هوش مصنوعی و محیط زیست: فرصت‌ها، چالش‌ها و مسیر به سوی آینده‌ای پایدار

هوش مصنوعی و محیط زیست

I. مقدمه: هوش مصنوعی در عصر بحران‌های زیست‌محیطی

در دوران کنونی، که با چالش‌های بی‌سابقه زیست‌محیطی جهانی مشخص شده است، هوش مصنوعی (AI) به عنوان یک فناوری تحول‌آفرین با پتانسیل عظیم برای تغییر نحوه تعامل ما با کره زمین ظاهر شده است. این فناوری، که قادر به پردازش و تحلیل مجموعه‌های داده‌ای گسترده و پیچیده در مطالعات زیست‌محیطی است، از تصاویر ماهواره‌ای ردیابی جنگل‌زدایی گرفته تا داده‌های شناورهای اقیانوسی برای پایش دمای دریا، قابلیت‌های بی‌نظیری را ارائه می‌دهد. هوش مصنوعی با افزایش دقت، پیش‌بینی‌پذیری و دسترسی‌پذیری پایش‌های زیست‌محیطی، که پیش‌تر غیرقابل تصور بودند، مرزهای حفاظت از محیط زیست را جابجا می‌کند. توانایی آن در شناسایی الگوها و همبستگی‌هایی که ممکن است از دید تحلیلگران انسانی پنهان بمانند، به درک عمیق‌تر و پاسخ‌های مؤثرتر به مشکلات زیست‌محیطی کمک می‌کند.  

این تغییر اساسی از مدیریت زیست‌محیطی واکنشی به رویکردی فعال و پیشگیرانه، یکی از مهم‌ترین دستاوردهای هوش مصنوعی در این حوزه محسوب می‌شود. در گذشته، پایش‌های زیست‌محیطی اغلب شامل واکنش به مشکلات موجود، مانند اندازه‌گیری آلودگی پس از وقوع آن، بود. اما قدرت اصلی هوش مصنوعی در قابلیت‌های پیش‌بینی‌کننده آن نهفته است. با تحلیل داده‌های تاریخی و شرایط فعلی، مدل‌های هوش مصنوعی می‌توانند سطوح آلودگی، رویدادهای آب و هوایی شدید یا نیازهای منابع را پیش از وقوع کامل آن‌ها پیش‌بینی کنند. این امکان، اجرای اقدامات پیشگیرانه و سیستم‌های هشدار اولیه را فراهم می‌آورد و حفاظت از محیط زیست را از یک رویکرد واکنشی به یک رویکرد فعال و پیش‌بینی‌کننده تبدیل می‌کند. این رویکرد نه تنها به تخصیص کارآمدتر منابع و کاهش خسارات منجر می‌شود، بلکه به طور بالقوه تأثیر بیشتری بر سلامت عمومی و تاب‌آوری اکولوژیکی دارد.  

مروری بر بحران‌های زیست‌محیطی کنونی

گزارش‌های اخیر از نهادهای معتبری مانند هیئت بین‌دولتی تغییر اقلیم (IPCC) و برنامه محیط زیست سازمان ملل متحد (UNEP)، تصویری نگران‌کننده از وضعیت محیط زیست جهانی ارائه می‌دهند. این گزارش‌ها بر فوریت اقدامات اقلیمی تأکید می‌کنند و نقش حیاتی فناوری‌های پیشرفته مانند هوش مصنوعی را در مواجهه با این چالش‌ها برجسته می‌سازند.

گرمایش جهانی و تغییرات اقلیمی

گرمایش جهانی ناشی از فعالیت‌های انسانی به ۱.۱ درجه سانتی‌گراد رسیده و تغییرات بی‌سابقه‌ای را در سیستم اقلیمی زمین ایجاد کرده است که در تاریخ بشر بی‌نظیر هستند. حتی با این میزان افزایش دما، تغییرات اقلیمی در هر منطقه از جهان، از افزایش سطح دریاها تا رویدادهای آب و هوایی شدیدتر و ناپدید شدن سریع یخ‌های دریا، در حال وقوع است. هر ۰.۵ درجه سانتی‌گراد افزایش دمای جهانی، به طور قابل توجهی فرکانس و شدت امواج گرما، بارندگی‌های شدید و خشکسالی‌های منطقه‌ای را افزایش می‌دهد. به عنوان مثال، امواج گرمایی که به طور متوسط هر ۱۰ سال یک بار در اقلیمی با تأثیر انسانی کم رخ می‌دادند، با ۱.۵ درجه سانتی‌گراد گرمایش، ۴.۱ برابر و با ۴ درجه سانتی‌گراد گرمایش، ۹.۴ برابر بیشتر رخ خواهند داد.  

