أسئلة تدفع الذكاء الإصطناعي إلى إنتاج كميات 'صادمة' من الانبعاثات الكربونية

ويشير الباحثون من جامعة ميونخ للعلوم التطبيقية بألمانيا إلى أن كل استفسار يتم إدخاله إلى نموذج لغوي كبير مثلChatGPT يتطلب طاقة ويؤدي إلى انبعاثات ثاني أكسيد الكربون. ويؤكد الباحثون أن مستويات الانبعاثات تعتمد على روبوت الدردشة والمستخدم وموضوع السؤال.
وقارنت الدراسة بين 14 نموذجا للذكاء الاصطناعي وتخلص إلى أن الإجابات التي تتطلب استدلالا معقدا تسبب انبعاثات كربونية أكبر من الإجابات البسيطة.
الاستفسارات التي تحتاج إلى استدلال مطول، مثل الجبر المجرد أو الفلسفة، تتسبب في انبعاثات تصل إلى 6 أضعاف تلك الناتجة عن مواضيع أكثر بساطة مثل السئلة التاريخية.
ويوصي الباحثون المستخدمين باستمرار لروبوتات الدردشة الذكاء الاصطناعي بتعديل نوع الأسئلة التي يطرحونها للحد من الانبعاثات الكربونية.
وقامت الدراسة بتقييم ما يصل إلى 14 نموذجا لغويا كبيرا على 1000 سؤال موحد عبر مواضيع مختلفة لمقارنة انبعاثاتها الكربونية.
ويوضح مؤلف الدراسة ماكسيميليان داونر: 'التأثير البيئي لاستجواب النماذج اللغوية الكبيرة المدربة يتحدد بشكل كبير من خلال منهجيتها في الاستدلال، حيث تزيد عمليات الاستدلال الصريح بشكل كبير من استهلاك الطاقة وانبعاثات الكربون'.
ويضيف: 'وجدنا أن النماذج المزودة بقدرات استدلالية تنتج انبعاثات ثاني أكسيد الكربون أكثر بـ50 مرة من النماذج التي تقدم إجابات موجزة'.
وعندما يطرح المستخدم سؤالا على روبوت دردشة الذكاء الاصطناعي، يتم تحويل الكلمات أو أجزاء من الكلمات في الاستفسار إلى سلسلة من الأرقام ومعالجتها بواسطة النموذج. وهذه العملية التحويلية وغيرها من عمليات الحوسبة للذكاء الاصطناعي تنتج انبعاثات كربونية.
فالنماذج التي تعتمد على تحليل متعمق وتفكير استدلالي معقد تستهلك طاقة أكبر بشكل ملحوظ، إذ تصل إلى إنتاج 543 رمزا في المتوسط لكل إجابة، مقارنة بنحو 40 رمزا فقط في حالة النماذج التي تقدم إجابات مختصرة ومباشرة.
ويكشف التحليل المفصل عن مفارقة صارخة بين الدقة والاستدامة في نماذج الذكاء الاصطناعي. فنجد أن نموذج Cogito الذي يتميز بدقة تصل إلى 85%، ينتج انبعاثات كربونية تزيد 3 مرات عن تلك الصادرة عن نماذج مماثلة الحجم تقدم إجابات موجزة. وفي المقابل، لم تتمكن أي من النماذج التي حافظت على انبعاثات أقل من 500 غرام من مكافئ ثاني أكسيد الكربون (وهو وحدة قياس تأثير الغازات الدفيئة على المناخ) من تجاوز نسبة 80% من الدقة في الإجابات.
ولتوضيح حجم المشكلة بشكل ملموس، يقدم الباحثون مقارنة عملية صادمة: فمجرد طرح 600 ألف سؤال على نموذج DeepSeek R1 يولد انبعاثات كربونية تعادل تلك الناتجة عن رحلة طيران ذهابا وإيابا بين لندن ونيويورك.
أما إذا استخدمنا نموذج Qwen 2.5 من Alibaba Cloud للإجابة على نفس الأسئلة، فيمكن الحصول على أكثر من ثلاثة أضعاف عدد الإجابات بنفس مستوى الدقة مع الحفاظ على نفس كمية الانبعاثات.
ويؤكد الدكتور داونر أن المستخدمين العاديين يمكنهم لعب دور مهم في تخفيف هذه الآثار البيئية، من خلال تبني ممارسات أكثر استدامة في تفاعلهم مع أنظمة الذكاء الاصطناعي. وينصح في هذا الصدد باللجوء إلى نمط الاستخدام الواعي الذي يركز على طلب الإجابات المختصرة عندما لا تكون هناك حاجة للتفاصيل، وحصر استخدام النماذج عالية الاستهلاك للطاقة في المهام التي تتطلب فعلا قدرات معالجة معقدة.

