منظمة العفو الدولية | 7 مارس 2024
الصورة: Freepikاستهلاك الذكاء الاصطناعي للطاقة يسير في مسار غير مستدام ويتطلب تدابير عاجلة للكفاءة
مع تطور تقنيات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي، ارتفع استهلاكها للطاقة بشكل كبير، مما يفرض تحديات كبيرة على الاستدامة. يثير هذا الاتجاه، المدفوع بتطوير نماذج أكبر والسعي لتحقيق دقة أعلى، مخاوف بشأن جدوى تطورات الذكاء الاصطناعي على المدى الطويل. في المقال من معهد بيترسون للاقتصاد الدولي قادة الصناعة يدقون ناقوس الخطر، وحث على التحول نحو ممارسات أكثر كفاءة في استخدام الطاقة لضمان أن مستقبل الذكاء الاصطناعي يتماشى مع قدرات الطاقة العالمية والأهداف البيئية.
- استهلاك الطاقة في التعلم الآلي يسير في مسار غير مستدام، يهدد بتجاوز إنتاج الطاقة العالمي. أدى الطلب على نماذج أكبر ومجموعات تدريب مكثفة إلى زيادة هائلة في استخدام الطاقة، خاصة في مراكز البيانات لكل من مرحلتي التدريب والاستدلال. تسلط الأرقام الصادرة عن Mark Papermaster CTO في AMD الضوء على الحقيقة الصارخة لـ استهلاك الطاقة لأنظمة ML مقارنة بإنتاج الطاقة في العالم. إن صناعة التكنولوجيا، التي كانت مدفوعة تاريخيا بإبداعات الكفاءة مثل قانون مور، تواجه الآن فترة من "مكافحة الكفاءة"، مع التركيز على الأداء على حساب زيادة استخدام الطاقة.
انظر: الاستدامة: ضرورة لنمو التكنولوجيا المالية
- • وقد أدى السعي لتحقيق دقة أعلى في تطبيقات الذكاء الاصطناعي، مثل التعرف على الصوت والكلام الشركات تعطي الأولوية للنتائج على استهلاك الطاقة. ومع ذلك، فإن هذا التركيز على الربحية يتجاهل التأثيرات المحتملة طويلة المدى على موارد الطاقة والاستدامة البيئية.
- الذكاء الاصطناعي الاعتماد على مراكز البيانات يساهم بشكل كبير في بصمته الكربونية. هذه المراكز ليس فقط تستهلك كميات هائلة من الكهرباء ولكنها تتطلب أيضًا تبريدًا مستمرًا من خلال تكييف الهواء، مما يزيد من استخدام الطاقة. مع تزايد انتشار الذكاء الاصطناعي، أصبح انبعاثات الكربون ومن المتوقع أن يرتفع عدد مراكز البيانات، مما يؤدي إلى تفاقم الأثر البيئي. هناك ضغط تجاري متزايد من المستهلكين لتقليل البصمة الكربونية لتقنيات الذكاء الاصطناعي. وقد تجد الشركات التي تسعى إلى حلول محايدة للكربون ميزة تنافسية، حيث يفضل المستهلكون على نحو متزايد الممارسات المستدامة بيئيا.
- عملية تدريب LLMs، مثل GPT-3، تستهلك الكثير من الطاقة. A دراسة حديثة أجرتها جامعة كورنيل المذكورة في المقالة وجدت أن تدريب مثل هذه النماذج يمكن أن يستهلك كهرباء تعادل 500 طن متري من الكربون، مقارنة بمحطة طاقة تعمل بالفحم تعمل لمدة نصف يوم تقريبًا. وبالنظر إلى أن هذه النماذج تتطلب إعادة تدريب متكررة للبقاء على اطلاع دائم، فإن الاستهلاك التراكمي للطاقة وانبعاثات الكربون كبيران. في حين أنه من المعروف أن تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي يستهلك الكثير من الطاقة، إلا أن قد تستهلك عملية الاستدلال (الرد على الاستفسارات) المزيد من الطاقة. وهذا أمر مثير للقلق نظرًا لأنه لا يوجد عدد أكبر من المستخدمين الذين يتفاعلون مع LLMs فحسب، بل يزيدون أيضًا من اعتمادهم واستخدامهم.
انظر: تواجه البنوك الكندية التدقيق بشأن مطالبات الاستدامة
- ما وراء مراكز البيانات السحابية، انتشار جهاز الحافة الذكيةيساهم بشكل كبير في استهلاك الطاقة الإجمالي لتقنيات الذكاء الاصطناعي. هذه الأجهزة، التي تعد جزءًا لا يتجزأ من إنترنت الأشياء (IoT)، ومن المتوقع أن تستخدم طاقة أكبر مما يولده العالم، مع تسليط الضوء على الحاجة إلى حلول موفرة للطاقة في جميع جوانب نشر الذكاء الاصطناعي.
- هناك نقص الشفافية من شركات الذكاء الاصطناعي فيما يتعلق بالتكاليف البيئية لتطوير وتشغيل أنظمتها. ويجعل هذا التعتيم من الصعب تقييم المدى الكامل للبصمة الكربونية للذكاء الاصطناعي وتنفيذ لوائح تنظيمية فعالة للتخفيف من تأثيرها البيئي.
طرق تقليل البصمة الكربونية للذكاء الاصطناعي (وفقًا لباحثي جوجل)
أحدث أبحاث جوجل حول تقليل البصمة الكربونية للذكاء الاصطناعي يقترح أربع ممارسات رئيسية تهدف إلى تقليل التأثير البيئي لأنظمة الذكاء الاصطناعي:
- تقليل عدد المعلمات (قراءة الدقة)، تتطلب هذه النماذج قوة حسابية أقل لكل من التدريب والاستدلال، مما يؤدي إلى انخفاض استهلاك الطاقة، وبالتالي تقليل البصمة الكربونية.