افزایش دمای جهانی همچنین احتمال رسیدن به نقاط عطف خطرناک در سیستم اقلیمی را بالا می‌برد؛ نقاطی که پس از عبور از آن‌ها، بازخوردهای خودتقویت‌کننده می‌توانند گرمایش جهانی را بیشتر کنند، مانند ذوب شدن دائمی یخ‌های قطبی یا مرگ گسترده جنگل‌ها. فعال شدن چنین بازخوردهای تقویت‌کننده‌ای می‌تواند منجر به تغییرات قابل توجه، ناگهانی و برگشت‌ناپذیر در سیستم اقلیمی شود. به عنوان مثال، اگر گرمایش بین ۲ تا ۳ درجه سانتی‌گراد برسد، ورقه‌های یخی غرب قطب جنوب و گرینلند می‌توانند تقریباً به طور کامل و برگشت‌ناپذیر در طول هزاران سال ذوب شوند و باعث افزایش چندین متری سطح دریاها شوند. برای محدود کردن گرمایش به ۱.۵ درجه سانتی‌گراد، کاهش سریع و پایدار انتشار گازهای گلخانه‌ای ضروری است.  

بحران طبیعت و از دست دادن تنوع زیستی

ما در حال تجربه یک کاهش خطرناک در طبیعت هستیم که عامل آن انسان است. بر اساس گزارش IPBES، یک میلیون از ۸ میلیون گونه گیاهی و جانوری تخمین زده شده در جهان در معرض خطر انقراض قرار دارند. ۷۵ درصد از سطح خشکی زمین و ۸۵ درصد از مناطق تالابی به طور قابل توجهی توسط فعالیت‌های انسانی تغییر یافته‌اند، و ۶۶ درصد از مساحت اقیانوس‌ها تحت تأثیر فعالیت‌های انسانی از جمله ماهیگیری و آلودگی قرار گرفته‌اند. نزدیک به ۹۰ درصد از ذخایر ماهی دریایی جهان به طور کامل بهره‌برداری شده، بیش از حد بهره‌برداری شده یا تخلیه شده‌اند.  

سیستم غذایی جهانی عامل اصلی از دست دادن تنوع زیستی است؛ کشاورزی به تنهایی عامل تهدید ۲۴۰۰۰ از ۲۸۰۰۰ گونه در معرض خطر انقراض است. گسترش کشاورزی ۷۰ درصد از از دست دادن پیش‌بینی‌شده تنوع زیستی زمینی را به خود اختصاص می‌دهد. حدود ۳.۲ میلیارد نفر، یا ۴۰ درصد از جمعیت جهانی، تحت تأثیر تخریب زمین قرار دارند. علاوه بر این، ۲۵ درصد از انتشار گازهای گلخانه‌ای جهانی توسط پاکسازی زمین، تولید محصولات کشاورزی و کوددهی تولید می‌شود. توسعه، حیوانات و انسان‌ها را در تماس نزدیک‌تر قرار می‌دهد و خطر گسترش بیماری‌هایی مانند کووید-۱۹ را افزایش می‌دهد؛ تخمین زده می‌شود حدود ۶۰ درصد از عفونت‌های انسانی منشأ حیوانی دارند. کاهش طبیعت و تنوع زیستی با روندهای فعلی، پیشرفت به سوی ۳۵ از ۴۴ هدف اهداف توسعه پایدار (SDGs) مرتبط با فقر، گرسنگی، سلامت، آب، شهرها، اقلیم، اقیانوس‌ها و زمین را تضعیف خواهد کرد.  

