AI تربیتی اخراج: AI سے چلنے والے نظام عالمی کاربن کے اخراج میں حصہ ڈالتے ہیں۔

• مصنف:
• مصنف کا نام

  Quantumrun دور اندیشی
• 3 فرمائے، 2022

بصیرت کا خلاصہ

مصنوعی ذہانت (AI) ٹیکنالوجی میں اضافہ اپنے ساتھ ایک غیر متوقع ماحولیاتی چیلنج لے کر آیا ہے، کیونکہ AI ٹریننگ کے دوران استعمال ہونے والی طاقت کاربن کے نمایاں اخراج کا باعث بنتی ہے۔ اس مسئلے کو تسلیم کرتے ہوئے، صنعت توانائی کے زیادہ موثر AI ماڈلز تیار کرنے، قابل تجدید توانائی کمپنیوں کے ساتھ شراکت داری، اور توانائی کی کھپت کو کم سے کم کرنے کے لیے ڈیٹا سینٹرز کو منتقل کرنے جیسے حل تلاش کر رہی ہے۔ یہ کوششیں، ممکنہ ریگولیٹری اقدامات کے ساتھ، ایک ایسے مستقبل کی تشکیل کر رہی ہیں جہاں تکنیکی ترقی اور ماحولیاتی ذمہ داری ایک ساتھ رہ سکتی ہے۔

AI تربیت کے اخراج کا سیاق و سباق

مصنوعی ذہانت (AI) سے چلنے والے نظام اپنے تربیتی مراحل کے دوران کافی مقدار میں بجلی استعمال کرنے کے لیے جانے جاتے ہیں، جس سے کاربن کی بڑی مقدار کا اخراج ہوتا ہے۔ یہ، بدلے میں، موسمیاتی تبدیلی میں حصہ ڈالتا ہے، ایک ماحولیاتی تشویش پیدا کرتا ہے جسے نظر انداز نہیں کیا جاسکتا۔ جیسا کہ AI صنعت مسلسل بڑھ رہی ہے، بڑے اور پیچیدہ ماڈلز کی بڑھتی ہوئی مانگ کے ساتھ، چیلنج اور بھی پیچیدہ ہو جاتا ہے۔ 

AI عالمی معیشت میں تیزی سے اہم کردار ادا کر رہا ہے اور صحت کی دیکھ بھال، ٹیکنالوجی، اور توانائی کی صنعتوں میں نئی ​​پیشرفت کو آگے بڑھا رہا ہے، جن میں سے چند ایک ہیں۔ تاہم، AI سسٹمز کے ذریعے متعارف کرائی جانے والی فائدہ مند تبدیلی کے درمیان، مطالعے سے معلوم ہوا ہے کہ AI سسٹمز کی تربیت کے دوران اور جب وہ بڑی تعداد میں کیلکولیشن کرتے ہیں تو ان کے ذریعے استعمال ہونے والی طاقت کی وجہ سے کاربن کی زیادہ مقدار پیدا ہوتی ہے۔ ایمہرسٹ میں یونیورسٹی آف میساچوسٹس کی 2019 میں کی گئی تحقیق کے مطابق، آف دی شیلف AI لینگویج پروسیسنگ سسٹم کی تربیت کے دوران تقریباً 1,400 پاؤنڈ اخراج پیدا ہوتا ہے۔ اس کے علاوہ، طاقت کے منبع پر منحصر ہے، تقریباً 78,000 پاؤنڈ کاربن خارج ہوتا ہے جب ایک گہری سیکھنے والا AI نظام بنایا جاتا ہے اور اسے شروع سے تربیت دی جاتی ہے۔

اس بات کو تسلیم کرتے ہوئے کہ کس طرح AI سسٹمز کی تخلیق اور تربیت موسمیاتی تبدیلیوں میں کردار ادا کرتی ہے، گرین AI تحریک ابھری ہے، جو AI سے چلنے والے عمل کو صاف ستھرا اور ماحول دوست بنانے کی کوشش کرتی ہے۔ تحریک نے نوٹ کیا کہ کچھ مشین لرننگ الگورتھم دیگر AI پر مبنی نظاموں کے مقابلے میں کم بجلی استعمال کرتے ہیں، جبکہ AI سسٹم کی تربیت کو دور دراز کے مقامات پر منتقل کیا جا سکتا ہے اور قابل تجدید ذرائع سے بجلی استعمال کی جا سکتی ہے۔ 

