AI کارکردگی اور توانائی کی کھپت کے درمیان تعلق کو منظم کرنے کے لیے مزید معیارات کی ضرورت ہے۔
23 جون 2025 کو، مصنف کامرین گریسر نے اپنے مضمون "آپ کے AI وعدے ماحولیات پر منفی اثر ڈال سکتے ہیں" میں جنریٹو مصنوعی ذہانت (AI) کی تیز رفتار ترقی اور اس میں شامل ممکنہ ماحولیاتی اخراجات کے ایک غیر معروف لیکن بڑھتے ہوئے تشویشناک پہلو کو بے نقاب کیا۔
AI سہولت پیدا کرتا ہے لیکن ماحول پر اثر ڈالتا ہے۔
زیادہ سے زیادہ افراد اور تنظیمیں روزمرہ کے مسائل کو حل کرنے کے لیے AI سے تیار کردہ ماڈلز کا استعمال کر رہی ہیں۔ تاہم، اس سہولت کے پیچھے ایک تلخ حقیقت چھپی ہوئی ہے: ہر مسئلہ جو AI حل کرتا ہے وہ تیزی سے پوشیدہ ماحولیاتی اخراجات کے ساتھ آتا ہے، جس کی بنیادی وجہ AI کے کام کرنے کے طریقے پر ہے۔
پرامپٹ میں ہر لفظ جو صارف داخل کرتا ہے اسے "ٹوکن آئی ڈیز" میں تقسیم کیا جاتا ہے (ان نمبروں کے جھرمٹ جنہیں "ٹوکن آئی ڈیز" کہا جاتا ہے)۔ پھر یہ کوڈز بڑے پیمانے پر ڈیٹا سینٹرز کو بھیجے جاتے ہیں، جو کہ فٹ بال کے میدان سے بھی بڑے ہوتے ہیں۔
یہاں، بڑے کمپیوٹرز کی ایک بڑی تعداد ردعمل پیدا کرنے کے لیے درجنوں تیزی سے حساب کتاب کرتی ہے۔
یہ مراکز عام طور پر کوئلے سے چلنے والے یا قدرتی گیس سے چلنے والے پاور پلانٹس، فوسل فیول سے چلتے ہیں جو اہم ماحولیاتی آلودگی کا سبب بنتے ہیں۔
الیکٹرک پاور ریسرچ انسٹی ٹیوٹ کے اکثر تخمینوں کے مطابق کمپیوٹنگ کا پورا عمل ایک عام گوگل سرچ سے 10 گنا زیادہ توانائی استعمال کر سکتا ہے۔ یہ اعداد و شمار واقعی تشویشناک ہے، خاص طور پر آج کل AI کے استعمال کی فریکوئنسی اور پیمانے پر غور کریں۔
ہمیں نقصان کی حد کی پیمائش کے لیے معیارات کی ضرورت ہے۔
ہر اے آئی پرامپٹ سے ہونے والے "نقصان" کی مقدار معلوم کرنے کے لیے، جرمنی میں محققین نے ایک وسیع مطالعہ کیا۔
انہوں نے 14 بڑے لینگویج موڈ (LLM) سسٹمز کا مفت جواب اور ایک سے زیادہ انتخاب والے سوالات کا استعمال کرتے ہوئے تجربہ کیا۔ تحقیقی نتائج، جرنل فرنٹیئرز ان کمیونیکیشن میں شائع ہوئے، کلیدی نتائج سامنے آئے:
Tuoi Tre Online کی تحقیق کے مطابق، پیچیدہ سوالات مختصر جوابات والے سوالات کے مقابلے میں چھ گنا زیادہ کاربن ڈائی آکسائیڈ کا اخراج پیدا کرتے ہیں۔ اس کا مطلب یہ ہے کہ واضح اور براہ راست سوالات کے ساتھ AI کا سوچ سمجھ کر استعمال ماحولیاتی اثرات کو کم کرنے میں مدد کر سکتا ہے۔
عام طور پر، ان "ہوشیار"، زیادہ توانائی کے حامل LLMs میں دسیوں اربوں پیرامیٹرز ہوتے ہیں — ٹوکن ID کوڈ پر کارروائی کرنے کے لیے استعمال ہونے والے وزن — چھوٹے، زیادہ جامع ماڈلز سے کہیں زیادہ۔
ڈاونر نے اس کا موازنہ دماغ میں موجود عصبی نیٹ ورک سے کیا: "آپ کے جتنے زیادہ اعصابی رابطے ہوں گے، آپ کسی سوال کا جواب دینے کے لیے اتنا ہی سوچ سکتے ہیں۔"
اپنی اعلیٰ استدلال کی صلاحیتوں اور کارکردگی کے باوجود، وہ قابل قدر توانائی استعمال کرتے ہیں، جو AI کی پائیدار ترقی کے لیے ایک چیلنج ہے۔
کال ٹو ایکشن اور مستقبل کے حل
Tuoi Tre Online کے مطابق، روزمرہ کے کام میں AI کے وسیع پیمانے پر انضمام نے بگڑتے ہوئے موسمیاتی بحران کے تناظر میں ایک اہم مسئلہ اٹھایا ہے۔
ٹیکنالوجی کا استعمال کرتے وقت اسے ہماری ماحولیاتی ذمہ داری کی یاد دہانی کے طور پر بھی دیکھا جا سکتا ہے۔ صارفین کو AI کے استعمال کے ممکنہ ماحولیاتی اخراجات کے بارے میں آگاہ کرنے کی ضرورت ہے۔
AI صنعت کو زیادہ توانائی کے موثر ماڈلز اور فن تعمیر کی تحقیق اور ترقی کو ترجیح دینے کی ضرورت ہے۔ اس میں الگورتھم کو بہتر بنانا، ہرے بھرے ڈیٹا سینٹرز کا استعمال، یا کم توانائی والے کمپیوٹنگ کے طریقوں کی تلاش شامل ہو سکتی ہے۔
مزید برآں، AI ڈویلپرز اور سروس فراہم کرنے والوں کو اپنی مصنوعات کے استعمال سے وابستہ کاربن کے اخراج کے بارے میں زیادہ شفاف ہونا چاہیے۔ یہ صارفین اور کاروباری اداروں کو زیادہ باخبر انتخاب کرنے کی اجازت دے گا۔
مزید برآں، AI کارکردگی اور توانائی کی کھپت کے درمیان تعلق کو بہتر طور پر سمجھنے کے ساتھ ساتھ ماحولیاتی اثرات کو کم کرنے کے لیے حل تلاش کرنے کے لیے مزید تحقیق کی ضرورت ہے۔ سائنسدانوں ، انجینئرز، اور پالیسی سازوں کے درمیان تعاون بہت ضروری ہے۔
اب وقت آگیا ہے کہ ہم AI ٹیکنالوجی کے ساتھ کس طرح تعامل کرتے ہیں اس پر دوبارہ غور کریں اور مستقبل میں اس کی پائیداری کا اہم سوال پوچھیں۔ جیسا کہ AI کا ارتقاء جاری ہے اور زیادہ طاقتور ہوتا جا رہا ہے، توانائی کے بوجھ اور کاربن کے اخراج کو حل کرنا اب ایک آپشن نہیں رہے گا، لیکن یہ یقینی بنانے کے لیے ایک اہم ضرورت ہے کہ تکنیکی ترقی ماحولیاتی انحطاط کی قیمت پر نہ آئے۔
ماخذ: https://tuoitre.vn/moi-cau-lenh-cho-ai-deu-gay-o-nhiem-moi-truong-20250625114142376.htm
تبصرہ (0)