این تصویر وخیم از تخریب بی‌سابقه و فزاینده زیست‌محیطی، نیاز مبرم به ابزارهای قدرتمند جدید را برجسته می‌کند. هوش مصنوعی، با توانایی خود در پردازش مجموعه‌های داده‌های عظیم و انجام پیش‌بینی‌ها، به عنوان یک فناوری دگرگون‌کننده معرفی می‌شود. این هم‌نشینی، حس فوریت را ایجاد می‌کند: هوش مصنوعی نه تنها یک ابزار مفید، بلکه به طور بالقوه ابزاری ضروری برای مقابله با مشکلاتی است که تلاش‌های انسانی به تنهایی در مهار آن‌ها با چالش روبرو هستند. با این حال، این فوریت همچنین خطری را در بر دارد: فشار برای استقرار سریع هوش مصنوعی ممکن است منجر به نادیده گرفتن ردپای زیست‌محیطی و پیامدهای اخلاقی آن شود که در ادامه این گزارش مورد بحث قرار می‌گیرد. بنابراین، “مسیر به سوی آینده‌ای پایدار” باید به دقت بین وعده‌های هوش مصنوعی و ضرورت توسعه مسئولانه آن تعادل برقرار کند.

II. نقش هوش مصنوعی در پایش و حفاظت از محیط زیست

هوش مصنوعی به طور فزاینده‌ای به عنوان یک ابزار قدرتمند در پایش و حفاظت از محیط زیست به کار گرفته می‌شود و قابلیت‌های بی‌نظیری را برای درک، پیش‌بینی و کاهش اثرات تخریب زیست‌محیطی ارائه می‌دهد.

کیفیت هوا و پیش‌بینی آلودگی

هوش مصنوعی با تحلیل داده‌های پیشرفته، الگوریتم‌های یادگیری ماشین و مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده، پایش کیفیت هوا را متحول کرده است. این فناوری‌ها بینش‌های بلادرنگ، هشدارهای اولیه در مورد افزایش آلودگی و اقدامات نظارتی کارآمدتر را فراهم می‌کنند. مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده، با تحلیل داده‌های تاریخی و شرایط محیطی فعلی، سطوح آلودگی را با دقت قابل توجهی پیش‌بینی می‌کند. این پیش‌بینی‌ها به دانشمندان و سیاست‌گذاران کمک می‌کند تا روندهای آلودگی هوا را قبل از وقوع پیش‌بینی کنند و اقدامات پیشگیرانه را ممکن می‌سازد. هوش مصنوعی الگوها و همبستگی‌هایی را شناسایی می‌کند که ممکن است نادیده گرفته شوند، نقاط داغ آلودگی را پیش‌بینی می‌کند و شهرها را قادر می‌سازد اقدامات پیشگیرانه برای کاهش کیفیت پایین هوا انجام دهند.  

علاوه بر این، هوش مصنوعی به دولت‌ها و سازمان‌ها در اجرای استراتژی‌های مؤثرتر کنترل آلودگی کمک می‌کند. مدل‌های یادگیری عمیق به مقامات کمک می‌کنند تا تصمیمات مبتنی بر داده بگیرند، مانند بهینه‌سازی جریان ترافیک و کاهش انتشار گازهای گلخانه‌ای وسایل نقلیه. همچنین، بینش‌های مبتنی بر هوش مصنوعی از طراحی سیاست‌های بهتر منطقه‌بندی صنعتی بر اساس ارزیابی‌های تأثیر کیفیت هوا پشتیبانی می‌کند. سیستم‌های هوش مصنوعی با حسگرهای مقرون‌به‌صرفه و تحلیل‌های مبتنی بر ابر، پایش کیفیت هوا را در سراسر جهان قابل دسترس‌تر کرده‌اند و نیاز به مداخله انسانی پرهزینه در تحلیل داده‌ها را کاهش می‌دهند. این امر، به دموکراتیک‌سازی داده‌های زیست‌محیطی و توانمندسازی افراد منجر می‌شود.  

فراتر از سیاست‌های دولتی، این سیستم‌ها پایش کیفیت هوا را از طریق حسگرهای مقرون‌به‌صرفه و مدل‌های هوش مصنوعی متن‌باز، برای جوامع در سراسر جهان قابل دسترس‌تر می‌کنند. برنامه‌های موبایل و دستگاه‌های هوشمند اکنون به‌روزرسانی‌های فوری ارائه می‌دهند و به کاربران اجازه می‌دهند اقدامات احتیاطی در برابر قرار گرفتن در معرض آلاینده‌های مضر انجام دهند. این دموکراتیک‌سازی، آگاهی عمومی بیشتری را تقویت می‌کند، به طور بالقوه منجر به تصمیمات آگاهانه‌تر در مورد سلامت شخصی و افزایش مشارکت شهروندان در حمایت از محیط زیست می‌شود. همچنین، این رویکرد راهی را برای کشورهای در حال توسعه فراهم می‌کند تا بدون هزینه‌های گزاف در پایش کیفیت هوا مشارکت کنند.  

