الذكاء الاصطناعي قد يُساعد في مكافحة تغير المناخ، ولكن علينا التوقف عن الحديث عن برامج الماجستير في القانون

في الواقع، دعونا نتراجع عن ذلك. فهو مسؤول عن زيادة كبيرة جدًا في الانبعاثات من مراكز البيانات. هذا النوع من الذكاء الاصطناعي، المعروف باسم الذكاء الاصطناعي التوليدي أو GenAI اختصارًا، هو ما نصادفه في نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) في تطبيقات مثل ChatGPT وأدوات توليد الصور مثل MidJourney.

هناك استثمارات ضخمة تُضخّ في مجال الذكاء الاصطناعي - وسواءٌ أكان كل هذا الضجيج مُبرَّرًا أم لا، فهذا موضوعٌ آخر (باختصار: لا، إنها فقاعةٌ مُبالغٌ فيها ستنفجر). ما يُقلقني هو أن سيل الضجيج حول الذكاء الاصطناعي يُستنزف كلَّ ما يُقال عن دور الذكاء الاصطناعي في مُكافحة أزمة المناخ.

GenAI هي مجموعة فرعية من مجال الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي الأكبر بكثيرقد يكون لها بعض الفائدة للأفراد والمؤسسات التي تُعنى بمعالجة مشاكل المناخ، لا سيما فيما يتعلق بتحليل البيانات والمعلومات. أما عندما يتعلق الأمر بإزالة الكربون مباشرةً من أي شيء، فإن برامج الماجستير في القانون (LLM) ومثيلاتها من برامج الصور والفيديوهات عديمة الفائدة تقريبًا.*

لكن هناك العديد من تقنيات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي التي تُسهم بشكل مباشر في خفض انبعاثات الكربون اليوم. فهي ليست روبوتات دردشة، ولا تُنتج مقاطع فيديو بضغطة زر. كما أنها عادةً ما تكون أقل استهلاكًا للطاقة من الذكاء الاصطناعي. ومن الأمثلة الرائعة على ذلك التنبؤ بالسلاسل الزمنية، الذي يستخدم القيم السابقة في مجموعة بيانات تسلسل زمني للتنبؤ بالقيم المستقبلية. إنها ليست جذابة، ولا تحظى باهتمام كبير، لكنها قد تكون فعالة للغاية.

تُساهم تقنيات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي اليوم في خفض انبعاثات الكربون في العديد من القطاعات والصناعات، حيث تتصدى العديد من الشركات الناشئة لتحديات كبيرة باستخدام منتجاتها القائمة على الذكاء الاصطناعي. على سبيل المثال: Carbon Re ، التي تعمل على تحسين كفاءة احتراق الوقود في إنتاج الإسمنت؛ و Concrete AI ، التي تعمل على تحسين خلطات الخرسانة؛ وForesight Data Machines ، التي تزيد من كفاءة صناعة الصلب؛ و BrainBox AI، التي تعمل على تحسين كفاءة تبريد المباني. وتظهر العديد من التطبيقات الأخرى المثيرة للاهتمام، فعلى سبيل المثال، تستخدم Orbital Materials الذكاء الاصطناعي لتصميم مواد جديدة منخفضة الكربون، ويستخدمه علماء جامعة برينستون للتحكم في تفاعلات الاندماج النووي.

حلول الذكاء الاصطناعي هذه صعبة. فهي لا تتطلب خبرة في الذكاء الاصطناعي فحسب، بل خبرة متعمقة في مجالات أخرى. فهي تتطلب مهندسين وباحثين في مجال الذكاء الاصطناعي يعملون جنبًا إلى جنب مع خبراء في العمليات الصناعية والكيمياء وعلوم المواد، وغيرها. كما تحتاج إلى كميات هائلة من البيانات التي غالبًا ما تكون مملوكة. 

إن بناء منتج ذكاء اصطناعي يُحقق تخفيضات فعلية في الانبعاثات أصعب بكثير من دمج شهادة ماجستير في القانون في تطبيق برمجي. تتمتع حلول الذكاء الاصطناعي الحقيقية للمناخ بإمكانيات هائلة لتمكين وتسريع إزالة الكربون، وبالتالي تحقيق عوائد اقتصادية ومالية كبيرة. الذكاء الاصطناعي أداة بالغة الأهمية في مواجهة تغير المناخ، ولكن علينا التوقف عن الحديث عن شهادات ماجستير في القانون.

*هذا لا يقلل بأي حال من بنية المحول التي تشكل أساس GenAI وتطبيقاتها الأوسع 
**من أجل الشفافية، أنا أحد المؤسسين المشاركين لشركة Carbon Re.