عالم فيزياء يحذر من أن الذكاء الاصطناعي يستهلك الطاقة بشكل كبير بينما العمالقة ينقلون المخاطر - لماذا تكشف هذه الساعات الـ 24 ساعة عن مفترق الطرق بين الاستدامة والنمو المتسارع

نحن في مفترق طرق. لم يعد الأمر يتعلق بالاختيار بين اعتماد الذكاء الاصطناعي أو عدم اعتماده - فقد تم اتخاذ هذا القرار بالفعل. السؤال الآن هو: أي مسار سنسلك؟ مسار الآلات التي تستهلك الموارد بشكل كبير بينما تنتقل المخاطر المالية والبيئية إلى الفئات الأكثر ضعفاً، أم مسار بناء تكنولوجيا واعية تخدم البشرية دون تدمير الكوكب؟

لقد شهدت الساعات الأربع والعشرون الماضية سلسلة من الأخبار التي تكشف هذا التوتر بالضبط. فمن ناحية, يحذّر الفيزيائي ماريو راسيتي أن الذكاء الاصطناعي يتطور بمعدل “أسي مضاعف” ويستهلك الطاقة والمياه بمستويات غير مستدامة. ومن ناحية أخرى, شركات مثل ميتا ومايكروسوفت تنقل مخاطر هذا السباق لصغار المستثمرين من خلال هياكل مالية متطورة.

بخصوص ذلك، الكتاب أطلس الذكاء الاصطناعي توثيق الأثر الاستخراجي لهذه الصناعة، و يناقش الخبراء كيفية التخفيف من أوجه عدم المساواة في سوق العمل.

إنها ليست كارثية. إنها الواقعية. وهي أيضًا فرصة لاختيار الطريق الصحيح.

أسرع ثورة في التاريخ وتكلفتها غير المرئية

ماريو راسيتي، عالم الفيزياء المشهور عالميًا والأستاذ الفخري في معهد البوليتكنيكو في تورينو، لا يتلاعب بكلماته. بالنسبة له، يمثل الذكاء الاصطناعي “ربما تكون أعظم ثورة ثقافية في تاريخ البشرية بأكمله الإنسان العاقل“ - “الانتقال الأنثروبولوجي”.

ولكن على عكس الثورات التكنولوجية الأخرى، فإن هذه الثورة تحدث بسرعة “مضاعفة”. ماذا يعني هذا من الناحية العملية؟ يعني أنه مع كل دورة، لا يتضاعف النمو فحسب، بل يتسارع بوتيرة أسرع من أي وقت مضى. يبدو الأمر كما لو كنا في سيارة تزيد سرعتها في كل ثانية.

وهنا تكمن المشكلة: البنية التحتية المادية لا تتماشى مع هذه السرعة.

ويحذر راسيتي على وجه التحديد من تكلفتين هامتين:

• الطاقة: تستهلك مراكز البيانات التي تعالج الذكاء الاصطناعي كميات هائلة من الكهرباء. وهو يستشهد بحالة مراكز جوجل في أيرلندا واستثمارات مايكروسوفت في ثري مايل آيلاند (نعم، نفس محطة الطاقة النووية التي تعرضت للحادث الشهير في عام 1979).
• الماء: يستهلك تبريد هذه الخوادم المياه على نطاق صناعي، مما يؤثر بشكل مباشر على المناطق المتأثرة بالفعل بندرة المياه.

أنا أعمل مع الشركات والحكومات منذ سنوات على تطوير استراتيجيات الذكاء الاصطناعي، وأحد الأسئلة التي تردني دائمًا هو: “هل تعلم كم يكلف تشغيل هذا النموذج من الناحية البيئية؟” الجواب، في أغلب الأحيان، هو الصمت.

ليس لأن الناس غير مسؤولين، ولكن لأن هذه المعلومات غير مرئية عمداً. تبدو السحابة خفيفة، ولكن كما توثق كيت كروفورد في أطلس الذكاء الاصطناعي, إنها مستدامة من خلال سلسلة استخراجية وحشية.

خفة السحابة غير المستدامة

تفكك كيت كروفورد، الباحثة المعترف بها دولياً، أسطورة التكنولوجيا “النظيفة”. يوضح كتابها أن الذكاء الاصطناعي يعتمد على:

• استخراج المعادن النادرة: الليثيوم، والكوبالت، والعناصر الأرضية النادرة - وهي عناصر أساسية للحواسيب الفائقة التي يتم استخراجها في ظروف محفوفة بالمخاطر في كثير من الأحيان، مما يؤدي إلى تغيير المناظر الطبيعية بأكملها.
• سلاسل التوريد العالمية: سلسلة لوجستية تربط المناجم في أفريقيا بالمصانع في آسيا ومراكز البيانات في الولايات المتحدة وأوروبا.
• الاستهلاك الأسي للطاقة: أصبح الذكاء الاصطناعي أحد أكبر مستهلكي الطاقة على هذا الكوكب.

