أربع طرق لجعل خوارزميات الذكاء الاصطناعي أكثر استدامة للناس

Nick Hajli, Tahir M. Nisar

مع تزايد دمج تقنيات الذكاء الاصطناعي في حياتنا اليومية وعمليات الأعمال، تطرح احتياجاتها العالية من الطاقة وآثارها البيئية ضرورة اتباع نهج أكثر استدامة في بناء الخوارزميات، ومجموعة التعليمات المستخدمة لتوجيه هذه التقنية.

يمكن أن تتطلب تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة كميات هائلة من الطاقة. على سبيل المثال، تطلب تدريب منصة ذكاء اصطناعي تُسمى GPT-3 ما يعادل 1.287 ميجاوات ساعة من الكهرباء، وهو ما يعادل الانبعاثات السنوية لأكثر من 100 سيارة تعمل بالبنزين.

يمكن أن تقلل ممارسات الذكاء الاصطناعي المستدامة من الطلبات البيئية، وتحسن تجارب المستخدم، وتعزز موثوقية الأداء وكفاءة النظام، مما يقلل من خطر حدوث أعطال كارثية محتملة. وتسلط الحوادث العالمية مثل انقطاع خدمات تكنولوجيا المعلومات الأخير بين Microsoft وCrowdStrike، الضوء على الحاجة إلى بنية تحتية رقمية أكثر موثوقية وكفاءة ومرونة.

موازنة الحاجة إلى السرعة

أدى النمو السريع للتقنيات الرقمية إلى تحقيق كفاءة وراحة لا مثيل لهما، مما جعل الاستجابة الفورية والتجارب السلسة عبر الإنترنت هي المعيار الجديد لمستهلكي التكنولوجيا. ومع ذلك، فإن هذه الزيادة في النشاط الرقمي تتطلب طاقة هائلة من حيث معالجة البيانات ونقلها.

يقدم الذكاء الاصطناعي حلاً واعدًا. فمن خلال تحديد كيفية تقليل الخطوات اللازمة لحل مشكلة ما، يمكن للذكاء الاصطناعي التعرف على المهام الزائدة وإلغائها، مما يقلل من الموارد الحاسوبية المطلوبة لإكمالها. وهذا يعزز كفاءة الطاقة ويقلل من البصمة الكربونية للأنظمة الرقمية ومهام معالجة البيانات.

بينما تكون هذه العمليات أكثر صداقة للبيئة، هناك خطر أن تؤدي العمليات المفرطة في التبسيط إلى تقليل وظائف بعض التقنيات، مثل: مساعدات الصوت، وخوارزميات التوصية، أو برامج تحليل البيانات المعقدة. لذا، فإن تصميم الذكاء الاصطناعي ليكون أكثر كفاءة له مزايا وعيوب بالنسبة للمستهلكين.

من الجانب الإيجابي، يعني ذلك أوقات استجابة أسرع وتفاعلات أكثر سلاسة، مما يجعل تجاربنا الرقمية أكثر متعة. ستعمل الهواتف الذكية وأجهزة الكمبيوتر المحمولة بشكل أفضل، وستدوم البطاريات لفترة أطول، وستكون الأجهزة أقل عرضة للحرارة الزائدة. ويمكن أن يؤدي انخفاض استهلاك الطاقة إلى تقليل التكاليف، ومن ثم إلى خدمات أرخص للمستهلكين. كما أن الخدمات الأكثر موثوقية مع انقطاعات أقل، خاصة خلال الأوقات المزدحمة، هي ميزة إضافية.

هناك بعض العيوب المحتملة. إذا أصبح الذكاء الاصطناعي مفرط التبسيط، فقد نفقد بعض الميزات أو الوظائف في تقنيات معينة. وقد يشعر المستخدمون أنهم يملكون سيطرة أقل على كيفية استخدامهم للخدمات مثل: المنصات المخصصة للبث، وأنظمة المنازل الذكية، أو التطبيقات البرمجية القابلة للتخصيص. وقد تكون هناك فترة من التكيف في وقت يعتاد الناس الطرق الجديدة والأسرع التي يعمل بها الذكاء الاصطناعي. وقد يكون هذا محبطًا للمستخدمين في البداية.