جرب ميزات الذكاء الاصطناعي لدينا

اكتشف ما يمكن أن يفعله Daily8 AI من أجلك:

التعلم مع الذكاء الاصطناعيالتحقق من الحقائقتحويل النص إلى كلامملخص الذكاء الاصطناعي

أخبار ذات صلة

صقر الجديان

منذ 6 ساعات

• صقر الجديان

أسئلة تدفع الذكاء الإصطناعي إلى إنتاج كميات 'صادمة' من الانبعاثات الكربونية

ويشير الباحثون من جامعة ميونخ للعلوم التطبيقية بألمانيا إلى أن كل استفسار يتم إدخاله إلى نموذج لغوي كبير مثلChatGPT يتطلب طاقة ويؤدي إلى انبعاثات ثاني أكسيد الكربون. ويؤكد الباحثون أن مستويات الانبعاثات تعتمد على روبوت الدردشة والمستخدم وموضوع السؤال. وقارنت الدراسة بين 14 نموذجا للذكاء الاصطناعي وتخلص إلى أن الإجابات التي تتطلب استدلالا معقدا تسبب انبعاثات كربونية أكبر من الإجابات البسيطة. الاستفسارات التي تحتاج إلى استدلال مطول، مثل الجبر المجرد أو الفلسفة، تتسبب في انبعاثات تصل إلى 6 أضعاف تلك الناتجة عن مواضيع أكثر بساطة مثل السئلة التاريخية. ويوصي الباحثون المستخدمين باستمرار لروبوتات الدردشة الذكاء الاصطناعي بتعديل نوع الأسئلة التي يطرحونها للحد من الانبعاثات الكربونية. وقامت الدراسة بتقييم ما يصل إلى 14 نموذجا لغويا كبيرا على 1000 سؤال موحد عبر مواضيع مختلفة لمقارنة انبعاثاتها الكربونية. ويوضح مؤلف الدراسة ماكسيميليان داونر: 'التأثير البيئي لاستجواب النماذج اللغوية الكبيرة المدربة يتحدد بشكل كبير من خلال منهجيتها في الاستدلال، حيث تزيد عمليات الاستدلال الصريح بشكل كبير من استهلاك الطاقة وانبعاثات الكربون'. ويضيف: 'وجدنا أن النماذج المزودة بقدرات استدلالية تنتج انبعاثات ثاني أكسيد الكربون أكثر بـ50 مرة من النماذج التي تقدم إجابات موجزة'. وعندما يطرح المستخدم سؤالا على روبوت دردشة الذكاء الاصطناعي، يتم تحويل الكلمات أو أجزاء من الكلمات في الاستفسار إلى سلسلة من الأرقام ومعالجتها بواسطة النموذج. وهذه العملية التحويلية وغيرها من عمليات الحوسبة للذكاء الاصطناعي تنتج انبعاثات كربونية. فالنماذج التي تعتمد على تحليل متعمق وتفكير استدلالي معقد تستهلك طاقة أكبر بشكل ملحوظ، إذ تصل إلى إنتاج 543 رمزا في المتوسط لكل إجابة، مقارنة بنحو 40 رمزا فقط في حالة النماذج التي تقدم إجابات مختصرة ومباشرة. ويكشف التحليل المفصل عن مفارقة صارخة بين الدقة والاستدامة في نماذج الذكاء الاصطناعي. فنجد أن نموذج Cogito الذي يتميز بدقة تصل إلى 85%، ينتج انبعاثات كربونية تزيد 3 مرات عن تلك الصادرة عن نماذج مماثلة الحجم تقدم إجابات موجزة. وفي المقابل، لم تتمكن أي من النماذج التي حافظت على انبعاثات أقل من 500 غرام من مكافئ ثاني أكسيد الكربون (وهو وحدة قياس تأثير الغازات الدفيئة على المناخ) من تجاوز نسبة 80% من الدقة في الإجابات. ولتوضيح حجم المشكلة بشكل ملموس، يقدم الباحثون مقارنة عملية صادمة: فمجرد طرح 600 ألف سؤال على نموذج DeepSeek R1 يولد انبعاثات كربونية تعادل تلك الناتجة عن رحلة طيران ذهابا وإيابا بين لندن ونيويورك. أما إذا استخدمنا نموذج Qwen 2.5 من Alibaba Cloud للإجابة على نفس الأسئلة، فيمكن الحصول على أكثر من ثلاثة أضعاف عدد الإجابات بنفس مستوى الدقة مع الحفاظ على نفس كمية الانبعاثات. ويؤكد الدكتور داونر أن المستخدمين العاديين يمكنهم لعب دور مهم في تخفيف هذه الآثار البيئية، من خلال تبني ممارسات أكثر استدامة في تفاعلهم مع أنظمة الذكاء الاصطناعي. وينصح في هذا الصدد باللجوء إلى نمط الاستخدام الواعي الذي يركز على طلب الإجابات المختصرة عندما لا تكون هناك حاجة للتفاصيل، وحصر استخدام النماذج عالية الاستهلاك للطاقة في المهام التي تتطلب فعلا قدرات معالجة معقدة.

