانتقال إلى الطاقة النظيفة بنسبة 100% يُمكن أن يُؤدي إلى زيادة صافية قدرها 24.3 مليون وظيفة جديدة.
وهذه الزيادة تفوق بكثير الخسائر المتوقعة في قطاعات الوقود الأحفوري. ونحن نشهد هذا التحول بالفعل، مع تزايد الطلب على متخصصي الاستدامة ودمج التدريب في النظم التعليمية.
تتطلب أزمة المناخ واقعية في تحديد الخطوات العملية اللازمة للانتقال المسؤول. وهذا يعني الاستثمار في البنية التحتية للطاقة النظيفة، ودعم برامج تطوير المهارات وإعادة التدريب، وتطبيق تسعير عادل للكربون، وتعزيز التعاون الدولي لحشد التمويل المناخي لبلدان الجنوب العالمي.
يُظهر تطور جهود المناخ العالمية -من اتفاقية باريس للمناخ إلى أهداف التنمية المستدامة للأمم المتحدة- أن العمل الجماعي للحكومات والشركات والتحالفات الدولية يُمكن أن يُسهّل إحراز تقدم ملموس.
وقد مثّل اعتماد الاتحاد الأوروبي وكوريا الجنوبية مؤخرا لقانون الذكاء الاصطناعي والقانون الأساسي للذكاء الاصطناعي، على التوالي، نقطة تحول في الجهود العالمية لحوكمة التقنيات الناشئة. وتضع اللوائح الجديدة قواعد شاملة تُنظّم تطوير الذكاء الاصطناعي وتسويقه واستخدامه في الولايات القضائية المعنية.
وفي إطار السعي لتطوير نماذج ذكاء اصطناعي أكثر ذكاء وتحقيق أهداف إزالة الكربون العاجلة، يُطرح سؤالان رئيسيان: ماذا لو نجح الذكاء الاصطناعي في استبدال القرارات البشرية الرئيسية؟ ماذا لو فشلنا في الحد من تغير المناخ في الوقت المناسب؟ هذه ليست مجرد سيناريوهات افتراضية، بل هي آثار محتملة تتكشف بالفعل في أجزاء من العالم اليوم.
بالنسبة للأفراد، يعني هذا زيادة الوعي بتكرار وضرورة ترشيد استخدام الذكاء الاصطناعي، واختيار نماذج أقل تأثيرا أو منصات مراعية للكربون كلما أمكن. وبالنسبة للمطورين، يعني ذلك إعطاء الأولوية لكفاءة النماذج واعتماد طاقة نظيفة، وتخضير البنية التحتية لمراكز البيانات، وتقديم تقارير كربونية شفافة.
أما بالنسبة لصانعي السياسات، فينبغي -حسب الدراسة- معالجة مخاطر الذكاء الاصطناعي والمناخ بشكل أكثر شمولية، بدءا من خصوصية البيانات وحقوق الملكية الفكرية وصولا إلى استخدام الطاقة النظيفة، وتحولات القوى العاملة، والحوكمة.
أخبار متعلقة :