- استخدام المعالجات المتخصصة المصممة خصيصًا لمهام التعلم الآلي أكثر كفاءة من المعالجات ذات الأغراض العامة. يمكن لهذه المعالجات المتخصصة التعامل مع أعباء عمل الذكاء الاصطناعي بشكل أكثر فعالية، مما يقلل من كمية الطاقة المطلوبة للتدريب وتشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي.
انظر: كيف يطلق TinyML العنان لقوة الذكاء الاصطناعي في الأجهزة اليومية
- استخدم مراكز البيانات السحابية وهي بشكل عام أكثر كفاءة في استخدام الطاقة من مراكز البيانات المحلية. فهي تستفيد من وفورات الحجم ويمكنها تنفيذ تقنيات التبريد وإدارة الطاقة المتقدمة بشكل أكثر فعالية. بالإضافة إلى ذلك، غالبًا ما يستثمر مقدمو الخدمات السحابية في مصادر الطاقة المتجددة، مما يقلل بشكل أكبر من البصمة الكربونية لعمليات الذكاء الاصطناعي المستضافة في السحابة.
- قم بتحسين البنية التحتية السحابية لاستخدام مواقع مراكز البيانات بناءً على توفر مصادر الطاقة النظيفة. ومن خلال اختيار المواقع التي تكون فيها الطاقة المتجددة متاحة بسهولة وبأسعار معقولة، يمكن لشركات الذكاء الاصطناعي أن تقلل بشكل كبير من انبعاثات الكربون المرتبطة باستهلاك الطاقة في مراكز البيانات الخاصة بها.
آفاق التنمية المستدامة للذكاء الاصطناعي
إن الاستخدام الهائل للطاقة في الذكاء الاصطناعي، مدفوعًا بتطوير نماذج أكبر والسعي للحصول على دقة أعلى، هو في مسار تصادمي مع الذكاء الاصطناعي. أهداف الكوكب المتعلقة بالبيئة واستدامة الطاقة. إن صناعة التكنولوجيا، التي كانت مشهورة ذات يوم بالابتكارات القائمة على الكفاءة، تواجه الآن التحدي المتمثل في عكس الاتجاه "المناهض للكفاءة" الذي يعطي الأولوية للأداء على التأثير البيئي.
التكلفة البيئية لاعتماد الذكاء الاصطناعي على مراكز البيانات، ومتطلبات الطاقة المكثفة لتدريب نماذج لغوية كبيرة، وزيادة استهلاك الطاقة عمليات الاستدلال تسليط الضوء على الطبيعة المتعددة الأوجه للبصمة الكربونية للذكاء الاصطناعي. علاوة على ذلك، يهدد انتشار الأجهزة الذكية المتطورة بتفاقم هذه المشكلة، مما يؤكد الحاجة إلى حلول شاملة موفرة للطاقة في جميع جوانب نشر الذكاء الاصطناعي.
انظر: مخطط الطاقة الخاص بالبيتكوين لثورة الذكاء الاصطناعي
تشير أبحاث Google إلى استراتيجيات قابلة للتنفيذ للحد من التأثير البيئي للذكاء الاصطناعي، بما في ذلك اعتماد نماذج متفرقة ومعالجات متخصصة ومراكز بيانات قائمة على السحابة وتحسين موقع مراكز البيانات هذه للاستفادة من مصادر الطاقة النظيفة. تقدم هذه التوصيات خارطة طريق لصناعة الذكاء الاصطناعي للتخفيف من انبعاثات الكربون والمواءمة مع جهود الاستدامة العالمية.
• الرابطة الوطنية للتمويل الجماعي والتكنولوجيا المالية (NCFA Canada) هو نظام بيئي للابتكار المالي يوفر التعليم ومعلومات السوق والإشراف على الصناعة وفرص التواصل والتمويل والخدمات لآلاف من أفراد المجتمع ويعمل بشكل وثيق مع الصناعة والحكومة والشركاء والشركات التابعة لإنشاء تكنولوجيا مالية حيوية ومبتكرة وتمويل. الصناعة في كندا. تعمل NCFA بشكل لا مركزي وموزع مع أصحاب المصلحة العالميين وتساعد على احتضان المشاريع والاستثمار في التكنولوجيا المالية، والتمويل البديل، والتمويل الجماعي، والتمويل من نظير إلى نظير، والمدفوعات، والأصول الرقمية والرموز، والذكاء الاصطناعي، و blockchain، والعملات المشفرة، والتكنولوجيا التنظيمية، وقطاعات تكنولوجيا التأمين. . انضم مجتمع التكنولوجيا المالية والتمويل الكندي اليوم مجانًا! أو تصبح عضو مساهم والحصول على الامتيازات. لمزيد من المعلومات، يرجى زيارة الموقع: www.ncfacanada.org
المنشورات المشابهة
- محتوى مدعوم من تحسين محركات البحث وتوزيع العلاقات العامة. تضخيم اليوم.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. تمكين نفسك. الوصول هنا.
- أفلاطونايستريم. ذكاء Web3. تضخيم المعرفة. الوصول هنا.
- أفلاطون كربون، كلينتك ، الطاقة، بيئة، شمسي، إدارة المخلفات. الوصول هنا.
- أفلاطون هيلث. التكنولوجيا الحيوية وذكاء التجارب السريرية. الوصول هنا.
- المصدر https://ncfacanada.org/rising-ai-energy-use-a-call-for-sustainable-innovation/