الاتحاد

منذ 10 ساعات

• الاتحاد

هل يسرق ChatGPT قدراتنا العقلية؟ نتائج صادمة من تجربة علمية

منذ ظهور ChatGPT قبل نحو ثلاث سنوات، تصاعد الجدل حول تأثير تقنيات الذكاء الاصطناعي على التعليم. هل تُعد هذه الأدوات نقلة نوعية نحو تعليم شخصي وفعّال، أم أنها تفتح الباب أمام الغش الأكاديمي وتدهور القدرات الفكرية؟ أحد أبرز المخاوف يتمثل في احتمال أن يؤدي الاعتماد المبكر على الذكاء الاصطناعي إلى تراجع في مهارات التفكير النقدي وحل المشكلات. ووفقًا لموقع The Conversation، تشير دراسة حديثة من معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا (MIT) إلى أن هذا الخوف قد يكون له ما يبرره، إذ توصل الباحثون إلى أن استخدام ChatGPT في كتابة المقالات قد يؤدي إلى تراكم ما يسمّى "الدين المعرفي" وتراجع ملحوظ في مهارات التعلم. اقرأ أيضاً.. الذكاء الاصطناعي ينجح في اجتياز اختبار "العقل البشري" تجربة علمية تكشف الفارق في الأداء المعرفي على مدار أربعة أشهر، طلب فريق MIT من 54 مشاركًا كتابة ثلاث مقالات باستخدام ثلاث طرق مختلفة: إما بمساعدة ChatGPT، أو باستخدام محرك بحث، أو بالاعتماد الكامل على قدراتهم الذهنية ("مجموعة الدماغ فقط"). قام الباحثون بقياس النشاط المعرفي من خلال تحليل النشاط الكهربائي في الدماغ ومراجعة لغوية دقيقة للمقالات المكتوبة. أظهرت النتائج أن المجموعة التي استخدمت الذكاء الاصطناعي سجّلت أدنى مستويات الانخراط الذهني، وعانت من صعوبة في تذكّر ما كتبته، كما عبّر أفرادها عن شعورهم بضعف الانتماء للنصوص مقارنة بالمجموعات الأخرى. يشبه هذا التراكم المعرفي "دينًا" يتراكم في العقل، ما يعيق القدرة على التعلم الفعّال. اقرأ أيضاً.. الذكاء الاصطناعي يهدد الذكاء البشري "الدين المعرفي": حين يقل الاعتماد على العقل في المرحلة الرابعة من الدراسة، جرى تبادل الأدوار بين المجموعات، فكتب من استخدموا ChatGPT دون مساعدته، والعكس صحيح. لكن النتائج كشفت أن أداء مجموعة "الذكاء الاصطناعي إلى الدماغ" كان ضعيفًا بشكل لافت، إذ لم يتمكن