ثم هناك التكاليف الاجتماعية: الخصوصية الملغومة باستمرار, الخوارزميات التي إعادة إنتاج التحيزات التاريخية, و تركيز السلطة في أيدي نخبة تكنولوجية أصغر من أي وقت مضى.

لا يتعلق الأمر بالتخلي عن الذكاء الاصطناعي. الأمر يتعلق بالمطالبة ببنائه بطريقة مستدامة وديمقراطية. في عملي مع الشركات، أؤكد دائماً على هذا الأمر: إن الذكاء الاصطناعي المسؤول ليس مجرد مسألة أخلاقية - إنها مسألة جدوى على المدى الطويل.

كيف ينقل العمالقة المخاطر (ولماذا يهم ذلك)

بينما يتم إخفاء التكاليف البيئية، يتم نقل المخاطر المالية بطرق معقدة بشكل متزايد.

تقرير نشرته صحيفة نيويورك تايمز في InfoMoney يكشف كيف تستخدم شركتا Meta ومايكروسوفت الهياكل المالية المعقدة لتوسيع مراكز البيانات دون تحمل ديون مباشرةً على ميزانياتها العمومية.

على سبيل المثال، أنشأت شركة Meta، على سبيل المثال، مركبة ذات أغراض خاصة تسمى بينيه إنفستور ذ.م.م.. وأصدرت من خلاله سندات تستحق في عام 2049 (!)، محولةً بذلك المخاطر إلى الدائنين من القطاع الخاص مثل بلو أول كابيتال وبيمكو.

الاستراتيجية بسيطة (وبارعة، من وجهة نظر مالية):

1. استئجار سعة حوسبة من جهات خارجية
2. انتظر حتى يتم تأكيد الطلب
3. عندها فقط التزم مالياً على المدى الطويل
4. في حالة تباطؤ الازدهار، يمكنك الخروج من الاتفاقيات من خلال تصنيف التكاليف كمصروفات تشغيلية

من يتحمل الخسارة؟ الشركات الصغيرة والموردون والمستثمرون الذين تولوا البنية التحتية طويلة الأجل.

وكما قال شيفارام راجغوبال، الأستاذ في كلية كولومبيا للأعمال: “المخاطرة مثل أنبوب معجون الأسنان. تعصره هنا، فيخرج من مكان آخر.”

وهذا يذكرني بهياكل المحاسبة التي سبقت فقاعة الدوت كوم وأزمة 2008. والفرق هو أن الأصول المعنية الآن ليست مجرد رهون عقارية أو أسهم في شركات الإنترنت، بل البنية التحتية للحوسبة بالذكاء الاصطناعي نفسها.

يقارن الخبراء هذه الترتيبات بالطرق القديمة التي تضيف التعتيم في التمويل. وعندما يكون هناك غموض، يكون هناك خطر نظامي.

ماذا يعني ذلك بالنسبة لمنظومة الابتكار؟

إذا كنت رائد أعمال، أو مديراً تنفيذياً أو مستثمراً، انتبه: تركيز المخاطر في اللاعبين الصغار يمكن أن يخلق تأثير الدومينو.

تخيل أن شركة برازيلية ناشئة طورت حلاً واعداً للذكاء الاصطناعي وتحتاج إلى قوة حوسبة. يمكنها ذلك:

• الاستئجار من سحابة كبيرة (التي قد تعيد تعديل الأسعار أو تنسحب من الاتفاقية)
• استثمر في البنية التحتية الخاصة بك (عن طريق الاقتراض طويل الأجل)
• الاعتماد على الائتمان الخاص (بمعدلات فائدة مرتفعة ومخاطر محولة)

بينما يتمتع العمالقة بالمرونة اللازمة للتنقل بين هذه الخيارات, تتعرض الشركات الناشئة والشركات المتوسطة الحجم.

في عملي الإرشادي مع المديرين التنفيذيين والشركات، أعزز هذا الأمر دائماً: لا يكفي أن تكون لديك فكرة جيدة للذكاء الاصطناعي. أنت بحاجة إلى فهم هيكل التكلفة والمخاطر للبنية التحتية التي تدعمها.

مفترق الطرق: ثلاثة مسارات ممكنة

يستخدم راسيتي استعارة قوية: نحن على مفترق طرق. ومثل كل مفترق طرق، علينا أن نختار طريقاً.

