يتفاقم التدهور البيئي في العالم ليعرض الإنسان والمنظومة البيئية معًا لتحديات متصاعدة، في وقت يتواصل فيه النمو الاقتصادي وتتسارع فيه الابتكارات التقنية، ويأتي الذكاء الاصطناعي في مقدمة هذه الابتكارات التحولية حاملًا فرصًا ومخاطر في آن واحد للاستدامة البيئية، فمن جهة تعد تطبيقاته بتحسين كفاءة الطاقة وخفض الانبعاثات، ومن جهة أخرى تتطلب بنيته الحوسبية الضخمة موارد وطاقة كبيرة قد ترفع البصمة الكربونية، وبين هذين الاتجاهين المتعاكسين ظل الأثر الصافي للذكاء الاصطناعي في انبعاثات الكربون موضع جدل بحثي واسع، وهو ما تتناوله هذه الدراسة بتقديم أدلة تجريبية على الكلف والمنافع البيئية للذكاء الاصطناعي
أولًا: أهداف الدراسة ومنهجيتها
هدفت الدراسة إلى تحليل الأثر غير المتماثل للذكاء الاصطناعي في انبعاثات الكربون في الولايات المتحدة الأمريكية خلال المدة من الربع الأول من عام 1996 حتى الربع الرابع من عام 2020، وبيان دور عدم اليقين في سياسة الطاقة والنمو الأخضر وجودة التنظيم في بلوغ الحياد الكربوني، واعتمدت منهجية مميزة تدمج ثلاث أدوات تحليلية متكاملة، هي الانحدار الذاتي غير الخطي ذو الفجوات الموزعة الذي يكشف الآثار غير المتماثلة للصدمات الموجبة والسالبة، وتقنية الترابط الزمني بالموجات التي تتبع العلاقات عبر الزمن والترددات، وأسلوب المربعات الصغرى المنتظمة القائم على النواة بمنهج الشريحة على الشريحة الذي يفحص العلاقات عند مختلف مستويات توزيع المتغيرات
ثانيًا: أبرز النتائج
أظهرت النتائج أن للذكاء الاصطناعي تأثيرًا مزدوجًا في البيئة، فالابتكارات التي يقودها تحسن كفاءة استخدام الطاقة وتخفض الانبعاثات، لكن متطلباته الحوسبية المرتفعة واستهلاكه الكبير للموارد يساهمان في زيادة انبعاثات الكربون، وقد فاقت آثاره السالبة إسهاماته الموجبة، مما يؤدي إلى زيادة صافية في الانبعاثات ما لم توجد رقابة تنظيمية فاعلة، وفي المقابل تؤدي جودة التنظيم والنمو الأخضر دورًا حاسمًا في التخفيف من الآثار البيئية السالبة للذكاء الاصطناعي، إذ تستطيع التدابير التنظيمية الرشيدة مواجهة التأثيرات الضارة وتعزيز النواتج الإيجابية، وقد دعمت متانة هذه النتائج الارتباطات القوية التي كشفتها تحليلات الترابط الموجي وأسلوب الشريحة على الشريحة
وتتسق صورة التأثير المزدوج هذه مع طبيعة الذكاء الاصطناعي ذاته، فهو من جهة أداة تحسين واسعة تعمل على ترشيد استهلاك الطاقة في الشبكات والمباني والعمليات الصناعية واكتشاف أوجه الهدر الخفية، ومن جهة أخرى صناعة كثيفة الحوسبة تتطلب مراكز بيانات ضخمة وتدريبًا متكررًا لنماذج هائلة الحجم، فإذا غذيت هذه الحوسبة بمزيج طاقة ملوث رجحت كفة الكلفة البيئية على كفة المنفعة، وهو ما تفسره النتيجة القائلة بتفوق الأثر السالب في التجربة الأمريكية عبر مدة الدراسة الطويلة نسبيًا
ثالثًا: دلالات الدراسة وتطبيقاتها
وتستدعي هذه النتائج من صناع السياسات بناء أطر تنظيمية استباقية تعمل على تعظيم المنافع البيئية للذكاء الاصطناعي وتقليل آثاره الخارجية السالبة إلى الحد الأدنى، بحيث تنسجم مسارات تطوير الذكاء الاصطناعي مع استراتيجية إزالة الكربون الوطنية، كما تلفت انتباه مؤسسات الطاقة والشركات التقنية إلى أن كفاءة الخوارزميات وحدها لا تكفي ما لم تقترن بمصادر طاقة أنظف وتنظيم أجود ومسار نمو أخضر موجه، وتقدم الدراسة للمجتمع البحثي نموذجًا تطبيقيًا نادرًا يجمع بين أدوات قياسية غير خطية وترددية وتوزيعية لفحص علاقات بيئية معقدة تتغير آثارها بتغير اتجاه الصدمات ومستويات التوزيع
وتقدم الدراسة بذلك أساسًا تجريبيًا لحوار أوسع حول حوكمة التقنية والمناخ معًا، مفاده أن سياسات التحول الرقمي وسياسات المناخ لم تعودا ملفين منفصلين في الحكومات الحديثة، بل ملفًا واحدًا تتقاطع فيه قرارات الاستثمار في البنية الحوسبية مع الالتزامات الوطنية لخفض الانبعاثات، وأن إدماج معايير كفاءة الطاقة ومصادرها النظيفة في تراخيص مراكز البيانات ومشتريات القطاع العام قد يكون من أكثر أدوات التنظيم فاعلية في توجيه الذكاء الاصطناعي نحو خدمة المناخ بدل الإضرار به
كما تجدر الإشارة إلى أن مدة الدراسة الممتدة عبر ربع قرن تقريبًا تمنح نتائجها وزنًا تجريبيًا خاصًا، إذ تغطي موجات متعاقبة من التطور التقني في الذكاء الاصطناعي ومن التحول في سياسات الطاقة والمناخ في الولايات المتحدة، بما يجعل الاتجاهات المرصودة فيها أقرب إلى أنماط بنيوية راسخة ومتكررة منها إلى تقلبات ظرفية عابرة لا يعول عليها في بناء السياسات طويلة الأجل
وخلاصة القول إن الذكاء الاصطناعي ليس صديقًا تلقائيًا للبيئة ولا عدوًا حتميًا لها، بل تقنية ذات حدين يتحدد أثرها الصافي بجودة التنظيم ومسار النمو الأخضر المحيط بها، فحيث تغيب الرقابة تتغلب كلفته الكربونية على منافعه، وحيث تحضر الأطر الاستباقية الواعية يمكن تحويله إلى رافعة حقيقية تدفع الاقتصادات نحو بلوغ الحياد الكربوني