المشاركون من استعادة مستوى التركيز والتفاعل الذهني الذي أظهرته المجموعات الأخرى. واعتبر الباحثون أن هذا يعكس تراكم "دين معرفي" سلبي نتيجة الاعتماد المطوّل على الذكاء الاصطناعي، ما أضعف قدرتهم على استخدام مهاراتهم الذهنية عند الحاجة. ورغم ذلك، أشار معدو الدراسة إلى أن النتائج لا تزال أولية بسبب محدودية العينة، ما يتطلب المزيد من الأبحاث لتأكيدها. هل المشكلة في الذكاء الاصطناعي أم في تصميم التجربة؟ يرى بعض الخبراء أن التفسير قد لا يعود لتأثير الذكاء الاصطناعي نفسه، بل إلى تصميم الدراسة. فالمجموعة التي كتبت بدون أدوات على مدار ثلاث جلسات طوّرت مهاراتها تدريجيًا نتيجة "تأثير الاعتياد"، بينما لم تُمنح مجموعة ChatGPT فرصة مماثلة للعمل دون مساعدة سوى مرة واحدة فقط. هذا التفاوت في التمرس ربما هو ما أنتج التباين في النتائج، وليس ضعفًا فعليًا في قدرات مستخدمي الذكاء الاصطناعي. ما الذي يمكن أن نتعلمه من تجربة الآلة الحاسبة؟ عند إدخال الآلات الحاسبة في التعليم في السبعينيات، لم يُمنع استخدامها، بل رُفعت متطلبات الامتحانات لتتطلب مهارات تحليلية أعلى. طُلِب من الطلاب أداء مهام أكثر تعقيدًا، ما حافظ على مستوى التحدي والجهد العقلي. أما اليوم، فإن العديد من المعلمين لا يزالون يطالبون بمهام تقليدية، مما يسمح للطلاب بالاعتماد على الذكاء الاصطناعي دون تحفيز للتفكير النقدي. وهنا تكمن الخطورة الحقيقية: ليست في الأداة بحد ذاتها، بل في طريقة استخدامها. الذكاء في استخدام الذكاء الاصطناعي الحل لا يكمن في محاربة أدوات الذكاء الاصطناعي، بل في إعادة تصميم المهام التعليمية لتتطلب تحليلاً أعمق وتفكيرًا ابتكاريًا. يمكن تكليف الطلاب باستخدام ChatGPT لصياغة خطط دروس معقدة، ثم تقييمها شفهيًا أو مناقشتها وجهًا لوجه، ما يدفعهم لفهم المحتوى فعليًا بدلاً من نسخه. في النهاية، لا يتعلق النجاح فقط بإنتاج النصوص أو الإجابات، بل بامتلاك القدرة على التمييز بين المهام التي يجب تفويضها للآلة، وتلك التي تتطلب الإبداع والتفكير البشري. إسلام العبادي(أبوظبي)