نمونه‌ها:

• Pollen Sense: یک سیستم پیشرفته که از هوش مصنوعی برای شناسایی و شمارش خودکار ذرات بیولوژیکی موجود در هوا مانند گرده و هاگ قارچ به صورت بلادرنگ استفاده می‌کند. این سیستم به افراد کمک می‌کند تا تصمیمات آگاهانه بگیرند، بیماری‌های تنفسی مانند آسم و COPD را پیگیری و مدیریت کنند و هشدارهای اولیه در مورد سطوح خطرناک آلودگی ارائه می‌دهد.  
• China Green Horizon (IBM): پروژه‌ای مشترک بین دولت پکن و IBM Research با هدف بهبود دقت ارزیابی‌های کیفیت هوا. این پروژه از حسگرهای نوری، پایشگرهای کیفیت هوا و ماهواره‌ها برای پیش‌بینی تولید و گسترش آلودگی استفاده می‌کند. اطلاعات جمع‌آوری‌شده به سیاست‌گذاری و تخصیص حدود ۴۰۰ میلیارد دلار سرمایه‌گذاری برای کاهش آلودگی بین سال‌های ۲۰۱۳ تا ۲۰۱۷ کمک کرده است.  
• Blue Sky Analytics: یک شرکت فناوری اقلیمی که از داده‌های ماهواره‌ای و تحلیل داده‌های پیشرفته برای ارائه پایش و تحلیل بلادرنگ محیط زیست استفاده می‌کند. پلتفرم آن‌ها به طور خاص بر ارائه بینش‌های عملی در مورد کیفیت هوا، انتشار گازهای گلخانه‌ای و سایر عوامل زیست‌محیطی تمرکز دارد.  

حفاظت از حیات وحش و تنوع زیستی

هوش مصنوعی در حفاظت از حیات وحش و تنوع زیستی، به ویژه از طریق بینایی کامپیوتر، نقش حیاتی ایفا می‌کند. این فناوری با پردازش و تحلیل داده‌های بصری، کارایی و دقت اقدامات حفاظتی را به میزان قابل توجهی افزایش می‌دهد.  

• شناسایی گونه‌ها: بینایی هوش مصنوعی با استفاده از تشخیص اشیاء در تصاویر و ویدئوهای تله‌های دوربین و پهپادها، به شناسایی و طبقه‌بندی حیات وحش کمک می‌کند. مدل‌های بینایی کامپیوتر مانند Ultralytics YOLOv8 می‌توانند گونه‌های مختلف را با دقت شناسایی کنند، حتی در شرایط چالش‌برانگیز، و به محققان امکان پایش تنوع زیستی و کشف گونه‌های جدید یا در معرض خطر را می‌دهند.  
• پایش جمعیت: بینایی هوش مصنوعی که در پهپادها و تله‌های دوربین پیاده‌سازی شده است، امکان مشاهده پیوسته و غیرتهاجمی جمعیت حیوانات را فراهم می‌کند. مدل‌های بینایی کامپیوتر می‌توانند حرکت را ردیابی کرده، الگوهای رفتاری را مشاهده و از شمارش اشیاء برای پیگیری اندازه جمعیت استفاده کنند، که بینش‌های ارزشمندی در مورد مهاجرت و رفتار حیوانات ارائه می‌دهد.  
• نقشه‌برداری زیستگاه: مدل‌های بینایی کامپیوتر می‌توانند تصاویر ماهواره‌ای و داده‌های محیطی را برای ردیابی تغییرات زیستگاه در طول زمان تحلیل کنند. این اطلاعات به حفاظت‌کنندگان کمک می‌کند مناطق حیاتی مانند مناطق تولید مثل و مسیرهای مهاجرت را شناسایی کرده و استراتژی‌هایی برای حفاظت از منابع جنگلی و حیات وحش برنامه‌ریزی کنند. به عنوان مثال، VITO در همکاری با آژانس محیط زیست اروپا (EEA) و Wageningen Environmental Research، نقشه‌های زیستگاه طبقه‌بندی شده با AI/ML را برای مناطقی مانند هلند، اتریش و جنوب پرتغال تولید کرده است.  
• مبارزه با شکار غیرقانونی: شکار غیرقانونی همچنان یک تهدید بزرگ برای حیات وحش است. بینایی هوش مصنوعی به حفاظت‌کنندگان در شناسایی و جلوگیری از این فعالیت‌های غیرقانونی کمک می‌کند. با پایش مناطق حفاظت‌شده با دوربین‌های نظارتی و پهپادها، هوش مصنوعی می‌تواند فعالیت‌های مشکوک را شناسایی کرده و به مقامات در زمان واقعی هشدار دهد، که تلاش‌های ضد شکار را تقویت کرده و گونه‌های در معرض خطر را محافظت می‌کند. گروه Teamcore هاروارد، با همکاری سازمان‌هایی مانند Air Shepherd، پهپادهای مجهز به هوش مصنوعی با دوربین‌های حرارتی فروسرخ توسعه داده‌اند که می‌توانند شکارچیان را حتی در تاریکی شناسایی کنند.  

