أسئلة معقّدة تُنتج انبعاثات كربونية "صادمة" من روبوتات الذكاء الاصطناعي
للعلّم - كشف باحثون ألمان من جامعة ميونخ للعلوم التطبيقية أن طرح أسئلة تتطلب تفكيراً عميقاً واستدلالاً معقداً على روبوتات الدردشة مثل ChatGPT، يؤدي إلى استهلاك أعلى للطاقة وبالتالي إلى انبعاثات كربونية أكبر مقارنة بالأسئلة البسيطة.
وأوضح الباحثون أن كل استفسار يُوجَّه إلى نموذج لغوي كبير يستدعي عمليات حسابية تستهلك الطاقة وتنتج انبعاثات ثاني أكسيد الكربون، وأن حجم هذه الانبعاثات يتفاوت حسب طبيعة السؤال، والنموذج المستخدم، وحتى سلوك المستخدم نفسه.
وبحسب الدراسة، فإن الأسئلة التي تتطلب استنتاجاً منطقياً، مثل مسائل الفلسفة أو الجبر المجرد، قد تتسبب بانبعاثات تصل إلى ستة أضعاف تلك الناتجة عن الأسئلة المباشرة أو المتعلقة بالتاريخ، نظراً لأن الإجابات المعقدة تتطلب توليد عدد أكبر من الرموز واستهلاكاً أطول للمعالجة.
وأشار مؤلف الدراسة، ماكسيميليان داونر، إلى أن "المنهجية التي تعتمدها النماذج في الاستدلال تُعد عاملاً حاسماً في تحديد تأثيرها البيئي، إذ ترفع عمليات التفكير التحليلي من استهلاك الطاقة بشكل كبير". وبيّن أن النماذج القادرة على إجراء استدلالات دقيقة تولد انبعاثات تزيد بـ 50 مرة عن تلك التي تكتفي بإجابات مختصرة.
ووجدت الدراسة أن نموذج الذكاء الاصطناعي "Cogito"، على سبيل المثال، يحقق دقة إجابات تصل إلى 85%، لكنه ينتج انبعاثات تزيد بثلاثة أضعاف عن نماذج أخرى بنفس الحجم تقدم إجابات أقل تفصيلاً. بالمقابل، لم يتمكّن أي من النماذج التي حافظت على انبعاثات منخفضة (أقل من 500 غرام من مكافئ ثاني أكسيد الكربون) من تجاوز دقة 80%.
ولتقريب الصورة، أشار الباحثون إلى أن إرسال 600 ألف سؤال إلى نموذج "DeepSeek R1" يطلق كمية من الانبعاثات الكربونية تعادل رحلة جوية ذهاباً وإياباً بين لندن ونيويورك. أما باستخدام نموذج "Qwen 2.5" من شركة Alibaba Cloud، فيمكن الحصول على أكثر من ثلاثة أضعاف عدد الإجابات بنفس كمية الانبعاثات وبدقة مماثلة.
وفي ضوء هذه النتائج، يدعو الخبراء المستخدمين إلى تبني نمط تفاعلي أكثر وعياً مع روبوتات الذكاء الاصطناعي، وذلك من خلال طلب إجابات مختصرة عند عدم الحاجة للتفصيل، وتجنّب تشغيل النماذج عالية الاستهلاك إلا في المهام التي تتطلب فعلاً قدرات استنتاجية متقدمة.
وأوضح الباحثون أن كل استفسار يُوجَّه إلى نموذج لغوي كبير يستدعي عمليات حسابية تستهلك الطاقة وتنتج انبعاثات ثاني أكسيد الكربون، وأن حجم هذه الانبعاثات يتفاوت حسب طبيعة السؤال، والنموذج المستخدم، وحتى سلوك المستخدم نفسه.
وبحسب الدراسة، فإن الأسئلة التي تتطلب استنتاجاً منطقياً، مثل مسائل الفلسفة أو الجبر المجرد، قد تتسبب بانبعاثات تصل إلى ستة أضعاف تلك الناتجة عن الأسئلة المباشرة أو المتعلقة بالتاريخ، نظراً لأن الإجابات المعقدة تتطلب توليد عدد أكبر من الرموز واستهلاكاً أطول للمعالجة.
وأشار مؤلف الدراسة، ماكسيميليان داونر، إلى أن "المنهجية التي تعتمدها النماذج في الاستدلال تُعد عاملاً حاسماً في تحديد تأثيرها البيئي، إذ ترفع عمليات التفكير التحليلي من استهلاك الطاقة بشكل كبير". وبيّن أن النماذج القادرة على إجراء استدلالات دقيقة تولد انبعاثات تزيد بـ 50 مرة عن تلك التي تكتفي بإجابات مختصرة.
ووجدت الدراسة أن نموذج الذكاء الاصطناعي "Cogito"، على سبيل المثال، يحقق دقة إجابات تصل إلى 85%، لكنه ينتج انبعاثات تزيد بثلاثة أضعاف عن نماذج أخرى بنفس الحجم تقدم إجابات أقل تفصيلاً. بالمقابل، لم يتمكّن أي من النماذج التي حافظت على انبعاثات منخفضة (أقل من 500 غرام من مكافئ ثاني أكسيد الكربون) من تجاوز دقة 80%.
ولتقريب الصورة، أشار الباحثون إلى أن إرسال 600 ألف سؤال إلى نموذج "DeepSeek R1" يطلق كمية من الانبعاثات الكربونية تعادل رحلة جوية ذهاباً وإياباً بين لندن ونيويورك. أما باستخدام نموذج "Qwen 2.5" من شركة Alibaba Cloud، فيمكن الحصول على أكثر من ثلاثة أضعاف عدد الإجابات بنفس كمية الانبعاثات وبدقة مماثلة.
وفي ضوء هذه النتائج، يدعو الخبراء المستخدمين إلى تبني نمط تفاعلي أكثر وعياً مع روبوتات الذكاء الاصطناعي، وذلك من خلال طلب إجابات مختصرة عند عدم الحاجة للتفصيل، وتجنّب تشغيل النماذج عالية الاستهلاك إلا في المهام التي تتطلب فعلاً قدرات استنتاجية متقدمة.