المسار 1: تسريع بلا حدود

الاستمرار في السباق الأسي، وتجاهل التكاليف البيئية والاجتماعية، ونقل المخاطر إلى الفئات الأكثر ضعفًا. إنه مسار النمو بأي ثمن.

النتيجة: الانهيار البيئي، والأزمات المالية النظامية، والتوسع الوحشي في عدم المساواة.

المسار 2: الكبح الجذري

فرض الحظر، وتقييد التطوير، والتعامل مع الذكاء الاصطناعي كتهديد وجودي. إنه طريق الخوف.

النتيجة: ضياع الفرص الحقيقية لحل المشاكل المعقدة، والتخلف التنافسي، وتركيز القوة في الدول التي لم تكبح جماح الدول.

المسار 3: تحويل الذكاء الاصطناعي من ممارسة إلى علم

هذا هو اقتراح راسيتي - وهو الاقتراح الأكثر منطقية. فهم عميق للتكنولوجيا, ويعني ذلك وضع حدود أخلاقية وبيئية واضحة، وإضفاء الطابع الديمقراطي على الوصول، وبناء حوكمة مسؤولة.

النتيجة: ذكاء اصطناعي مستدام وشامل يخدم البشرية دون تدمير الكوكب.

أنا أختار الطريق الثالث. وأعتقد أن معظم الناس، عندما يفهمون الخيارات الحقيقية، يختارونها أيضاً.

الذكاء الاصطناعي ليس مبدعًا، وليس لديه ضمير - وهذا أمر أساسي

يؤكد راسيتي على شيء غالباً ما ننساه في ظل الضجيج الذي غالباً ما ننساه: الآلات الذكية لن يكون لها مشاعر أو وعي.

الذكاء الاصطناعي يمثل الواقع، ولكن ليس يفهم. الأمر يشبه قصة الكهف الرمزية لأفلاطون: نحن نرى ظلالاً مسقطة على الحائط، ولكننا لا نرى الواقع نفسه.

وأكثر من ذلك:

• الذكاء الاصطناعي ليس مبدعًا: فهي تعيد تنظيم الأنماط الموجودة، ولكنها لا تخلق معرفة جديدة بالفعل.
• إنه لا يفهم المعنى الأعمق: يمكنه معالجة اللغة، لكنه لا يفهم التجربة البشرية.
• لا يعرفون كيف يصححون أنفسهم بأنفسهم بشكل مستقل: يعتمد على التدخل البشري لإجراء تعديلات أخلاقية وسياقية.

إن استنتاج راسيتي مريح وصعب في نفس الوقت: “نحن البشر أقوى بكثير من الآلات.”

ولكن هذا يعني أيضًا أن المسؤولية تقع على عاتقنا نحن.

في عملي مع الشركات، يتمثل أحد التحولات الرئيسية التي أسعى إليها في هذا التغيير في العقلية بالتحديد: من “الذكاء الاصطناعي سيحل كل شيء” إلى “الذكاء الاصطناعي أداة قوية تحتاج إلى توجيه استراتيجي وأخلاقي بشري”.

التأثير على عالم العمل: بين الفرص وعدم المساواة في عالم العمل

مقال منشور في مجلة JOTA يعالج هذا التوتر بالضبط: الذكاء الاصطناعي يحول سوق العمل من خلال خلق وظائف جديدة وإلغاء وظائف أخرى، ولكن الوتيرة أسرع بكثير من قدرتنا على التكيف.

لا يكمن الشاغل الرئيسي في ما إذا كان الذكاء الاصطناعي سيخلق الوظائف أو يدمرها - فهو سيفعل الأمرين معًا. السؤال هو: من سيحصل على التدريب اللازم لإعادة التدريب؟

ثلاث استراتيجيات ناجحة

يسلط المقال الضوء على ثلاث طرق مثبتة للتخفيف من أوجه عدم المساواة:

1. التدريب على المهارات الرقمية

تُظهر الأمثلة الناجحة في كينيا أن التدريب المناسب يولد نموًا حقيقيًا في الدخل. إنها ليست نظرية - إنها دليل تجريبي.

2. إعادة التوظيف داخل الشركات

فالشركات التي تتبنى الذكاء الاصطناعي وتعيد تنظيم الوظائف (بدلاً من مجرد إلغاء الوظائف) تحقق مكاسب كبيرة في الرواتب لمن يتم إعادة تدريبهم. وانتبه: يتم تقييم المهارات الاجتماعية والعاطفية بشكل متزايد.

