كتبت الباحثة «بيث ستاكبول» مقالاً لمجلة «MIT Sloan Management Review» تتحدث فيه حول التغير المناخي و تكنولوجيا التعلم الآلي والآثار الايجابية والسلبية المجهولة حول المناخ.

تتناول هذه المقالة العلاقة المعقدة بين التعلم الآلي وتغير المناخ. وتسلط الضوء على إمكانات التعلم الآلي في تعزيز أهداف الاستدامة من خلال تحسين الكفاءة في مختلف القطاعات مثل أنظمة الطاقة والمباني الذكية والبحث المناخي. يمكن أن يساعد التعلم الآلي أيضًا في تحليل البيانات والتنبؤ واتخاذ القرارات الآلية والصيانة التنبؤية والاكتشاف العلمي المتعلق بتغير المناخ.

ومع ذلك، تشير المقالة أيضًا إلى استهلاك الطاقة الكبير للتعلم الآلي، مما يساهم في انبعاثات غازات الاحتباس الحراري. يتطلب تدريب وتشغيل نماذج التعلم الآلي الكبيرة طاقة حوسبة وتبريد كبيرة، مما يؤثر على موارد الطاقة والمياه. علاوة على ذلك، يُستخدم التعلم الآلي بطرق يمكن أن تؤدي إلى تفاقم تغير المناخ، مثل تحسين إنتاج النفط والغاز وتمكين زيادة الاستهلاك من خلال الإعلانات المخصصة. حتى الابتكارات التي تبدو إيجابية مثل المركبات ذاتية القيادة يمكن أن تؤدي إلى زيادة القيادة وانبعاثات الكربون.

تؤكد الكاتبة على الحاجة إلى اتباع نهج متوازن، وتدعو إلى تطبيقات متنوعة للتعلم الآلي، والتركيز على التطبيقات المفيدة، وتقليل الانبعاثات، والتواصل بمسؤولية حول إمكانات ومخاطر الذكاء الاصطناعي. الخلاصة الرئيسية هي أنه في حين أن التعلم الآلي يقدم أدوات قوية لمعالجة تغير المناخ، يجب النظر بعناية في نشره لضمان أنه يساهم حقًا في الاستدامة بدلاً من تقويضها.

لقراءة المقال بلغته الاصلية الرجاء النقر هنا.