أحدث الأخبار مع #بالفحم
جريدة الوطن
منذ 2 أيام
- علوم
- جريدة الوطن
هل يدفع الكوكب ثمن أسئلتنا ؟
باتت أدوات الذكاء الاصطناعي جزءا من حياتنا اليومية، سواء في مساعدتنا في كتابة المقالات والرسائل الإلكترونية أو شرح النظريات العلمية المعقدة. لكن ما يغيب عنا غالبا هو الثمن غير المرئي لهذه «المعجزات التقنية»، ثمن تدفعه الأرض من طاقتها ومناخها ومواردها. ففي كل مرة نوجه فيها سؤالا إلى روبوت ذكاء اصطناعي مثل «شات جي بي تي»، تبدأ عملية معقدة خلف الكواليس داخل مراكز بيانات ضخمة، أحيانا بحجم ملعب كرة قدم، تعتمد في تشغيلها على محطات تعمل بالفحم أو الغاز، تُحوّل كلماتنا إلى «مُعرِّفات رمزية»، وهي أرقام تستخدم لمعالجة الطلب، ثم تُمرر إلى آلاف أجهزة الحواسيب الفائقة الأداء، وفق تقرير لشبكة «سي إن إن» الأميركية. وباستخدام تلك الحواسيب الفائقة، تُوّلد الإجابة من خلال عمليات حسابية كثيفة تستهلك طاقة تعادل 10 أضعاف ما يتطلبه بحث بسيط على غوغل، بحسب تقدير لمعهد أبحاث الطاقة الكهربائية الأميركي. كيف تتأثر البيئة؟ ولمعرفة أثر ذلك على البيئة، أجرى باحثون في ألمانيا اختبارا شمل 14 نظام ذكاء اصطناعي يعمل بنماذج لغوية ضخمة «إل إل إم إس» (LLMs)، وطرحوا عليها أسئلة متنوعة. وكانت النتيجة واضحة: كلما زاد تعقيد الإجابة، زادت انبعاثات ثاني أكسيد الكربون. فالإجابات التفصيلية أو ذات الطابع التحليلي كانت مسؤولة عن انبعاثات تصل إلى 6 أضعاف ما تولّده الإجابات المختصرة. أما النماذج «الأذكى» التي تتمتع بقدرة استنتاجية أعلى كتلك المصممة للإجابة على أسئلة قانونية معقدة، فقد ولّدت انبعاثات تزيد بمقدار 50 ضعفا عن نظيراتها الأبسط. ويشرح ماكسيميليان دونر طالب الدكتوراه في جامعة ميونخ للعلوم التطبيقية والمؤلف الرئيسي للدراسة، التي نُشرت في مجلة «آفاق الاتصالات»، هذا التفاوت قائلا «كلما زادت دقة النموذج وقدرته على التفكير، زاد استهلاكه للطاقة». ويضيف أن هذه النماذج المتقدمة تحتوي على عشرات المليارات مما تسمى «المعلمات» الإضافية، وهي التحيزات التي تساعد النظام على تفسير الرموز ومعالجتها، الأمر الذي يجعلها أكثر قدرة على التحليل، ولكن أيضا أكثر استهلاكا للطاقة. التقدير صعب لكن ما يجعل تقدير الأثر البيئي الفعلي للذكاء الاصطناعي أمرا صعبا هو اختلاف العوامل المؤثرة، مثل نوع الجهاز المستخدم والموقع الجغرافي ومصدر الطاقة في المنطقة. لذلك، فضل الباحثون استخدام نطاقات تقديرية لانبعاثات الكربون بدلا من أرقام دقيقة، بحسب «سي إن إن». وتضيف الشبكة الأميركية أن غياب الشفافية يزيد صعوبة تقدير الأثر البيئي الحقيقي، شارحة أن معظم شركات الذكاء الاصطناعي الكبرى لا تشارك بيانات دقيقة حول استهلاك الطاقة أو حجم خوادمها أو تقنيات التحسين التي تستخدمها، مما يُصعِّب على الباحثين والمستهلكين على حد سواء فهم التكلفة البيئية الحقيقية. ويؤكد شاولي رين أستاذ الهندسة الكهربائية والحاسوبية بجامعة كاليفورنيا أن كل نموذج ذكاء اصطناعي يستهلك الموارد بطريقة مختلفة، ويجب تقييمه حسب نوع المهمة التي يُستخدم فيها. لكن في وقت تندفع فيه الشركات لإدخال أدوات الذكاء الاصطناعي في كل تطبيق وموقع ومنصة، قد لا يكون للمستخدمين الكلمة الفصل في مدى أو توقيت استخدام هذه التقنيات، وفق «سي إن إن». كيف نخفف الأثر؟ ورغم أن خيارات المستخدمين قد تصبح محدودة مع سعي الشركات لربط الذكاء الاصطناعي بكل التطبيقات، فإن الباحثين يقترحون خيارات لتقليل الأثر البيئي من استخدام نماذج الذكاء الاصطناعي. ويقول رين إن على المستخدمين «أن يختاروا بحكمة»، ويوافقه في ذلك دونر الذي يقول إن على المستخدم البحث عن النموذج الذي يلائم حاجاته بدقة دون استهلاك موارد ضخمة بلا سبب. ويشرح دونر «لنفترض أنك مهندس برمجيات يتعامل مع مشكلات معقدة يوميًا، عندها قد يكون استخدام نموذج ذكاء اصطناعي متقدّم خيارًا منطقيا. أما إن كنت طالبا في المرحلة الثانوية تبحث عن مساعدة في حل واجب منزلي بسيط، فإن اللجوء إلى هذه النماذج القوية يُشبه استخدام آلة حاسبة نووية لإجراء عملية جمع بسيطة». ويضيف، في مقابلته مع «سي إن إن»: لو كان الناس أكثر وعيا بمتوسط التكلفة البيئية لتوليد استجابة لربما بدؤوا يفكرون: هل من الضروري أن أحول نفسي إلى دمية متحركة لمجرد أنني أشعر بالملل؟
الديار
٢٤-٠٦-٢٠٢٥
- علوم
- الديار
هل يدفع الكوكب ثمن أسئلتنا لـ"شات جي بي تي"؟
اشترك مجانا بقناة الديار على يوتيوب باتت أدوات الذكاء الاصطناعي جزءا من حياتنا اليومية، سواء في مساعدتنا في كتابة المقالات والرسائل الإلكترونية أو شرح النظريات العلمية المعقدة. لكن ما يغيب عنا غالبا هو الثمن غير المرئي لهذه "المعجزات التقنية"، ثمن تدفعه الأرض من طاقتها ومناخها ومواردها. ففي كل مرة نوجه فيها سؤالا إلى روبوت ذكاء اصطناعي مثل "شات جي بي تي"، تبدأ عملية معقدة خلف الكواليس داخل مراكز بيانات ضخمة، أحيانا بحجم ملعب كرة قدم، تعتمد في تشغيلها على محطات تعمل بالفحم أو الغاز، تُحوّل كلماتنا إلى "مُعرِّفات رمزية"، وهي أرقام تستخدم لمعالجة الطلب، ثم تُمرر إلى آلاف أجهزة الحواسيب الفائقة الأداء، وفق تقرير لشبكة "سي إن إن" الأميركية. وباستخدام تلك الحواسيب الفائقة، تُوّلد الإجابة من خلال عمليات حسابية كثيفة تستهلك طاقة تعادل 10 أضعاف ما يتطلبه بحث بسيط على غوغل، بحسب تقدير لمعهد أبحاث الطاقة الكهربائية الأميركي. كيف تتأثر البيئة؟ ولمعرفة أثر ذلك على البيئة، أجرى باحثون في ألمانيا اختبارا شمل 14 نظام ذكاء اصطناعي يعمل بنماذج لغوية ضخمة "إل إل إم إس" (LLMs)، وطرحوا عليها أسئلة متنوعة. وكانت النتيجة واضحة: كلما زاد تعقيد الإجابة، زادت انبعاثات ثاني أكسيد الكربون. فالإجابات التفصيلية أو ذات الطابع التحليلي كانت مسؤولة عن انبعاثات تصل إلى 6 أضعاف ما تولّده الإجابات المختصرة. أما النماذج "الأذكى" التي تتمتع بقدرة استنتاجية أعلى كتلك المصممة للإجابة على أسئلة قانونية معقدة، فقد ولّدت انبعاثات تزيد بمقدار 50 ضعفا عن نظيراتها الأبسط. ويشرح ماكسيميليان دونر طالب الدكتوراه في جامعة ميونخ للعلوم التطبيقية والمؤلف الرئيسي للدراسة، التي نُشرت في مجلة "آفاق الاتصالات"، هذا التفاوت قائلا "كلما زادت دقة النموذج وقدرته على التفكير، زاد استهلاكه للطاقة". ويضيف أن هذه النماذج المتقدمة تحتوي على عشرات المليارات مما تسمى "المعلمات" الإضافية، وهي التحيزات التي تساعد النظام على تفسير الرموز ومعالجتها، الأمر الذي يجعلها أكثر قدرة على التحليل، ولكن أيضا أكثر استهلاكا للطاقة. لكن ما يجعل تقدير الأثر البيئي الفعلي للذكاء الاصطناعي أمرا صعبا هو اختلاف العوامل المؤثرة، مثل نوع الجهاز المستخدم والموقع الجغرافي ومصدر الطاقة في المنطقة. لذلك، فضل الباحثون استخدام نطاقات تقديرية لانبعاثات الكربون