يمكن للذكاء الاصطناعي معالجة البيانات، ولكن لا يمكنه التفاوض بشأن النزاعات، أو قيادة فرق عمل متنوعة، أو فهم الفروق الثقافية الدقيقة في السوق.

3. الإدماج الميسر بالذكاء الاصطناعي

أدت أدوات الذكاء الاصطناعي لإنشاء السير الذاتية إلى زيادة فرص توظيف المرشحين الأقل تأهيلاً من قبل 8%. يمكن للتكنولوجيا أن تضفي طابعاً ديمقراطياً على إمكانية الوصول - عندما يتم تطبيقها بشكل جيد.

المخاطرة: يمكن لخوارزميات الفحص أن تعيد إنتاج التحيزات التاريخية. إذا كانت بيانات التدريب تعكس تمييزاً سابقاً، فإن الذكاء الاصطناعي يضخم هذا التمييز.

لهذا السبب أقوم بتعزيزها دائماً: يتطلب الذكاء الاصطناعي المسؤول تدقيقًا مستمرًا وتنوعًا في فرق التطوير وشفافية في المعايير.

إعادة النظر في الضمان الاجتماعي

يثير المقال نقطة بالغة الأهمية: سيكون من الضروري إعادة التفكير في الضمان الاجتماعي من أجل استيعاب اقتصاد العمل الحر والعمل المرن.

يتم استكمال النموذج التقليدي للتوظيف الرسمي بأجر (وفي بعض الحالات استبداله) بترتيبات أكثر مرونة. وهذا يتطلب السياسات العامة المتكاملة التي تحمي العمال دون خنق الابتكار.

إنه نقاش معقد، ولكنه نقاش لا يمكن تأجيله.

الحالات الغريبة التي تكشف عن اتجاهات عميقة

كما حملت أخبار الـ 24 ساعة الماضية قضايا تبدو ثانوية لكنها تكشف عن اتجاهات مهمة.

السيارات ذاتية القيادة التي “تقرأ عقول” المشاة

قام باحثون من الولايات المتحدة وكوريا الجنوبية بتطوير OmniPredict, ذكاء اصطناعي يتنبأ بسلوك المشاة في الوقت الحقيقي بدقة 67% - أي أكثر من النماذج السابقة بـ 10%.

يحلل النظام 16 إطار فيديو (نصف ثانية) للتنبؤ بالحركة قبل 30 إطاراً (حوالي ثانية). لا يبدو هذا كثيراً، ولكن كافية للسيارة للتخطيط للمناورات مسبقاً, وهذا يجعل حركة المرور تسير بسلاسة أكبر ويقلل من التوقفات المفاجئة.

يكمن الابتكار في استخدام التعلم بدون طلقة واحدة ونماذج اللغة “للتفكير” في نوايا الإنسان. فبدلاً من الاكتفاء برد الفعل، تقوم السيارة بالتوقع.

القيود: صعوبات مع الظلال القوية والتمييز بين المشاة وراكبي الدراجات في ظروف معينة.

وهذا يوضح تمامًا ما يقوله راسيتي: الذكاء الاصطناعي يمثل، لكنه لا يفهم. إنه يحدد أنماط السلوك، لكنه لا يفهمها لماذا يتصرف شخص ما بطريقة معينة.

فيديوهات الذكاء الاصطناعي المزيفة وأزمة الثقة

فيديو منتشر على نطاق واسع التي زعمت أن “مصنع المشاهدات” التابع للشرطة العسكرية يضخّم عدد المشاهدات على يوتيوب - حيث وصل إلى 1.2 مليون مشاهدة على X - تم إنشاؤه باستخدام الذكاء الاصطناعي.

على الرغم من أن انقر فوق المزارع عملية احتيال حقيقية, استخدام الذكاء الاصطناعي لإنتاج مقاطع فيديو عنها يثير المخاوف بشأن التضليل متعدد الطبقات.

ليس فقط المحتوى المزيف هو المثير للقلق، بل إن قدرة الذكاء الاصطناعي على توليد مواد موثوقة حول ممارسات الاحتيال الحقيقية, وهذا يخلق خلطًا بين ما هو أصلي وما هو مصطنع.

ويعوق القمع عدم وجود تشريعات محددة في العديد من البلدان. وهنا نعود إلى مفترق الطرق: نحن بحاجة إلى الحوكمة.

شركة TJRJ تنفق 518 ألف روبية على دورة الذكاء الاصطناعي في إيطاليا

ثلاثة وعشرون قاضيًا من قضاة العدالة الانتقالية حضر دورة تدريبية حول “القانون والعدالة والذكاء الاصطناعي” في جامعة ميلانو، مما كلف الخزانة العامة 518,000 روبية إيطالية.

