ألتمان اقترح احتساب تكلفة الذكاء بطريقة مختلفة: 20 عامًا من الطعام مقابل مركز بيانات واحد

عشرون واتاً. هذا هو بالضبط ما يستهلكه الدماغ البشري أثناء العمل النشط — أقل من مصباح كهربائي متوهج خافت. لعقود من الزمان، كانت هذه الحقيقة بمثابة الحجة الأقوى في النقاشات حول عدم كفاءة الذكاء الاصطناعي: لماذا نبني مراكز بيانات بحجم مدينة صغيرة عندما حلت الطبيعة نفس المشكلة باستخدام كيلوغرام ونصف من أنسجة عصبية وحفنة من الجلوكوز؟ قررت سام ألتمان أن الوقت قد حان لإعادة النظر في شروط هذه المقارنة.

قدم رئيس OpenAI أطروحة استفزازية: مقارنة استهلاك الطاقة في دماغ يعمل وشبكة عصبية تعمل هي احتيال فكري. الحساب الصحيح، وفقاً لألتمان، يجب أن يشمل كل الطاقة المنفقة على خلق الذكاء، وليس فقط تشغيله. بالنسبة للبشر، هذا يعني حوالي عشرين سنة من التغذية المستمرة والنوم والتعلم — آلاف وآلاف السعرات الحرارية التي تحول إلى روابط سينابتية. إذا ذهبنا أبعد من ذلك، يجب أن نأخذ في الاعتبار ملايين السنين من التطور، حيث ولدت كائنات لا حصر لها واستهلكت الموارد وماتت، حتى تنتج الانتقاء الطبيعي في النهاية كائناً قادراً على التفكير المجرد.

الحجة ليست جديدة في الأوساط الأكاديمية، لكنها من فم رئيس أكبر شركة ذكاء اصطناعي في العالم، بدت مختلفة — كسردية استراتيجية. السياق هنا حاسم. تواجه OpenAI ومنافسوها ضغطاً متزايداً بشأن البصمة الكربونية لنماذج اللغة الكبيرة. وفقاً لتقديرات مختلفة، استهلك تدريب نموذج كبير واحد على مستوى GPT-4 طاقة مماثلة للاستهلاك السنوي لعدة آلاف من الأسر. كل طلب موجه إلى روبوت محادثة يستهلك عدة مرات من الكهرباء أكثر من استعلام بحث عادي. أصبح بناء مراكز بيانات جديدة لأحمال عمل الذكاء الاصطناعي أحد أكثر الموضوعات إثارة للقلق في السياسة الطاقوية — من تكساس إلى الدول الاسكندنافية. في هذه الظروف، أي حجة قادرة على إعادة صياغة النقاش تكتسب أهمية ليست فلسفية فحسب بل عملية أيضاً.

من وجهة نظر علمية، يحتوي موقف ألتمان على جوهر عقلاني، لكن أيضاً على مبالغات ملحوظة. في الواقع، إذا اعتبرنا الدماغ ناتجاً عن التعلم، فإن "ميزانية التدريب" الخاصة به ضخمة. يستهلك الطفل في المتوسط من 1000 إلى 2500 كيلو كالوري يومياً، وجزء كبير من هذه الطاقة في السنوات الأولى من العمر يذهب بالضبط إلى تطوير الجهاز العصبي.

على مدى عشرين سنة، هذا يصل إلى حوالي 15–18 مليون كيلو كالوري — تقريباً 17–21 ميجاواط-ساعة عند تحويله إلى طاقة كهربائية. الرقم مثير للإعجاب، لكنه لا يزال أقل بعدة درجات من ما ينفق على تدريب النماذج المتطورة عند احتساب خسائر التبريد ونقل البيانات والبنية التحتية. أما بخصوص التطور — إدراجه في الحساب ممكن تقنياً، لكن عندئذ بالنسبة للذكاء الاصطناعي يجب أن نأخذ في الاعتبار كل تاريخ الحوسبة، من أول آلات الأنابيب إلى مجموعات GPU الحديثة، مما يجعل المقارنة بلا معنى.

لم يتأخر منتقدو ألتمان في الرد. أشار الكثير من الباحثين إلى فرق أساسي: الدماغ هو نظام عام يدير الجسم بشكل متزامن ويعالج المعلومات الحسية ويدعم الحياة العاطفية ويحل المهام الفكرية. نموذج لغة كبير يفعل بالضبط شيء واحد — ينتج النصوص (أو، في الحالة متعددة الأنماط، ينتج أيضاً الصور). مقارنة "تكاليف التدريب" الخاصة بهما تشبه مقارنة تكلفة بناء مدينة كاملة مع تكلفة بناء واحدة، وإن كانت مثيرة للإعجاب جداً، ناطحة سحاب. كان بعض المعلقين أكثر قسوة، واصفين تصريح ألتمان بأنه محاولة لتطبيع الاستهلاك المحدود للطاقة من صناعة الذكاء الاصطناعي في لحظة تبدأ فيها المجتمع بطرح أسئلة محرجة.

ومع ذلك، هناك طبقة أعمق لهذا النقاش. يشير الواقع وحده بأن رئيس OpenAI يناقش علناً سعر الذكاء إلى تحول في التفكير الصناعي. قبل عامين قليلين، فضلت الشركات عدم مناقشة الطاقة، أملة في أن يحل التقدم في كفاءة الرقائق والخوارزميات المشكلة بمفردها. الآن تتغير الاستراتيجية: بدلاً من إنكار حجم الاستهلاك، يحاول قادة الصناعة إعادة تعريف نظام الإحداثيات الذي يتم فيه تقييم هذا الاستهلاك. إذا كان الذكاء منتجاً باهظ الثمن بحكم التعريف، فإن تكاليف الطاقة العالية تتوقف عن أن تكون خطأ وتصبح ميزة.

ستحمل هذه المناورة السردية عواقب بعيدة عن وسائل التواصل الاجتماعي. المنظمون في أوروبا والولايات المتحدة يضعون بالفعل معايير كفاءة الطاقة لأنظمة الذكاء الاصطناعي. الطريقة التي تحدد بها الصناعة مقارنة الخط الأساسي — سواء كانت تكلفة استعلام واحد أو تكلفة تدريب نموذج أو التكلفة الكاملة لخلق الذكاء "من الصفر" — ستؤثر بشكل مباشر على صرامة اللوائح المستقبلية. ألتمان، سواء عن قصد أم لا، يضع الإطار لهذه النقاشات.

يمكن قول شيء واحد بالتأكيد: انتهت الحقبة التي كانت فيها شركات الذكاء الاصطناعي يمكنها ببساطة تجاهل مسألة الموارد. الآن يجب عليهم ليس فقط بناء النماذج بل أيضاً بناء حجج حول لماذا تستحق هذه النماذج الطاقة المنفقة. وستحدد قناعة هذه الحجج ليس فقط سمعة OpenAI بل أيضاً وتيرة تطور الصناعة بأكملها في السنوات القادمة.