سام ألتمان يدافع عن استهلاك الذكاء الاصطناعي للطاقة

في ظل تصاعد الجدل حول الأثر البيئي لتقنيات الذكاء الاصطناعي، خرج الرئيس التنفيذي لشركة OpenAI، سام ألتمان، بتصريحات مباشرة للرد على الانتقادات المتعلقة باستهلاك الطاقة والمياه.

وخلال مشاركته في فعالية نظمتها صحيفة" The Indian Express" في الهند، حيث حضر قمة كبرى للذكاء الاصطناعي، نفى ألتمان بشكل قاطع المزاعم المنتشرة حول استهلاك أنظمة الذكاء الاصطناعي لكميات ضخمة من المياه.

ألتمان وصف الادعاءات المتداولة عبر الإنترنت — التي تزعم أن كل استعلام على تشات جي بي تي يستهلك نحو 17 غالونًا من المياه — بأنها غير صحيحة تمامًا ولا تمت للواقع بصلة.

وأوضح أن مشكلة استهلاك المياه كانت مرتبطة في السابق بأنظمة التبريد التبخيري في مراكز البيانات، لكنه أشار إلى أن الشركة لم تعد تعتمد هذا الأسلوب.

القلق الحقيقي: استهلاك الطاقة الإجمالي.

في المقابل، أقرّ ألتمان بأن القلق بشأن استهلاك الطاقة مشروع، ليس على مستوى كل طلب فردي، بل بسبب التوسع الكبير في استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي عالميًا.

وشدد على ضرورة التحول السريع نحو مصادر طاقة نظيفة مثل الطاقة النووية وطاقة الرياح والطاقة الشمسية لمواكبة هذا الطلب المتزايد.

لا تُلزم القوانين الحالية شركات التكنولوجيا بالكشف عن استهلاكها من الطاقة أو المياه، ما دفع باحثين مستقلين إلى محاولة قياس هذه التأثيرات.

كما ارتبط توسع مراكز البيانات في بعض المناطق بارتفاع أسعار الكهرباء، ما زاد من حدة النقاش العام حول الكلفة البيئية للذكاء الاصطناعي.

وخلال المقابلة، سُئل ألتمان عن صحة تقارير تفيد بأن استعلامًا واحدًا على تشات جي بي تي يعادل استهلاك طاقة يوازي شحن بطارية هاتف آيفون 1.

5 مرة، في إشارة إلى هواتف آيفون.

وردّ قائلًا إنه لا يمكن أن يكون الرقم قريبًا من ذلك إطلاقًا.

بل ذهب أبعد من ذلك، معتبرًا أن النقاشات التي تقارن تكلفة تدريب نموذج ذكاء اصطناعي بطاقة تنفيذ استعلام بشري غير عادلة.

وأوضح أن تدريب الإنسان نفسه يستهلك طاقة هائلة تمتد لعقود من الحياة والتعليم والتغذية، إضافة إلى تراكم المعرفة البشرية عبر أجيال.

وبحسب رؤيته، فإن المقارنة الأكثر منطقية هي قياس كمية الطاقة اللازمة لإجابة سؤال بعد اكتمال تدريب النموذج، مقارنة بالطاقة التي يستهلكها الإنسان للإجابة عن السؤال ذاته.

واعتبر أن الذكاء الاصطناعي قد يكون قد وصل بالفعل إلى مستوى مماثل أو أفضل من حيث كفاءة الطاقة عند القياس بهذه الطريقة.

وتأتي هذه التصريحات في وقت يتصاعد فيه النقاش العالمي حول كلفة الذكاء الاصطناعي البيئية، بين من يراه محركًا للابتكار، ومن يحذر من أعبائه على موارد الطاقة والمياه في المستقبل.