البصمة المائية لبرامج الذكاء الاصطناعي..

20 عملية بحث على جوجل = نصف لتر مياه عذبة

البصمة المائية لبرامج الذكاء الاصطناعي.. تستهلك كميات كبيرة من المياه العذبة

منصة اوزون، بقلم: مصطفى ماهر في: مايو 13, 2023

كشفت دراسة حديثة لأول مرة عن البصمة المائية لعمليات تشغيل واستخدام الذكاء الاصطناعي، وتوصلت إلى أن برامج الذكاء الاصطناعي تستهلك كميات كبيرة من المياه الشحيحة.

وفق الدراسة، فإن كل مرة يستخدم فيها الشخص استعلام الذكاء الاصطناعي ChatGPT، فإنه يستهلك كمية من المياه العذبة، التي أصبحت موردًا عالميًا نادرًا بشكل متزايد.

توصلت الدراسة، التي حملت عنوان “جعل الذكاء الاصطناعي أقل عطشًا: كشف ومعالجة البصمة المائية السرية لنماذج الذكاء الاصطناعي”، إلى أن تشغيل حوالي 20 إلى 50 استفسارا يتسبب في فقدان ما يقرب من نصف لتر من المياه العذبة من خزاناتنا المرهقة في شكل انبعاثات بخارية.

قدرت نتائج الدراسة، التي أجرتها كلية بورنز للهندسة بجامعة كاليفورنيا، لأول مرة البصمة المائية من عمليات واستخدام تشغيل الذكاء الاصطناعي للاستعلام عن شيء ما، حيث تعتمد تلك العمليات على الحسابات السحابية والتي تجرى في رفوف الخوادم داخل مراكز معالجة البيانات، وهي مراكز يصل حجمها لحجم المستودعات.

 

البصمة المائية لبرامج الذكاء الاصطناعي.. رسم توضيحي

البصمة المائية للذكاء الاصطناعي
استهلكت مراكز بيانات Google في الولايات المتحدة وحدها ما يقدر بنحو 12.7 مليار لتر من المياه العذبة في عام 2021 للحفاظ على برودة خوادمها، في وقت يؤدي فيه الجفاف إلى تفاقم تغير المناخ.

أفاد باحثو كلية بورنز للهندسة في الدراسة، التي نشرتها على الإنترنت مجلة arXiv كنسخة أولية قبل مراجعتها من قبل الأقران.

مراجعة الأقران الأكاديمية، وتسمى التحكيم، هي عملية إخضاع عمل أكاديمي ما (بحث، أو مقالة أو دراسة أو أطروحه) إلى فحص دقيق من قبل خبراء في مجال العمل قبل منح الإذن في نشر العمل في دورية متخصصة.

وأوضح شوالي رين، الأستاذ المساعد في الهندسة الكهربائية وهندسة الحاسبات والمؤلف المقابل للدراسة، أن البصمة المائية لمراكز معالجة البيانات كبيرة، حيث تستهلك كميات كبيرة من المياه بطريقتين.

أولا، تستمد هذه المراكز الكهرباء من محطات الطاقة التي تستخدم أبراج تبريد كبيرة تحول الماء إلى بخار ينبعث في الغلاف الجوي.

ثانيا، يجب الحفاظ على برودة مئات الآلاف من الخوادم في مراكز البيانات لأن الكهرباء التي تتحرك عبر أشباه الموصلات تولد الحرارة باستمرار.

وهذا يتطلب أنظمة تبريد، مثل محطات الطاقة، متصلة عادة بأبراج التبريد التي تستهلك المياه عن طريق تحويلها إلى بخار.

قال رين: “برج التبريد عبارة عن حلقة مفتوحة، وهذا هو المكان الذي يتبخر فيه الماء ويزيل الحرارة من مركز البيانات إلى البيئة”.

وقال رين إنه من المهم معالجة استخدام المياه من الذكاء الاصطناعي والوصول لحلول لتقليل استهلاكها للمياه، لأنها جزء مهم من قطاع سريع النمو من متطلبات معالجة الكمبيوتر.

على سبيل المثال، استهلك تدريب لمدة أسبوعين تقريبا لبرنامج GPT-3 الذكاء الاصطناعي في مراكز بيانات ميكروسوفت الحديثة في الولايات المتحدة حوالي 700 ألف لتر من المياه العذبة، وهي نفس الكمية من المياه المستخدمة في تصنيع حوالي 370 سيارة BMW أو 320 سيارة كهربائية تسلا، حسبما ذكرت الدراسة.

كان من الممكن أن يتضاعف استهلاك المياه ثلاث مرات إذا تم التدريب في مراكز بيانات مايكروسوفت في آسيا، والتي هي أقل كفاءة من نظيرتها في الولايات المتحدة.

يتطلب تصنيع السيارات سلسلة من عمليات الغسيل لإزالة جزيئات الطلاء والمخلفات، من بين العديد من استخدامات المياه الأخرى في الصناعة.

الذكاء الاصطناعي أقل عطشًا
يجادل رين والمؤلفون المشاركون معه من جامعة تكساس، أرلينغتون، بأن التكنولوجيا الضخمة يجب أن تتحمل المسؤولية وأن تكون قدوة يحتذى بها لتقليل استخدامها للمياه.

لحسن الحظ، عمليات التدريب على الذكاء الاصطناعي لديها مرونة في الجدولة، على عكس عمليات البحث عبر الويب أو بث YouTube الذي يجب معالجته على الفور بمجرد دخول المستخدم لهذه المحركات والمواقع وطلب البحث أو البث، حيث يمكن إجراء التدريب على الذكاء الاصطناعي في أي وقت تقريبا من اليوم.

وقال رين إنه لتجنب استخدام المياه المهدر، فإن الحل البسيط والفعال هو تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي خلال ساعات البرودة، عندما يتم فقدان كمية أقل من المياه بسبب التبخر.

قال رين: “تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي يشبه العشب الكبير جدا ويحتاج إلى الكثير من الماء للتبريد”.

وأضاف: “في العادة لا نسقي مروجنا وحدائقنا خلال فترة الظهيرة، لذلك دعونا لا نسقي الذكاء الاصطناعي في فترة الظهر أيضا.”.

قال رين: “لا يمكننا تحويل الطقس البارد إلى فترة الظهيرة، ولكن يمكننا تخزين الطاقة الشمسية، واستخدامها لاحقا، والاستمرار في الحفاظ على البيئة”.

جاء في الورقة البحثية: “إنه حقًا وقت حرج للكشف عن البصمة المائية السرية لنموذج الذكاء الاصطناعي ومعالجتها وسط أزمة ندرة المياه العذبة الشديدة بشكل متزايد، وتفاقم فترات الجفاف الممتدة، والبنية التحتية العامة للمياه التي تتقادم بسرعة”.