موسمیاتی تبدیلی میں مصنوعی ذہانت کا کردار

نومبر 2022 میں، Open AI نے ChatGPT کا ڈیمو جاری کیا، جس نے تیزی سے عالمی مقبولیت حاصل کی کیونکہ صارفین نے اپنی صلاحیتوں کا مظاہرہ کیا۔ اوپن اے آئی کے لینگویج ماڈل کی کامیابی نے ایک اہم چیلنج پیش کرتے ہوئے عالمی تکنیکی مقابلے کو تیز کر دیا۔ ڈیجیٹل خدمات کی بڑھتی ہوئی مانگ تیز رفتار تکنیکی ترقی کے متوازی ہے۔ موسمیاتی تبدیلی کے وسیع اثرات کے درمیان، خاص طور پر پاکستان جیسی ترقی پذیر معیشتوں کو متاثر کرنے والے، مصنوعی ذہانت کے بڑھتے ہوئے کاربن فوٹ پرنٹ نے تشویش کو جنم دیا ہے۔

اگرچہ AI سمارٹ گرڈ ڈیزائن اور کم اخراج والے انفراسٹرکچر کے ذریعے آب و ہوا کے اثرات کو کم کر سکتا ہے، لیکن اس کی کافی توانائی کی کھپت ماحولیاتی مسائل میں حصہ ڈالتی ہے۔ ممالک کے لیے کاربن کے اخراج کو کم کرنے اور عالمی ماحولیاتی اہداف کے حصول کے لیے پائیدار AI کے استعمال میں توازن پیدا کرنا بہت ضروری ہے۔

ہم چوتھے صنعتی انقلاب میں رہ رہے ہیں، ایک ایسا دور جس میں ٹیکنالوجی ایک غیر معمولی شرح سے ترقی کر رہی ہے، جہاں ڈیجیٹل دنیا جسمانی اور حیاتیاتی دنیا کے اندر بہت زیادہ ہے، اور سائنس فکشن جنگ کے مستقبل کا فیصلہ کرتا ہے۔ تکنیکی ترقی میں اضافے کے ساتھ جنریٹیو AI مصنوعات کی مانگ میں بھی اضافہ ہو رہا ہے اور نئے سافٹ ویئر کی آمدنی میں تقریباً 280 بلین ڈالر کا اضافہ ہو رہا ہے۔

حالیہ دستیاب اعداد و شمار کے مطابق، چیٹ جی پی ٹی پر ماہانہ تقریباً 1.7 بلین وزٹ ہوتے ہیں۔ حالیہ رپورٹس کے مطابق، اوپن اے آئی کی اس وقت مالیت $80 بلین ہے اور کمپنی نے اب تک سات راؤنڈز میں مجموعی طور پر $11.3 بلین کی فنڈنگ اکٹھی کی ہے۔ 2012 کے بعد سے، دنیا بھر میں صارفین کی تعداد دگنی سے زیادہ ہو گئی ہے، جبکہ عالمی انٹرنیٹ ٹریفک میں 25 گنا اضافہ ہوا ہے۔ خاص طور پر، 2012 کے بعد سے، AI کے لیے جامع تربیتی سیشنوں میں کمپیوٹیشنل شدت میں مسلسل اضافہ ہوا ہے، اوسطاً ہر 3.4 ماہ بعد دوگنا تعدد کے ساتھ۔

جنریٹو AI کی بڑھتی ہوئی رفتار بھی توانائی کی مانگ میں اضافہ کر رہی ہے اور بین الاقوامی توانائی ایجنسی کے مطابق، ڈیٹا سینٹرز اس وقت عالمی بجلی کے استعمال میں تقریباً 1-1.5 فیصد کا حصہ ہیں۔ ماڈل جتنا بڑا ہے، اتنی ہی زیادہ توانائی خرچ ہوتی ہے۔ کلائمیٹ ریئلٹی پروجیکٹ کے مطابق، 97 فیصد موسمیاتی سائنسدان اس بات پر متفق ہیں کہ انسانی سرگرمیاں موسمیاتی تبدیلی کا بنیادی محرک ہے۔ یونیورسٹی آف میساچوسٹس ایمہرسٹ کے مختلف محققین نے تجزیہ کیا کہ ایک بڑی زبان کے ماڈل کی تربیت کا کاربن فوٹ پرنٹ تقریباً 300,000 کلوگرام کاربن ڈائی آکسائیڈ کے اخراج کے برابر ہے۔ یہ نیویارک اور بیجنگ کے درمیان 125 راؤنڈ ٹرپ پروازوں کا آرڈر ہے۔ اور بڑی مشین کے ماڈلز کو تربیت دینے کے لیے درکار کاربن کی قیمت اس مسئلے کا ایک اہم حصہ ہے۔