العين الإخبارية

منذ 13 ساعات

• العين الإخبارية

الغابات سر النجاح.. لماذا يجب أن تكون في قلب الزراعة الحراجية؟

هناك حاجة ماسة لأخذ الغابات في عين الاعتبار عند دعم الزراعة الحراجية، لضمان استدامة الموارد ومواجهة التغير المناخي. تبرز زراعة الأشجار كأحد الحلول الرئيسية للتكيف والتخفيف من آثار التغيرات المناخية؛ فهي قادرة على امتصاص كميات هائلة من غاز ثاني أكسيد الكربون، ثم توظفه في عملية البناء الضوئي؛ فتكوّن الغذاء والأكسجين، ما يساهم في تخزين الكربون ومكافحة التغيرات المناخية، وفي نفس الوقت إنعاش الحياة على سطح الأرض. لكن أغلب المبادرات التي تدعو إلى الزراعة الحراجية، تركز فقط على زراعة الأشجار، وهذا أمر يدعو إلى القلق. الزراعة الحراجية يُشير مصطلح الزراعة الحراجية إلى شكل من أشكال الزراعة المستدامة التي تجمع بين زراعة الأشجار والمحاصيل الزراعية وتربية الحيوانات على نفس المساحة من الأرض، ولها العديد من الفوائد؛ إذ تساهم في مكافحة ظاهرة التعري، وتزيد من خصوبة التربة، وتساهم في دعم التنوع البيولوجي. وبالفعل تدعمها العديد من المبادرات حول العالم. وهناك أيضًا ما يُسمى بـ"الزراعة الحراجية القائمة على الغابات" (FAF)، وهي أيضًا تجمع بين زراعة الأشجار والمحاصيل وتربية الحيوانات، لكنها في العادة تقوم على أراضي الغابات أو في أطرافها. في هذا الصدد، عملت مجموعة بحثية من جامعة ييل بالولايات المتحدة الأمريكية على دراسة جدوى التركيز على زراعة الأشجار فقط ودور الزراعة الحرجية القائمة على الغابات في دعم إدارة الغابات ومكافحة التغيرات المناخية. ووجدوا أنّ الاعتماد على زراعة الأشجار فقط قد يؤدي إلى ضياع فرص إيجابية كثيرة لإدارة الغابات. ونشر الباحثون دراستهم في دعم أكبر وجد مؤلفو الدراسة أنّ الزراعة الحراجية القائمة على الغابات من شأنها أن تدعم صحة الغابات وكذلك التنوع البيولوجي فيها. من جانب آخر، فإنها تساهم بصورة كبيرة في عزل الكربون وتخزينه، وتوفر العديد من المنتجات، مثل: الفواكه، المكسرات، والنباتات الطبية، ما يحقق فوائد ودعم أكبر للمجتمعات المحلية التي تمارس الزراعة الحراجية القائمة على الغابات. تمويل أقل أشارت الدراسة إلى أنه على الرغم من الفوائد المتعددة للزراعة الحراجية القائمة على الغابات والعدد الكبير من الأشخاص الذين يمارسونها، إلا أنها تتلقى تمويل ودعم أقل من مبادرات الزراعة الحراجية لزراعة الأشجار التي تديرها جهات غير حكومية ومنظمات غير ربحية ومنظمات الحفاظ على البيئة. مفاهيم خاطئة أرجع الباحثون استبعاد الزراعة الحراجية القائمة على الغابات من فرص التمويل إلى مفهومين خاطئين، وهما: المفهوم الخاطئ الأول، هو هناك بعض من يظنون أنّ الزراعة الحراجية التي تُقام حول المحاصيل السلعية العالمية، مثل: القهوة، الكاكاو، وزيت النخيل، غالبًا تُخلط مع النهج التقليدية للسكان الأصليين. أما المفهوم الخاطئ الثاني؛ فهو أنّ نتائج الزراعة الحراجية في الغابات الاستوائية، يمكن تعميمها إلى أنظمة الغابات الشمالية. كما أشار مؤلفو الدراسة إلى أنّ الرواية التي مفادها أنّ النشاط البشري في الغابات يتسبب في تدهور كبير، خطأ؛ إذ أنّ هناك مجتمعات أصلية تعيش في الغابات وحولها منذ آلاف السنين، وصارت تلك المجتمعات جزءًا من النظام البيئي هناك، بل وتدعم صحة الغابات. وشددوا على ضرورة وضع سياسات تعزز من ممارسات الزراعة الحراجية القائمة على الغابات؛ لتعظيم الفوائد المكتسبة، وأهمية إدارة الغابات بفعالية. aXA6IDE5OC4yMy4xMjkuMjMzIA== جزيرة ام اند امز US