ولكن يبدو أن الكثير من هذه الادعاءات ليس لديها سوى القليل جدًا من الأدلة الفعلية وراءها، إن وجدت.
جوشي هو مؤلف تقرير جديد، صدر يوم الاثنين بدعم من العديد من المنظمات البيئية، والذي يحاول تحديد بعض الادعاءات الأكثر شهرة حول كيفية إنقاذ الذكاء الاصطناعي لكوكب الأرض. وينظر التقرير في أكثر من 150 ادعاءً قدمتها شركات التكنولوجيا وجمعيات الطاقة وغيرها حول كيف “سيكون الذكاء الاصطناعي بمثابة فائدة مناخية صافية”. ويخلص تحليل جوشي إلى أن ربع هذه الادعاءات فقط كانت مدعومة بأبحاث أكاديمية، في حين أن أكثر من الثلث لم يستشهد علنًا بأي دليل على الإطلاق.
يقول جون كومي، الباحث في مجال الطاقة والتكنولوجيا، والذي لم يشارك في تقرير جوشي: “يقدم الناس تأكيدات حول نوع التأثيرات المجتمعية للذكاء الاصطناعي وتأثيراته على نظام الطاقة، وغالبًا ما تفتقر هذه التأكيدات إلى الدقة”. “من المهم عدم أخذ ادعاءات المصلحة الذاتية على محمل الجد. قد تكون بعض هذه الادعاءات صحيحة، ولكن عليك أن تكون حذرًا للغاية. أعتقد أن هناك الكثير من الأشخاص الذين يدلون بهذه التصريحات دون دعم كبير”.
موضوع آخر مهم يستكشفه التقرير هو ماذا عطوف الذكاء الاصطناعي، بالضبط، تتحدث عنه شركات التكنولوجيا عندما تتحدث عن الذكاء الاصطناعي لإنقاذ الكوكب. العديد من أنواع الذكاء الاصطناعي أقل استهلاكًا للطاقة من النماذج التوليدية التي تركز على المستهلك والتي سيطرت على العناوين الرئيسية في السنوات الأخيرة، والتي تتطلب كميات هائلة من الحوسبة والطاقة للتدريب والتشغيل. لقد كان التعلم الآلي عنصرًا أساسيًا في العديد من التخصصات العلمية لعقود من الزمن. لكن الذكاء الاصطناعي التوليدي واسع النطاق – وخاصة الأدوات مثل ChatGPT، وClaude، وGoogle Gemini – هو محور التركيز العام لكثير من عمليات بناء البنية التحتية لشركات التكنولوجيا. وجد تحليل جوشي أن جميع الادعاءات التي فحصها تقريبًا تدمج أشكال الذكاء الاصطناعي الأكثر تقليدية والأقل استهلاكًا للطاقة مع الذكاء الاصطناعي التوليدي الذي يركز على المستهلك والذي يقود الكثير من عمليات بناء مراكز البيانات.
ديفيد رولنيك هو أستاذ مساعد في علوم الكمبيوتر في جامعة ماكجيل ورئيس منظمة الذكاء الاصطناعي لتغير المناخ، وهي منظمة غير ربحية تدعو إلى التعلم الآلي لمعالجة مشاكل المناخ. إنه أقل اهتمامًا من جوشي بمصدر حصول شركات التكنولوجيا الكبرى على أرقامها حول تأثير الذكاء الاصطناعي على المناخ، نظرًا لمدى صعوبة إثبات التأثير كميًا في هذا المجال، كما يقول. لكن بالنسبة لرولنيك، فإن التمييز بين أنواع شركات تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي التي تروج لها على أنها ضرورية هو جزء أساسي من هذه المحادثة.
يقول: “مشكلتي مع الادعاءات التي تطلقها شركات التكنولوجيا الكبرى حول الذكاء الاصطناعي وتغير المناخ ليست في أنها غير محددة كميا بشكل كامل، ولكن في أنها تعتمد على ذكاء اصطناعي افتراضي غير موجود الآن، في بعض الحالات”. “أعتقد أن حجم التكهنات حول ما قد يحدث في المستقبل مع الذكاء الاصطناعي التوليدي هو أمر غريب.”
ويشير رولنيك إلى أنه من تقنيات زيادة الكفاءة على الشبكة، إلى النماذج التي يمكن أن تساعد في اكتشاف أنواع جديدة، فإن التعلم العميق قيد الاستخدام بالفعل في عدد لا يحصى من القطاعات حول العالم، مما يساعد على خفض الانبعاثات ومكافحة تغير المناخ في الوقت الحالي. ويقول: “لكن هذا يختلف عن عبارة “في مرحلة ما في المستقبل، قد يكون هذا مفيدًا”. علاوة على ذلك، “هناك عدم تطابق بين التكنولوجيا التي تعمل عليها شركات التكنولوجيا الكبرى والتكنولوجيات التي تعمل في الواقع على تعزيز الفوائد التي تدعي أنها تتبناها”. قد تروج بعض الشركات لأمثلة للخوارزميات التي، على سبيل المثال، تساعد في اكتشاف الفيضانات بشكل أفضل، واستخدامها كأمثلة للذكاء الاصطناعي من أجل الخير للإعلان عن نماذجها اللغوية الكبيرة – على الرغم من حقيقة أن الخوارزميات التي تساعد في التنبؤ بالفيضانات ليست من نفس نوع الذكاء الاصطناعي الذي تستخدمه روبوتات الدردشة التي تواجه المستهلك.