جنریٹو AI ماڈلز کو مسلسل اپ ڈیٹ کرنے کی ضرورت ہے۔ مثال کے طور پر، چیٹ جی پی ٹی کو 2021 تک کے ڈیٹا پر تربیت دی گئی تھی، اس لیے اس کے بعد سے کچھ بھی نہیں معلوم۔ جنریٹو اے آئی کے ماڈلز کو اپ ڈیٹ کرنے کے لیے، توانائی کی طلب بڑھے گی اور چونکہ دنیا بھر میں توانائی کا بنیادی ذریعہ فوسل فیول ہے، اس لیے زیادہ فوسل فیول استعمال کیے جائیں گے اور بالآخر کاربن کے اخراج کی سطح بڑھے گی اور یہ مشکل ہو جائے گا۔ عالمی خالص صفر کی سطح کو برقرار رکھنے کے لیے۔

توانائی کے شعبے پر AI کا نمایاں اثر ہے۔ AI ماڈلز کی تربیت کے ساتھ ساتھ ڈیٹا سینٹرز میں زیادہ توانائی استعمال کی جاتی ہے۔ مثال کے طور پر، جب ہم کسی بے ترتیب گھرانے کی توانائی کی کھپت اور MegatronLM جیسے بڑے لینگویج ماڈلز کو تربیت دینے کے لیے درکار توانائی کا موازنہ کرتے ہیں، Nvidia کے تیار کردہ AI ماڈل۔ MegatronLM کی تربیت میں نو دنوں کے دوران 512 V100 GPUs کا استعمال شامل تھا، جس میں ہر GPU تقریباً 250 واٹ استعمال کرتا ہے۔ تربیت کی پوری مدت کے لیے یہ کل 128,000 واٹ یا 128 کلو واٹ (kW) ہے۔ جبکہ، ایک بے ترتیب گھرانہ اوسطاً 12,000 کلو واٹ گھنٹے (kWh) سالانہ استعمال کرتا ہے۔ لہذا، یہ واضح ہو جاتا ہے کہ AI ماڈل کی تربیت میں استعمال ہونے والی توانائی دو سے زیادہ گھرانوں کی سالانہ توانائی کی کھپت سے زیادہ ہے۔ یہ موازنہ جدید AI ماڈلز کی تربیت میں شامل توانائی کی ضروریات کو نمایاں کرتا ہے۔

مزید یہ کہ ڈیٹا سینٹرز بہت زیادہ توانائی استعمال کر رہے ہیں۔ مثال کے طور پر، ویدر کمپنی، IBM کے تحت ایک ادارہ، روزانہ کی بنیاد پر تقریباً 400 ٹیرا بائٹس ڈیٹا کی پروسیسنگ میں مصروف ہے، یہ ایک کمپیوٹیشنل کوشش ہے جس کا مقصد عالمی سطح پر اپنے موسم کی پیشن گوئی کرنے والے ماڈلز کی پیشین گوئی کی صلاحیتوں کو بڑھانے کی طرف ہے۔ ایک متوازی رگ میں، فیس بک ہر روز 4 پیٹا بائٹس (4,000 ٹیرابائٹس کے برابر) ڈیٹا تیار کرتا ہے۔ تازہ ترین تخمینوں کے مطابق، ہر روز 328.77 ملین ٹیرا بائٹس ڈیٹا بنتا ہے۔

AI کی ترقی اور استعمال میں پائیدار طریقوں کو نافذ کرنا ضروری ہے، جیسے کہ ماڈل ٹریننگ اور ڈیٹا سینٹرز میں توانائی کی کارکردگی کو بہتر بنانا۔ حکومتوں، صنعتوں اور تحقیقی اداروں کے درمیان تعاون پر مبنی اقدامات ماحول دوست AI ٹیکنالوجیز کی ترقی کو آگے بڑھا سکتے ہیں۔ AI آپریشنز کے لیے قابل تجدید توانائی کے ذرائع میں سرمایہ کاری اور کاربن فوٹ پرنٹ رپورٹنگ میں شفافیت کو فروغ دینا اہم اقدامات ہیں۔

لہذا، یہ نوٹ کرنا ضروری ہے کہ سب سے زیادہ وسیع ڈیٹا سینٹرز کو 100 میگاواٹ سے زیادہ بجلی کی صلاحیت کی ضرورت ہوتی ہے، جو کہ امریکہ میں تقریباً 80,000 گھرانوں کی توانائی کی ضروریات کو پورا کرنے کے لیے کافی ہے، انرجی انوویشن کے نتائج کے مطابق، توانائی اور توانائی پر مرکوز ایک تنظیم۔ آب و ہوا کا تجزیہ ماحولیاتی نقطہ نظر سے، ڈیٹا سینٹرز اور اے آئی آپریشنز سے منسوب اجتماعی توانائی کی کھپت کافی تشویش کے طور پر ابھرتی ہے، جو اس کے ماحولیاتی اثرات کے حوالے سے خدشات کو جنم دیتی ہے۔

توانائی کی بڑھتی ہوئی عالمی ضرورت ماحولیاتی تبدیلی کے پس منظر میں اقتصادی ترقی کو فروغ دینے اور سماجی استحکام کو برقرار رکھنے کے لیے اقوام کی جاری کوششوں سے پیدا ہوتی ہے۔ انٹرنیشنل اٹامک انرجی ایجنسی (IAEA) کے تخمینے کے مطابق، 2050 تک بجلی کی کھپت میں تقریباً دوگنا ہونے کا امکان ہے۔ حیرت انگیز طور پر، اس رفتار کے باوجود، دنیا کی بجلی کی پیداوار کا 60 فیصد سے زیادہ حصہ پر انحصار کرنا جاری ہے۔ بلا روک ٹوک جیواشم ایندھن پر، جو اس طرح موسمیاتی تبدیلی کے موجودہ چیلنج میں خاطر خواہ معاون ہیں۔