این رویکرد، رابطه هم‌افزایی بین هوش مصنوعی و فناوری‌های سنجش از دور برای پایش در مقیاس بزرگ و غیرتهاجمی را نشان می‌دهد. چندین منبع بر استفاده از تصاویر ماهواره‌ای و پهپادها تأکید دارند. توانایی هوش مصنوعی در پردازش “حجم عظیمی از داده‌های جمع‌آوری‌شده از ماهواره‌ها و حسگرها” به طور مکرر برجسته شده است. این تنها به هوش مصنوعی مربوط نمی‌شود، بلکه به هوش مصنوعی که از این ابزارهای سنجش از دور استفاده می‌کند، اشاره دارد. برای حیات وحش، پهپادها و تله‌های دوربین مشاهده پیوسته و غیرتهاجمی را فراهم می‌کنند و محدودیت‌های حضور انسانی را از بین می‌برند. برای آتش‌سوزی‌های جنگلی، ماهواره‌ها “تشخیص گسترده” را فراهم می‌کنند، در حالی که پهپادها “ردیابی محلی” را با دقت بالا انجام می‌دهند. این ترکیب امکان پایش مناطق وسیع، دورافتاده یا خطرناک را فراهم می‌آورد که برای گشت‌زنی انسانی غیرممکن یا بسیار پرهزینه خواهد بود، و مقیاس و جزئیات بی‌سابقه‌ای از مشاهده زیست‌محیطی را ایجاد می‌کند. این هم‌افزایی برای حفاظت مؤثر و مدیریت بلایا کلیدی است.  

نمونه:

• Wildbook: از الگوریتم‌های کامپیوتری برای شناسایی حیات وحش، به ویژه گونه‌هایی با ویژگی‌های الگودار مانند سیاه‌گوش ایبری، استفاده می‌کند. این سیستم با تحلیل الگوهای لکه‌ها در تصاویر، حیوانات را شناسایی می‌کند و اطلاعاتی در مورد زمان و مکان مشاهده ارائه می‌دهد. این پلتفرم همچنین علم شهروندی را با فناوری‌های جدید ترکیب می‌کند و به عموم مردم اجازه می‌دهد تا در پایش و حفاظت از گونه‌ها مشارکت کنند.  

مدیریت بلایای طبیعی: از آتش‌سوزی تا سیل

هوش مصنوعی به طور فزاینده‌ای در مدیریت بلایای طبیعی، از جمله تشخیص زودهنگام آتش‌سوزی و پیش‌بینی سیل، نقش حیاتی ایفا می‌کند.

تشخیص زودهنگام آتش‌سوزی

سیستم‌های هوش مصنوعی با تحلیل تصاویر ماهواره‌ای، داده‌های مکانی و شناسایی مناطق مستعد آتش‌سوزی، تشخیص و پیشگیری از آتش‌سوزی‌های جنگلی را بهبود می‌بخشند. مدل‌های پیشرفته هوش مصنوعی ناهنجاری‌های دما را تشخیص می‌دهند، خشکی پوشش گیاهی را ردیابی می‌کنند و شیوع احتمالی آتش‌سوزی را قبل از تشدید پیش‌بینی می‌کنند. این سیستم‌ها پایش ۲۴/۷ مداوم و تشخیص دود را با استفاده از حسگرهای نوری و مادون قرمز انجام می‌دهند. سیستم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی مانند SmokeD و Torch Sensors با ارائه تحلیل بلادرنگ، هشدارهای خودکار و پایش مداوم در مناطق وسیع، تشخیص آتش‌سوزی را متحول کرده‌اند.  

