سام ألتمان: نحتاج لاختراق في الطاقة النووية لتطوير الذكاء الاصطناعي
تاريخ النشر: 23rd, January 2024 GMT
ستكون هناك حاجة إلى تحقيق "اختراق" في مجال الطاقة إذا أريد للذكاء الاصطناعي أن يحقق إمكاناته، وفقا لما ذكره رئيس شركة أوبن إيه آي سام ألتمان.
ونقلت وكالة الأنباء الألمانية عن ألتمان أنه قال في وقت سابق من شهر يناير/كانون الثاني: إن احتياجات صناعة الذكاء الاصطناعي من الطاقة يمكن أن تعتمد على الاندماج النووي، وهي تكنولوجيا لم يتمكن البشر من تطويرها، ولكنها يمكن إذا تحققت أن تتجاوز إلى حد كبير قدرات إنتاج الطاقة الحالية.
وذكر ألتمان في المنتدى الاقتصادي العالمي في دافوس "ان ذلك يحفزنا على الاستثمار بشكل أكبر في تكنولوجيا الاندماج".
لقد ظل العلماء والمهندسون لعقود من الزمن يحاولون اكتشاف توليد طاقة الاندماج النووي التي تحاكي جزئيا كيفية قيام النجوم مثل الشمس بتزويد نفسها بالطاقة، ولكن دون تحقيق اختراق من شأنه أن يجعل الإنتاج الضخم قابلا للتطبيق.
وجاءت تصريحات ألتمان بعد نشر توقعات تُظهر أن مراكز بيانات الذكاء الاصطناعي ستحتاج إلى نفس الكمية من الكهرباء التي تحتاجها دولة متوسطة الحجم بحلول عام 2027.
ونُشرت هذه التقديرات في عام 2023، بعد أقل من عام من إطلاق شركة أوبن إيه آي برنامج الدردشة شات جي بي تي للاستخدام العام. ومن بين الدول التي قارنت التقديرات بحجم استهلاكها للكهرباء هولندا التي يبلغ ناتجها المحلي الإجمالي نحو تريليون دولار، وهي واحدة من أغنى دول العالم.
وكان استهلاك مراكز البيانات -التي تعد بمثابة دعم لمليارات من مستخدمي الحوسبة السحابية والبث المباشر ووسائل التواصل الاجتماعي في العالم- للطاقة مثيرا للجدل حتى قبل التوسع الأحدث لما يسمى الذكاء الاصطناعي "التوليدي"، وذلك بسبب الضغط المتزايد الذي تمارسه على شبكات الطاقة، وأثرها في التحول على أسعار المستهلك.
وفي أيرلندا حيث يوجد لدى العديد من عمالقة التكنولوجيا مقار إقليمية أوروبية، ارتفعت احتياجات الكهرباء لمراكز البيانات من 5% من الإمدادات الوطنية المتاحة في عام 2015 إلى 18% عام 2022. وتعرضت إمدادات الكهرباء وأسعارها لمزيد من الضغوط بسبب الغزو الروسي لأوكرانيا عام 2022، الأمر الذي دفع أوروبا إلى بذل جهود لوقف اعتمادها على صادرات موسكو من الغاز.
المصدر: الجزيرة
كلمات دلالية: الذکاء الاصطناعی
إقرأ أيضاً:
هل يستطيع الذكاء الاصطناعي أن يكون طوق النجاة للمحتاجين؟
نشرت مجلة نيتشر العلمية تقريراً حديثاً يستعرض كيف يمكن للذكاء الاصطناعي أن يكون أداة فعالة في مكافحة الفقر حول العالم، وذلك من خلال تحليل البيانات وتحديد المستحقين للمساعدات بطرق أكثر دقة وسرعة من الأساليب التقليدية.
في أواخر عام 2020، خلال جائحة كوفيد-19، تلقى عشرات الآلاف من القرويين الفقراء في توغو مساعدات مالية مباشرة عبر هواتفهم المحمولة، بفضل نظام ذكاء اصطناعي مبتكر. تم تحويل حوالي 10 دولارات كل أسبوعين إلى حساباتهم الرقمية، وهي مبالغ قد تبدو صغيرة، لكنها ساعدت العديد منهم على تلبية احتياجاتهم الأساسية وتجنب الجوع.
اقرأ أيضاً.. هل يشيخ الذكاء الاصطناعي كالبشر؟ خفايا التقادم الرقمي
كيف يعمل الذكاء الاصطناعي في تحديد الفقراء؟
اعتمدت حكومة توغو، بالتعاون مع علماء من جامعة كاليفورنيا في بيركلي ومنظمة GiveDirectly غير الربحية، على الذكاء الاصطناعي لتحليل صور الأقمار الصناعية وبيانات شبكات الهواتف المحمولة لتقدير مستوى الدخل والفقر في مناطق مختلفة. وبدلاً من استخدام المسوحات الميدانية التقليدية التي تستغرق وقتاً طويلاً وتحتاج إلى موارد ضخمة، استطاع النظام الجديد تحديد الأشخاص الأكثر حاجة بسرعة ودقة أكبر.