وقد أثارت هذه الأخبار جدلاً واسعاً، ولكنني أرى جانبين:

الجانب الإيجابي: يحتاج القضاة إلى فهم الذكاء الاصطناعي من أجل الحكم في القضايا التي تنطوي على هذه التكنولوجيا. التنظيم، وحماية البيانات، والتحديات الأخلاقية للأتمتة القضائية - هذه قضايا أساسية.

الجانب الإشكالي التكلفة والغموض. هل هناك دورات ذات جودة معادلة في البرازيل؟ لماذا اختيار دورة دولية باهظة الثمن؟ ما هو التأثير الحقيقي لهذا الاستثمار على التطبيق القانوني؟

يخطط مركز العدالة والقانون الدولي للعدالة الانتقالية لثلاث دورات أخرى مماثلة في أوروبا في عام 2026. الشفافية والمساءلة أمران أساسيان, خاصة عندما يتعلق الأمر بالموارد العامة.

ما العمل في مفترق الطرق هذا؟

إذن نعود إلى السؤال الأولي: أي طريق نختار؟

أعتقد أن الطريق الصحيح يقوم على خمسة مبادئ أساسية:

1- الشفافية الجذرية في التكاليف البيئية

تحتاج الشركات إلى الإعلان عن استهلاك الطاقة والمياه في نماذج الذكاء الاصطناعي الخاصة بها. ليس على سبيل التسويق، ولكن كمقياس إلزامي. وكما لدينا ملصقات غذائية على الطعام، نحتاج إلى “ملصقات بيئية” على الذكاء الاصطناعي.

2. الحوكمة المالية الصارمة

يجب تنظيم الهياكل التي تنقل المخاطر بطريقة غير شفافة. ليس لجعل الابتكار غير قابل للتطبيق، ولكن لحماية النظام البيئي ككل.

3. الاستثمار الضخم في إعادة التأهيل

تحتاج الشركات والحكومات ومنظمات الدعم إلى إنشاء برامج تدريبية عملية يسهل الوصول إليها. فلا جدوى من الحديث عن “مستقبل العمل” دون إعداد الناس له.

4. التدقيق الأخلاقي للخوارزميات

يجب أن تخضع أنظمة الذكاء الاصطناعي المستخدمة في القرارات الحاسمة (التوظيف، والائتمان، والعدالة) للتدقيق المنتظم من قبل فرق متنوعة ومستقلة.

5. القيادة الواعية

يحتاج المديرون التنفيذيون ورجال الأعمال إلى فهم ما يلي الذكاء الاصطناعي ليس سحراً. إنها تقنية قوية تتطلب قرارات استراتيجية مستنيرة ومسؤولية اجتماعية ورؤية بعيدة المدى.

وكما يؤكد راسيتي: نحن البشر أقوى من الآلات. ولكن فقط إذا مارسنا هذه القيادة بوعي.

الخيار لنا - والوقت قد حان الآن

لقد قدمت الساعات الأربع والعشرين الماضية صورة واضحة لمفترق الطرق الذي نحن فيه. فمن ناحية، تتطور التكنولوجيا بشكل كبير وتستهلك الموارد وتنقل المخاطر. ومن ناحية أخرى، إمكانية بناء ذكاء اصطناعي مستدام وشامل ومسؤول.

الخيار ليس بين امتلاك الذكاء الاصطناعي أو عدم امتلاكه. بل بين وجود ذكاء اصطناعي يخدم الإنسانية أو وجود إنسانية تخدم الذكاء الاصطناعي.

يذكرنا راسيتي بأننا نعيش ربما أعظم ثورة ثقافية في تاريخ البشرية. ويحذرنا كروفورد من التكاليف الخفية. ويشير الخبراء إلى طرق ملموسة للتخفيف من أوجه عدم المساواة.

سؤالي لك هو: أي طريق ستختار أنت ومنظمتك؟

من خلال عملي الإرشادي مع المديرين التنفيذيين والشركات، أساعد في اجتياز هذا المفترق بالضبط - ترجمة التعقيد التقني إلى استراتيجية قابلة للتطبيق، وربط الابتكار بالمسؤولية، وبناء قدرة تنظيمية حقيقية للاستفادة من الذكاء الاصطناعي دون الوقوع في فخاخ الضجيج أو الاستخلاص.

لأنه في النهاية، ليس الذكاء الاصطناعي الأقوى هو الذي يعالج معظم البيانات. بل هو الذي يخدم غرضاً واضحاً، ويقوده أشخاص واعون، ويُبنى ليدوم.

وبهذه الطريقة، على عكس الخوارزميات, لا يمكن بناؤه بمفرده.