بدلا من أرقام دقيقة، بحسب "سي إن إن". وتضيف الشبكة الأميركية أن غياب الشفافية يزيد صعوبة تقدير الأثر البيئي الحقيقي، شارحة أن معظم شركات الذكاء الاصطناعي الكبرى لا تشارك بيانات دقيقة حول استهلاك الطاقة أو حجم خوادمها أو تقنيات التحسين التي تستخدمها، مما يُصعِّب على الباحثين والمستهلكين على حد سواء فهم التكلفة البيئية الحقيقية. ويؤكد شاولي رين أستاذ الهندسة الكهربائية والحاسوبية بجامعة كاليفورنيا أن كل نموذج ذكاء اصطناعي يستهلك الموارد بطريقة مختلفة، ويجب تقييمه حسب نوع المهمة التي يُستخدم فيها. لكن في وقت تندفع فيه الشركات لإدخال أدوات الذكاء الاصطناعي في كل تطبيق وموقع ومنصة، قد لا يكون للمستخدمين الكلمة الفصل في مدى أو توقيت استخدام هذه التقنيات، وفق "سي إن إن". كيف نخفف الأثر؟ ورغم أن خيارات المستخدمين قد تصبح محدودة مع سعي الشركات لربط الذكاء الاصطناعي بكل التطبيقات، فإن الباحثين يقترحون خيارات لتقليل الأثر البيئي من استخدام نماذج الذكاء الاصطناعي. ويقول رين إن على المستخدمين "أن يختاروا بحكمة"، ويوافقه في ذلك دونر الذي يقول إن على المستخدم البحث عن النموذج الذي يلائم حاجاته بدقة دون استهلاك موارد ضخمة بلا سبب. ويشرح دونر "لنفترض أنك مهندس برمجيات يتعامل مع مشكلات معقدة يوميًا، عندها قد يكون استخدام نموذج ذكاء اصطناعي متقدّم خيارًا منطقيا. أما إن كنت طالبا في المرحلة الثانوية تبحث عن مساعدة في حل واجب منزلي بسيط، فإن اللجوء إلى هذه النماذج القوية يُشبه استخدام آلة حاسبة نووية لإجراء عملية جمع بسيطة". ويضيف، في مقابلته مع "سي إن إن": لو كان الناس أكثر وعيا بمتوسط التكلفة البيئية لتوليد استجابة لربما بدؤوا يفكرون: هل من الضروري أن أحول نفسي إلى دمية متحركة لمجرد أنني أشعر بالملل؟
البورصة
٢٤-٠٦-٢٠٢٥
- أعمال
- البورصة
الصين تخفض واردات الفحم بعد فائض المعروض
أفادت وكالة بلومبرج بأن الصين خفضت وارداتها من الفحم وزادت صادراتها من إمدادات وفيرة من السلعة، مشيرة إلى زيادة بنسبة 13% في شحنات الفحم الصادرة من البلاد في الأشهر الخمسة الأولى من العام. وذكرت وكالة بلومبرج الإخبارية، أن الصين صدرت 2.5 مليون طن من الفحم بين يناير ومايو الماضيين، مع ذهاب الجزء الأكبر إلى اليابان وإندونيسيا وكوريا الجنوبية. وفي الوقت نفسه، بلغ إنتاج الفحم 5 مليارات طن في هذه الفترة، في حين انخفضت الواردات بنسبة 8% على أساس سنوي. ووفقا للوكالة، أدى ارتفاع قياسي في إنتاج الفحم المحلي وضعف توليد الطاقة التي تعمل بالفحم في الصين إلى انخفاض الطلب على واردات الفحم الحراري إلى أكبر سوق للفحم في العالم، مع ظهور هذا الاتجاه في وقت سابق من هذا العام بعد أن تجاوزت الواردات 500 مليون طن في عام 2024. وفي الوقت نفسه، فرض المخطط المركزي الحكومي الصيني زيادة بنسبة 10% في مخزونات الفحم لمولدات الطاقة. وبالنظر إلى انخفاض أسعار الفحم المحلية وضعف الطلب، وارتفاع مخزونات الفحم في الموانئ، فإن انخفاض الواردات في الصين لم يكن مفاجأة. وأشار المحللون في وقت سابق من هذا العام إلى أنهم لن يفاجأوا إذا استمر اتجاه انخفاض واردات الفحم خلال الأشهر القليلة المقبلة. وتتوقع جمعية الفحم الصينية أن ينمو الإنتاج بمعدل أسرع من الاستهلاك في عام 2025، مما يشير إلى أن فائض المعروض قد يستمر حتى نهاية العام، على الرغم من ذروة موسم الطلب في الصيف.