خلل ڈالنے والا اثر

وہ کمپنیاں جو AI سسٹم کی تیاری اور تربیت میں مہارت رکھتی ہیں ان کے پاس قابل تجدید توانائی کے ذرائع کو اپنا کر ماحول پر مثبت اثر ڈالنے کی صلاحیت ہے۔ حکومتیں اور ریگولیٹری ادارے ان لوگوں کو ٹیکس مراعات اور تعاون کی پیشکش کر کے اس تبدیلی کی حوصلہ افزائی کر سکتے ہیں جو اپنے AI پر مبنی آپریشنز کو سپورٹ کرنے کے لیے قابل تجدید پاور سسٹمز انسٹال کرتے ہیں۔ قابل تجدید توانائی کی مضبوط صنعتوں والے ممالک ان کمپنیوں کے لیے پرکشش مقامات بن سکتے ہیں، جو ضروری بنیادی ڈھانچہ فراہم کرتے ہیں۔ 

AI الگورتھم کی تربیت کے دوران پیدا ہونے والے کاربن کا اخراج بڑے پیمانے پر مختلف ہوتا ہے، اس کا انحصار بجلی پیدا کرنے کا ذریعہ، کمپیوٹر ہارڈویئر کی قسم اور خود الگورتھم ڈیزائن جیسے عوامل پر ہوتا ہے۔ محققین، بشمول گوگل کے، نے پایا ہے کہ ان اخراج کو نمایاں طور پر کم کرنا ممکن ہے، بعض اوقات 10 سے 100 گنا کے درمیان کسی عنصر سے۔ قابل تجدید توانائی کا فائدہ اٹھانے اور مختلف مقامات کو استعمال کرنے جیسی سوچ سمجھ کر ایڈجسٹمنٹ کرنے سے، صنعت اپنے کاربن فوٹ پرنٹ کو کم کرنے میں خاطر خواہ پیش رفت کر سکتی ہے۔ 

اس بات کو یقینی بنانے میں ریگولیٹری حکام کا کردار ہے کہ AI تربیتی منصوبے ماحولیاتی معیارات پر عمل پیرا ہوں۔ اگر مخصوص منصوبوں کو ان کے دائرہ اختیار میں کاربن کے اخراج کی سطح میں اہم شراکت داروں کے طور پر شناخت کیا جاتا ہے، تو حکام اس وقت تک کام کو روک سکتے ہیں جب تک کہ اخراج کم نہ ہو جائے۔ بڑی مقدار میں کاربن پیدا کرنے والے AI مراکز پر ٹیکس ایک روک کے طور پر لاگو کیا جا سکتا ہے، جبکہ AI کمپنیاں کم طاقت کا استعمال کرتے ہوئے زیادہ حساب کتاب کرنے کے لیے کمپیوٹیشنل سائنس میں ہونے والی تازہ ترین پیش رفت کو تلاش کر سکتی ہیں۔

AI تربیت کے اخراج کے مضمرات 

AI ٹریننگ کے اخراج کے وسیع مضمرات میں شامل ہو سکتے ہیں:

• نئے AI ماڈلز کی ترجیحی ترقی جو کم سے کم توانائی کی کھپت کے ساتھ ڈیٹا کا زیادہ مؤثر طریقے سے تجزیہ کر سکتی ہے، جس سے توانائی کی مجموعی طلب میں کمی اور ماحولیاتی اثرات میں اسی طرح کمی واقع ہوتی ہے۔
• AI ڈیولپمنٹ میں سرمایہ کاری کرنے والی کمپنیاں قابل تجدید توانائی کمپنیوں کے ساتھ شراکت داری کرتی ہیں تاکہ ٹیکنالوجی اور توانائی کے شعبوں کے درمیان تعاون کو فروغ دیتے ہوئے ان کے کاموں میں مدد کے لیے صاف ستھرا پاور انفراسٹرکچر نصب کیا جا سکے۔
• ٹیکس مراعات سے فائدہ اٹھانے اور ریگولیٹری نگرانی سے بچنے کے لیے ڈیٹا سینٹرز کے مقام کی منتقلی، یا کولنگ سرورز پر خرچ ہونے والی توانائی کو کم سے کم کرنے کے لیے انہیں آرکٹک مقامات پر منتقل کرنا، جس سے ٹیکنالوجی اور ممکنہ مقامی اقتصادی ترقی کے لیے نئے جغرافیائی مرکز بنتے ہیں۔
• پائیدار AI ترقی پر توجہ مرکوز کرنے والے نئے تعلیمی پروگراموں کی تخلیق، ایک ایسی افرادی قوت کا باعث بنتی ہے جو ماحولیاتی ذمہ داری کے ساتھ تکنیکی ترقی کو متوازن کرنے میں زیادہ ہنر مند ہو۔
• AI کاربن کے اخراج پر بین الاقوامی معاہدوں اور معیارات کا ظہور، جس کے نتیجے میں AI کے ماحولیاتی اثرات کو منظم کرنے کے لیے ایک زیادہ متحد عالمی نقطہ نظر سامنے آیا۔
• ماحولیاتی طور پر ذمہ دار AI مصنوعات اور خدمات کی طرف صارفین کی توقعات میں تبدیلی، جس کے نتیجے میں خریداری کے رویے میں تبدیلی آتی ہے اور AI توانائی کی کھپت میں شفافیت کی مانگ میں اضافہ ہوتا ہے۔
• روایتی توانائی کے شعبوں میں ملازمت کی نقل مکانی کا امکان کیونکہ AI کمپنیاں تیزی سے قابل تجدید توانائی کے ذرائع کی طرف رجوع کرتی ہیں، جس کے نتیجے میں لیبر مارکیٹ میں تبدیلی اور دوبارہ تربیتی پروگراموں کی ضرورت ہوتی ہے۔
• قابل تجدید توانائی کی دستیابی اور AI صنعت کی ضروریات پر مبنی نئے سیاسی اتحاد اور تناؤ کی ترقی، بین الاقوامی تعلقات اور تجارتی معاہدوں میں تبدیلیوں کا باعث بنتی ہے۔
• خاص طور پر AI ایپلی کیشنز کے لیے تیار کیے گئے توانائی کی بچت والے ہارڈویئر ڈیزائن پر زیادہ توجہ، جس کی وجہ سے تکنیکی ترقی ہوتی ہے جو کارکردگی کے ساتھ ساتھ پائیداری کو ترجیح دیتی ہے۔
• قابل تجدید توانائی کے وافر وسائل والے دیہی علاقوں کے لیے AI کی ترقی کے لیے پرکشش مقامات بننے کی صلاحیت، جس کے نتیجے میں آبادیاتی تبدیلیاں اور پہلے سے محروم علاقوں میں اقتصادی ترقی کے نئے مواقع پیدا ہوتے ہیں۔

غور کرنے کے لیے سوالات۔

• کیا آپ کو لگتا ہے کہ ایسے ضوابط کو پاس کیا جانا چاہیے جس میں یہ شرط رکھی گئی ہو کہ صرف قابل تجدید طاقت استعمال کی جائے جب AI کمپنیاں گہری سیکھنے والے AI سسٹم کو تربیت دینے اور تیار کرنے کا ارادہ رکھتی ہیں؟ 
• کیا ماحولیات کے ماہرین کو AI نظام کے تجزیہ سے حاصل ہونے والے توانائی کی بچت کے فوائد پر غور کرنا چاہیے (مثلاً، توانائی کی بچت کے نئے مواد، مشینری، سپلائی چین روٹنگ وغیرہ) کے لیے کمپیوٹنگ ڈیزائن AI سسٹمز کی حقیقی/مکمل ماحولیاتی لاگت کا حساب لگانے کے لیے؟