مع ازدياد كفاءة وتعقيد أنظمة الذكاء الاصطناعي، قد يجد الناس صعوبة أكبر في فهم كيفية استخدام بياناتهم، مما يثير مخاوف بشأن الخصوصية والأمان. واعتمادنا بشكل مفرط على الذكاء الاصطناعي الفعال قد يجعلنا أكثر عرضة لفشل الأنظمة إذا لم يتم التحقق من العمليات بشكل متكرر من قبل البشر.

إدارة أعباء العمل الديناميكية

يغير الذكاء الاصطناعي كيفية أداء الأنظمة من خلال إدارة أعباء العمل بشكل ديناميكي. ويعني ذلك أن الذكاء الاصطناعي يمكنه ضبط الموارد بذكاء بناءً على الطلب في الوقت الحقيقي، مما يجعل الأنظمة تعمل بشكل أفضل ويُحسن تجربة المستخدم.

في عالم اليوم، حيث تعد المنصات الرقمية ضرورية، خاصة مع ارتفاع التجارة الاجتماعية، فإن الاتصال الشبكي القوي أمر حيوي.

خلال الأوقات المزدحمة، يزيد الذكاء الاصطناعي من قدرته للحفاظ على سير الأمور بسلاسة. وتحدث ذروة الطلب غالبًا خلال ساعات العمل، خاصة في منتصف اليوم عندما يكون كثير من الأشخاص متصلين في نفس الوقت لأداء مهام تتعلق بالعمل. كما يكون الطلب مرتفعًا في المساء عندما يشاهد الناس المزيد من الفيديوهات، ويلعبون بالألعاب عبر الإنترنت، ويستخدمون وسائل التواصل الاجتماعي.

 

التنبؤ بدقة بأوقات الذروة وتحديد نقاط الاختناق خلال فترات الحمل العالي، هو تحدٍ، لكنه ضروري للتحسين المستمر.

يمكن للذكاء الاصطناعي إدارة أعباء العمل الديناميكية. كما يعزز عمر بطارية الأجهزة من خلال استخدام الطاقة بشكل أكثر كفاءة، ويساعد الناس على البقاء متصلين حتى أثناء انقطاع التيار الكهربائي. وتتحسن أداء الشبكة أيضًا، حيث يمنع الذكاء الاصطناعي التباطؤ والانقطاعات من خلال إدارة أعباء الذروة بشكل فعال. وهذا يعني إنترنت أسرع، وانخفاض في فقدان الاتصال، وتجربة عبر الإنترنت أكثر سلاسة.

تحسين الأجهزة

يُسهم الذكاء الاصطناعي في عصر جديد من الأجهزة الموفرة للطاقة، مثل أجهزة الكمبيوتر والهواتف الذكية، بما في ذلك المعالجات الموفرة للطاقة مثل: شريحة M1 من Apple في أجهزة MacBook، وشرائح TPU المخصصة من Google لأعباء عمل الذكاء الاصطناعي.

يمكن للتكنولوجيا الصديقة للبيئة تقليل استهلاك الطاقة، وتقليل تكاليف التشغيل للشركات، وفي النهاية خفض الأسعار للمستهلكين.

غالبًا ما تكون الأجهزة الموفرة للطاقة مرادفة للموثوقية، ومصممة للعمل بشكل مثالي ضمن قيود الطاقة الخاصة بها. وهذه الأجهزة أقل عرضة للسخونة الزائدة وأعطال الأجهزة، مما يؤدي إلى تقليل انقطاعات الخدمة وزيادة رضا المستخدم.

دمج الاستدامة

يُعتبر الذكاء الاصطناعي في طليعة الابتكار المستدام. فمن خلال تحسين عملياته الخاصة، يمكن للذكاء الاصطناعي تقليل بصمته البيئية بشكل كبير. على سبيل المثال، يمكن للذكاء الاصطناعي مراقبة استهلاك الطاقة، وتحديد عدم الكفاءة، والتغذية من مصادر الطاقة المتجددة مثل الطاقة الشمسية والرياح. ويسهم هذا النهج الاستباقي لإدارة الطاقة في تقليل البصمة الكربونية للذكاء الاصطناعي ويضع سابقة للتطوير التكنولوجي المستدام.

تقدم الأجهزة المصنوعة باستخدام مكونات موفرة للطاقة ومواد قابلة للتدوير بديلاً مستدامًا دون المساس بالأداء. فمن خلال اختيار هذه التكنولوجيا الصديقة للبيئة، يمكن للمستهلكين الاستمتاع بتطبيقاتهم وخدماتهم المفضلة مع تقليل بصمتهم الكربونية بشكل فعّال.

المصدر: The Conversation