وفقاً للمجلة، فإن هذا النهج ساعد في التغلب على تحديات مثل عدم توفر بيانات دقيقة عن الفقراء، وهي مشكلة تواجه الحكومات والمنظمات الإنسانية عند توزيع المساعدات.
هل يمكن للذكاء الاصطناعي أن يحل محل الطرق التقليدية؟
حالياً، يعيش نحو 700 مليون شخص حول العالم في فقر مدقع، حيث يحصلون على أقل من 2.15 دولار يومياً وفقاً للبنك الدولي. ومع ذلك، يواجه قياس الفقر وتوزيع المساعدات مشكلات عديدة، منها التكاليف العالية لجمع البيانات وعدم شمول بعض الفئات مثل المشردين أو الأشخاص الذين لا يملكون هواتف محمولة.
يقول الباحث جوشوا بلومنستوك، المتخصص في علوم الكمبيوتر بجامعة كاليفورنيا في بيركلي، إن الذكاء الاصطناعي يمكن أن يساعد في التغلب على هذه المشكلات عبر تحليل كميات هائلة من البيانات بسرعة فائقة، مما يجعل عملية تحديد المستفيدين من المساعدات أكثر كفاءة.
من جهة أخرى، يُحذر خبراء مثل أولا هال، الباحث في جامعة لوند في السويد، من أن الذكاء الاصطناعي ليس مثالياً، فقد تعاني بعض النماذج من التحيز أو عدم الدقة، مما قد يؤدي إلى استبعاد بعض الأشخاص المستحقين للمساعدة.
كيف تطور قياس الفقر عبر الزمن؟
تاريخياً، حاول الباحثون تطوير معايير لقياس الفقر منذ أواخر القرن التاسع عشر. على سبيل المثال، في عام 1901، أجرى عالم الاجتماع البريطاني سيبوم راونتري دراسة ميدانية حول الفقر في مدينة يورك بالمملكة المتحدة، حيث تم تحديد الفقر بناءً على قدرة الأسر على تلبية الحد الأدنى من الاحتياجات الغذائية.
لاحقاً، في عام 1964، اعتمدت الولايات المتحدة مقياس الفقر الرسمي الذي حدد الحد الأدنى من الدخل اللازم لتغطية الطعام والمسكن والنفقات الأساسية، وهو ما تبنته أيضاً دول مثل الهند.
لكن هذه المقاييس لم تعكس الواقع المعقد للفقر، حيث إن امتلاك دخل معين لا يعني بالضرورة القدرة على تأمين الصحة، التعليم، أو المياه النظيفة. ولهذا السبب، طورت الباحثة سابينا ألكاير بالتعاون مع جيمس فوستر ما يُعرف بمؤشر الفقر متعدد الأبعاد MPI عام 2008، والذي يقيس الفقر بناءً على عشرة عوامل مختلفة، مثل التغذية، التعليم، وسهولة الوصول إلى مياه الشرب.
اقرأ أيضاً.. عندما تتحدث الأرض.. هل يمكن للذكاء الاصطناعي التنبؤ بالزلازل؟
هل الذكاء الاصطناعي هو الحل؟
مع التقدم في تقنيات الذكاء الاصطناعي، بدأ الباحثون في استخدام صور الأقمار الصناعية وتحليل البيانات الرقمية لتحديد الفقر بشكل أكثر دقة. على سبيل المثال، أظهرت دراسة أجرتها جامعة ستانفورد عام 2016 أن الذكاء الاصطناعي يمكنه التنبؤ بمعدلات الفقر بدقة مماثلة للمسوحات الميدانية التقليدية، ولكن بتكلفة أقل وبسرعة أكبر.
تتوسع هذه التجارب حالياً، حيث يتم تحليل بيانات الهاتف المحمول، حركة المرور، والإضاءة الليلية لتحديد المناطق الأكثر فقراً، ما يسمح للحكومات والمنظمات الإنسانية بتوجيه المساعدات بشكل أكثر كفاءة.
هل نحن مستعدون للاعتماد على الذكاء الاصطناعي بالكامل؟
رغم الإمكانات الكبيرة التي يوفرها الذكاء الاصطناعي في مكافحة الفقر، إلا أن هناك تحديات يجب معالجتها، مثل ضمان العدالة في توزيع المساعدات، حماية البيانات الشخصية، وتجنب التحيزات الخوارزمية التي قد تؤثر على دقة التحديد.
في نهاية التقرير، تشير مجلة نيتشر إلى أن استخدام الذكاء الاصطناعي في مكافحة الفقر لا يزال في مراحله الأولى، لكن التجارب مثل مشروع توغو تثبت أنه يمكن أن يكون أداة قوية وفعالة إذا تم استخدامه بطريقة مدروسة ومنصفة.
إسلام العبادي(أبوظبي)
فريدة سيف النصر: الست لو عدت الـ 60 سنة من حقها تقلع الحجاب شرعًا