بوابة الأهرام
٢٤-٠٦-٢٠٢٥
- أعمال
- بوابة الأهرام
الصين تخفض واردات الفحم بعد فائض المعروض
أ ش أ أفادت وكالة بلومبرج بأن الصين خفضت وارداتها من الفحم وزادت صادراتها من إمدادات وفيرة من السلعة، مشيرة إلى زيادة بنسبة 13% في شحنات الفحم الصادرة من البلاد في الأشهر الخمسة الأولى من العام. موضوعات مقترحة وذكرت وكالة بلومبرج الإخبارية، أن الصين صدرت 2.5 مليون طن من الفحم بين يناير ومايو الماضيين، مع ذهاب الجزء الأكبر إلى اليابان وإندونيسيا وكوريا الجنوبية. وفي الوقت نفسه، بلغ إنتاج الفحم 5 مليارات طن في هذه الفترة، في حين انخفضت الواردات بنسبة 8% على أساس سنوي. ووفقا للوكالة، أدى ارتفاع قياسي في إنتاج الفحم المحلي وضعف توليد الطاقة التي تعمل بالفحم في الصين إلى انخفاض الطلب على واردات الفحم الحراري إلى أكبر سوق للفحم في العالم، مع ظهور هذا الاتجاه في وقت سابق من هذا العام بعد أن تجاوزت الواردات 500 مليون طن في عام 2024. وفي الوقت نفسه، فرض المخطط المركزي الحكومي الصيني زيادة بنسبة 10% في مخزونات الفحم لمولدات الطاقة. وبالنظر إلى انخفاض أسعار الفحم المحلية وضعف الطلب، وارتفاع مخزونات الفحم في الموانئ، فإن انخفاض الواردات في الصين لم يكن مفاجأة. وأشار المحللون في وقت سابق من هذا العام إلى أنهم لن يفاجأوا إذا استمر اتجاه انخفاض واردات الفحم خلال الأشهر القليلة المقبلة. وتتوقع جمعية الفحم الصينية أن ينمو الإنتاج بمعدل أسرع من الاستهلاك في عام 2025، مما يشير إلى أن فائض المعروض قد يستمر حتى نهاية العام، على الرغم من ذروة موسم الطلب في الصيف.
نافذة على العالم
٢٣-٠٦-٢٠٢٥
- علوم
- نافذة على العالم
أخبار العالم : ما كمية الطاقة "الخفية" التي يستهلكها الذكاء الاصطناعي؟
الاثنين 23 يونيو 2025 04:30 مساءً نافذة على العالم - دبي، الإمارات العربية المتحدة (CNN) -- أصبحت أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدية أداةً مساعدةً موثوقةً في حياة الكثير من الأشخاص، لكن أظهرت مجموعة متنامية من الأبحاث أنّ كل مشكلةٍ يحلها الذكاء الاصطناعي تؤدي إلى تراكم آثار بيئية خفية. تُقسَّم كل كلمةٍ في أمرٍ مُوجَّه لمنصة الذكاء الاصطناعي إلى مجموعات من الأرقام تُسمى "مُعرِّفات الرموز"، وتُرسَل إلى مراكز بيانات ضخمة، يكون بعضها أكبر من ملاعب كرة القدم، مدعومة بواسطة محطات توليد طاقة تعمل بالفحم أو الغاز الطبيعي. هناك، تُولِّد مجموعات مكدَّسة من أجهزة الحاسوب الضخمة استجاباتٍ من خلال عشرات الحسابات السريعة. قد تستهلك العملية بأكملها ما يصل إلى 10 أضعاف الطاقة اللازمة لإكمال بحث عادي في "غوغل"، وفقًا لتقديرٍ يُستشهد به كثيرًا من قِبَل معهد أبحاث الطاقة الكهربائية. إذًا، ما مقدار الضرر المحتمل الناجم عن كل أمر موجَّه للذكاء الاصطناعي؟ لمعرفة ذلك، اختبر باحثون في ألمانيا 14 من أنظمة الذكاء الاصطناعي التي تستخدم النماذج اللغوية الكبيرة (LLM) من خلال طرح أسئلةٍ ذات إجاباتٍ مفتوحة وأسئلةٍ متعددة الاختيارات. أنتجت الأسئلة المُعقَّدة ما يصل إلى 6 أضعاف انبعاثاتٍ ثاني أكسيد الكربون مقارنةً بانبعاثات الأسئلة ذات الإجابات المُوجزة. كما أفادت الدراسة بأنّ النماذج اللغوية الكبيرة "الأذكى"، ذات القدرات الاستدلالية الأكبر، أنتجت انبعاثات كربونية أعلى بما يصل إلى 50 ضعفًا مقارنةً بالأنظمة الأبسط عند الإجابة على السؤال ذاته. قال طالب الدكتوراه في جامعة ميونخ للعلوم التطبيقية بألمانيا، والمؤلف الأول لدراسة "آفاق في الاتصالات" (Frontiers in Communication) ماكسيميليان داونر: "هذا يُظهر لنا المقايضة بين استهلاك الطاقة ودقة أداء النموذج". ما يمكنك فعله لتقليل بصمتك الكربونية أوضح داونر أن الأسئلة المعقدة تتطلب طاقة أكبر، ويعود ذلك جزئيًا إلى كون العديد من نماذج الذكاء الاصطناعي مُدرَّبة على تقديم شرح مطوَّل. لهذا السبب، اقترح داونر على المستخدمين أن يكونوا أكثر وضوحًا عند التواصل مع نماذج الذكاء الاصطناعي، والحرص على تحديد طول الإجابة التي يرغبون بها. لماذا يصعب قياس الأثر البيئي للذكاء الاصطناعي؟ اتّضح أنّ تحديد قيمة للأثر البيئي للذكاء الاصطناعي أمرٌ صعب، مع إشارة الدراسة إلى أن استهلاك الطاقة قد يختلف بناءً على قُرب المستخدِم من شبكات الطاقة المحلية، والأجهزة المستخدمة لتشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي. قد يهمك أيضاً علاوةً على ذلك، لا تُشارك العديد من شركات الذكاء الاصطناعي معلومات حول استهلاكها للطاقة، أو تفاصيل مثل حجم الخادم، أو تقنيات التحسين التي قد تُساعد الباحثين في تقدير استهلاك الطاقة، بحسبما قال الأستاذ المشارك في الهندسة الكهربائية والحاسوبية بجامعة كاليفورنيا ريفرسايد بأمريكا، شاولي رين، والذي يدرس استهلاك الذكاء الاصطناعي للمياه. قال رين: "لا يُمكن القول إنّ الذكاء الاصطناعي يستهلك هذا القدر من الطاقة أو المياه في المتوسط، فهذا ببساطة غير مُجدٍ. نحتاج إلى دراسة كل نموذج على حدة، ومن ثمّ (فحص ما يستخدمه) في كل مهمة". تتمثل الطرق التي يمكن أن تعتمدها شركات الذكاء الاصطناعي لتعزيز الشفافية، بالإفصاح عن كمية انبعاثات الكربون المرتبطة بكل أمر، بحسب ما اقترحه داونر، الذي قال: "إذا كان الأشخاص أكثر اطلاعًا على متوسط الكلفة (البيئية) لتوليد استجابة، فربما سيبدأون في التساؤل.. هل يجب عليّ إلقاء النكات علىChatGPT فقط لأنّني لا أملك شيئًا للقيام به"؟ في ظل سعي المزيد من الشركات لإضافة أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدية إلى أنظمتها، رأت مسؤولة قسم المناخ في شركة "Hugging Face" للذكاء الاصطناعي، ساشا لوتشيوني أنّه قد لا يتمتع الأشخاص بالكثير من الخيارات بشأن كيف أو متى يرغبون باستخدام هذه التكنولوجيا. وتابعت: "هذا السباق لإدخالها في كل تقنية موجودة أمر مُثير للغضب حقًا، لما له من عواقب وخيمة على كوكبنا". بدلاً من ذلك، قد يكمن الأمل الأكبر في جعل الذكاء الاصطناعي أكثر كفاءة في استهلاك الطاقة. وقال رين: "بشكل عام، لا زلت متفائلاً بشأن المستقبل. هناك العديد من مهندسي البرمجيات الذين يعملون بجهد لتحسين كفاءة استخدام الموارد".