یکی از قابلیت‌های مهم این سیستم‌ها، توانایی آن‌ها در تشخیص سیگنال‌های آتش‌سوزی از نویز محیطی است. هوش مصنوعی می‌تواند بین مه، پوشش ابری، انتشار صنعتی، طوفان‌های گرد و غبار یا سایر آلاینده‌ها و دود واقعی آتش‌سوزی تمایز قائل شود تا از هشدارهای کاذب جلوگیری کند. یادگیری ماشین دقت تشخیص را به طور مداوم بهبود می‌بخشد؛ با پردازش داده‌های بیشتر، سیستم در تمایز بین تغییرات محیطی معمول و آتش‌سوزی‌های واقعی بهتر عمل می‌کند. این امر منجر به تشخیص سریع‌تر و دقیق‌تر آتش‌سوزی، به حداقل رساندن تعداد هشدارهای کاذب و افزایش هشدارهای اولیه برای تهدیدات واقعی می‌شود. هشدارهای فوری شامل مختصات GPS دقیق آتش‌سوزی، فیدهای دوربین زنده یا تصویربرداری حرارتی از منطقه آسیب‌دیده و تحلیل شدت بر اساس پیش‌بینی رشد آتش است.  

نمونه‌ها:

• FireGuard: یک برنامه پیشرفته پایش آتش‌سوزی که داده‌های ماهواره‌ای نظامی را با الگوریتم‌های هوش مصنوعی برای ارائه هشدارهای بلادرنگ آتش‌سوزی ادغام می‌کند.  
• Dryad Silvanet system: از فناوری اینترنت اشیا (IoT) و حسگرهای گاز مجهز به هوش مصنوعی برای تشخیص مقادیر ناچیز گازهای مرتبط با آتش‌سوزی در هوا استفاده می‌کند و هشدارها را از طریق شبکه‌های ابری به تیم‌های واکنش اضطراری ارسال می‌کند.  

پیش‌بینی سیل و مدیریت منابع آب

هوش مصنوعی پتانسیل تحول‌آفرینی در کاربردهایی از پیش‌بینی سیل تا مدیریت منابع آب دارد. مدل‌های یادگیری عمیق، شبکه‌های عصبی پیچیده‌ای هستند که برای تفسیر داده‌ها طراحی شده‌اند و می‌توانند الگوهای پیچیده‌ای را که برنامه‌نویسی سنتی ممکن است از دست بدهد یا از نظر محاسباتی بسیار فشرده باشد، شناسایی کنند.  

نمونه‌ها:

• Google Flood Hub: مدل‌های مبتنی بر یادگیری ماشین آن سیلاب‌ها را تا هفت روز قبل پیش‌بینی می‌کنند و از یادگیری عمیق و منابع داده عمومی برای دستیابی به پیش‌بینی‌های خود استفاده می‌کنند.  
• Amazon’s ML projects in Spain: شامل یک سیستم هشدار اولیه سیل و ابتکاری برای کمک به کشاورزان محلی برای به حداکثر رساندن عملکرد محصولات و در عین حال کاهش مصرف آب است.  
• AI/ML برای بهبود مدل‌های ارتفاع دیجیتال (DEMs) مانند FABDEM و FathomDEM استفاده می‌شود که با تصحیح تعصبات در داده‌های موجود، دقت نقشه‌های سیل را بهبود می‌بخشند. FathomDEM از یک مدل هوش مصنوعی ترکیبی پیشرفته استفاده می‌کند که ترانسفورماتورهای بینایی و شبکه‌های عصبی پیچشی (CNNs) را ترکیب می‌کند تا الگوهای موجود در چشم‌انداز اطراف را درک کرده و تعصبات را در داده‌های موجود COPDEM شناسایی و رفع کند.  

