يستهلك ChatGPT كميات هائلة من الماء

الحديث عن النهم

حروب المياه

ليس سرًا أن تدريب خوارزميات الذكاء الاصطناعي يتطلب كميات هائلة من الطاقة، ولكن كما تكشف ورقة بحثية جديدة، فإنه يستهلك أيضًا كميات هائلة من المياه.

شارك باحثون من جامعة كاليفورنيا ريفرسايد (University of California Riverside) وجامعة تكساس أرلينغتون (The University of Texas Arlington) ورقة بحثية لم تُراجع بعنوان: «جعل الذكاء الاصطناعي أقل عطشًا» تستكشف الأثر البيئي لتدريب الذكاء الاصطناعي، الذي لا يتطلب فقط كميات ضخمة من الكهرباء ولكن أيضًا أطنانًا من المياه لتبريد مراكز معالجة البيانات.

عندما بحثوا في كمية المياه التي تحتاج لتبريد مراكز معالجة البيانات المستخدمة من قبل شركات مثل OpenAI وGoogle، اكتشف الباحثون أن مجرد تدريب نموذج GPT-3 وحده استهلكت مايكروسوفت، التي تعاونت مع OpenAI، ما يُقدر ب 185,000 جالون من المياه — والتي، وفقًا لحساباتهم، تعادل كمية المياه اللازمة لتبريد مفاعل نووي.

وتشير الورقة البحثية إلى أن المياه التي استخدمتها مايكروسوفت لتبريد مراكز معالجة البيانات في الولايات المتحدة في أثناء تدريب GPT-3 كانت كافية لإنتاج «370 سيارة بي أم دبليو أو 320 مركبة تيسلا كهربائية». ولو تم تدريب النموذج في مراكز البيانات الخاصة بالشركة في آسيا، والتي تعد أكبر بكثير، «فإن هذه الأرقام ستتضاعف».

احتفظ بها

والمزيد: تشير الورقة إلى أن: «ChatGPT يحتاج إلى (شرب) [ما يعادل] زجاجة ماء بحجم 500 ملي لتر لإجراء محادثة بسيطة تتضمن قرابة 20-50 سؤالًا وجوابًا تقريبًا». «مع أنّ زجاجة الماء بحجم 500 ملي لتر قد لا تبدو كبيرة جدًا، إلا أن الأثر البيئي الإجمالي للافتراضات لا يزال ضخمًا للغاية، خاصة مع مليارات من مستخدمي ChatGPT.

فيما يتعلق بالاقتراحات حول ما يمكن القيام به لمواجهة هذه المسألة البارزة في ظل تحذيرات نقص المياه المتكررة، ليس لدى الباحثين الكثير من النصائح.

على الأقل، يمكن بل ويجب على شركات مثل Google وOpenAI «أن تتحمل المسؤولية الاجتماعية وأن تكون قدوة بالعمل على تقليل أثرها المائي الخاص»، كما أوضح الباحثون — وهي خطوة أولى لإشباع «عطش» الذكاء الاصطناعي الذي لا ينتهي.