ورلڈ وائیڈ ویسٹ کے مصنف جیری میک گورن لکھتے ہیں کہ ہم توانائی کے استعمال کے بحران سے گزر رہے ہیں۔ AI توانائی سے بھرپور ٹول ہے اور AI کی جتنی زیادہ مانگ ہوگی، طاقت کا استعمال اتنا ہی زیادہ ہوگا۔ انہوں نے مزید کہا کہ یہ صرف ایک AI کو تربیت دینے کے لیے برقی توانائی نہیں ہے بلکہ یہ سپر کمپیوٹرز بنانے اور ڈیٹا کو جمع کرنے اور ذخیرہ کرنے کے بارے میں بھی ہے۔

توانائی کی بڑھتی ہوئی کھپت سے کرہ ارض کا درجہ حرارت گرم ہوتا جا رہا ہے اور موسمیاتی تبدیلیوں کے اثرات بھی دن بدن بگڑ رہے ہیں۔ AI کے پاس ڈیٹا کی وسیع مقدار کا تجزیہ کرنے کی صلاحیت ہے لہذا اسے موسمیاتی تبدیلیوں کو کم کرنے کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے۔ ورلڈ اکنامک فورم نے AI کی تعریف اس طرح کی ہے کہ "اپنے اردگرد کے ماحول کو سمجھنے، علمی عمل میں مشغول ہونے، علم حاصل کرنے، اور اپنے حسی ان پٹ اور پروگرام شدہ مقاصد دونوں کے ساتھ سیدھ میں کارروائیوں کو انجام دینے کی صلاحیت کے حامل کمپیوٹر سسٹمز سے متعلق ہے۔”

مثال کے طور پر، ہندوستان میں، AI کے انضمام سے کاشتکاروں کے لیے مونگ پھلی کی پیداوار میں 30 فیصد فی ہیکٹر نمایاں اضافہ ہوا ہے۔ اس بہتری کی وجہ AI کی زمین کی تیاری، کھاد کے زیادہ سے زیادہ استعمال، اور بوائی کی مناسب تاریخوں کے انتخاب کے حوالے سے اہم معلومات کی فراہمی ہے۔

اس کے برعکس، ناروے میں، AI نے ایک ہمہ گیر اور خود کو منظم کرنے والے الیکٹرک گرڈ کے قیام میں ایک اہم کردار ادا کیا ہے، اور قابل تجدید توانائی کے ذرائع کے زیادہ سے زیادہ تناسب کو ضم کرنے کی اپنی صلاحیت کو بڑھایا ہے۔ مزید برآں، AI ایپلی کیشنز نے اشنکٹبندیی طوفانوں، موسمی محاذوں، اور ماحولیاتی ندیوں کی شناخت میں 89 سے 99 فیصد تک درستگی کی شرح حاصل کرنے میں قابل ذکر کامیابی کا مظاہرہ کیا ہے۔

مؤخر الذکر، جو کہ بھاری بارش پیدا کرنے کے لیے جانا جاتا ہے، انسانی شناخت کے لیے ایک چیلنج بنتا ہے، جو AI امداد کی قدر کو مزید واضح کرتا ہے۔ موسم کی پیشین گوئیوں کی درستگی کو بڑھا کر، یہ AI سے چلنے والے پروگرام افراد کی حفاظت میں اپنا حصہ ڈالتے ہیں، AI کے متنوع شعبوں کو ملنے والے کثیر جہتی فوائد کی مثال دیتے ہیں۔

AI کی ترقی اور استعمال میں پائیدار طریقوں کو نافذ کرنا ضروری ہے، جیسے کہ ماڈل ٹریننگ اور ڈیٹا سینٹرز میں توانائی کی کارکردگی کو بہتر بنانا۔ حکومتوں، صنعتوں اور تحقیقی اداروں کے درمیان تعاون پر مبنی اقدامات ماحول دوست AI ٹیکنالوجیز کی ترقی کو آگے بڑھا سکتے ہیں۔ AI آپریشنز کے لیے قابل تجدید توانائی کے ذرائع میں سرمایہ کاری اور کاربن فوٹ پرنٹ رپورٹنگ میں شفافیت کو فروغ دینا اہم اقدامات ہیں۔

مزید برآں، جاری تحقیق اور جدت طرازی کو AI حل بنانے پر توجہ مرکوز کرنی چاہیے جو ماحولیاتی تحفظ اور موسمیاتی تبدیلیوں کو کم کرنے میں فعال طور پر حصہ ڈالیں۔ تکنیکی ترقی اور ماحولیاتی ذمہ داری کے درمیان توازن قائم کرنا ایک پائیدار مستقبل کی راہ ہموار کرے گا۔