نقش حیاتی هوش مصنوعی در پر کردن شکاف‌های داده و بهبود تصمیم‌گیری در محیط‌های کم‌داده یا پیچیده، از اهمیت بالایی برخوردار است. مدل‌های یادگیری ماشین به اندازه‌ای قدرتمند هستند که می‌توانند رویدادهای سیل را “حتی در مناطقی که داده‌ها محدود هستند” پیش‌بینی کنند. علاوه بر این، FathomDEM از هوش مصنوعی ترکیبی برای “شناسایی و رفع تعصبات در داده‌های موجود COPDEM با درک الگوهای موجود در چشم‌انداز اطراف” استفاده می‌کند. این بدان معناست که هوش مصنوعی نه تنها داده‌های  

بیشتری را پردازش می‌کند، بلکه کیفیت و کامل بودن مجموعه‌های داده موجود و اغلب ناقص را نیز بهبود می‌بخشد. در سیستم‌های پیچیده و غیرخطی مانند اقلیم و اکوسیستم‌ها، مدل‌های سنتی مبتنی بر فیزیک ممکن است به دلیل در دسترس بودن داده‌ها یا شدت محاسباتی محدود شوند. توانایی هوش مصنوعی در یادگیری از الگوها، حتی در داده‌های پراکنده یا دارای سوگیری، امکان پیش‌بینی‌های دقیق‌تر و تصمیمات آگاهانه‌تر را در سناریوهای واقعی چالش‌برانگیز، به ویژه برای مناطق در حال توسعه، فراهم می‌آورد.  

کشاورزی هوشمند و بهینه‌سازی منابع

پهپادهای مجهز به هوش مصنوعی قابلیت‌های بی‌نظیری را برای پایش محصولات، بهینه‌سازی مصرف منابع و بهبود مدیریت کلی مزرعه ارائه می‌دهند. با استفاده از قدرت هوش مصنوعی، کشاورزان می‌توانند به کارایی بیشتر، عملکرد بالاتر و شیوه‌های پایدارتر دست یابند.  

• پایش محصولات: پهپادهای هوش مصنوعی مجهز به دوربین‌های چندطیفی و فراطیفی، تصاویر دقیقی از محصولات را ثبت می‌کنند. الگوریتم‌های هوش مصنوعی این تصاویر را برای شناسایی شاخص‌های استرس، مانند تغییرات در رنگ و دما، که می‌توانند نشان‌دهنده بیماری، آفت‌زدگی یا کمبود مواد مغذی باشند، تحلیل می‌کنند. این تشخیص زودهنگام به کشاورزان امکان می‌دهد تا اقدامات فوری انجام دهند و از تشدید مشکلات کوچک به مشکلات قابل توجه جلوگیری کنند.  
• کشاورزی دقیق: پهپادهای هوش مصنوعی داده‌های مربوط به رطوبت خاک، سلامت محصول و شرایط آب و هوایی را جمع‌آوری و تحلیل می‌کنند. این داده‌ها برای ایجاد نقشه‌های آبیاری دقیق استفاده می‌شوند و اطمینان می‌دهند که آب دقیقاً در زمان و مکان مورد نیاز تحویل داده می‌شود، که باعث کاهش هدررفت و بهبود سلامت محصول می‌شود. به همین ترتیب، الگوریتم‌های هوش مصنوعی میزان و نوع بهینه کود مورد نیاز برای بخش‌های مختلف یک مزرعه را تعیین می‌کنند و کارایی مواد مغذی و عملکرد محصول را افزایش می‌دهند. کشاورزی دقیق با به حداقل رساندن مصرف بیش از حد منابع، هزینه‌ها و تأثیر زیست‌محیطی را کاهش می‌دهد.  
• کنترل آفات و علف‌های هرز: فناوری هوش مصنوعی در پهپادها می‌تواند از طریق تشخیص تصویر پیشرفته بین محصولات سالم، آفات و علف‌های هرز تمایز قائل شود. این امر امکان کاربرد هدفمند آفت‌کش‌ها و علف‌کش‌ها را فراهم می‌کند و استفاده کلی از مواد شیمیایی و تأثیر آن بر محیط زیست را کاهش می‌دهد.  
• پیش‌بینی عملکرد و برنامه‌ریزی برداشت: پهپادهای هوش مصنوعی با تحلیل داده‌های تاریخی، الگوهای آب و هوایی و سلامت فعلی محصول، پیش‌بینی‌های دقیقی از عملکرد ارائه می‌دهند. این اطلاعات به کشاورزان کمک می‌کند تا برای برداشت برنامه‌ریزی کنند، منابع را مدیریت کنند و تصمیمات بازاریابی آگاهانه‌ای بگیرند.  
• تأثیر زیست‌محیطی و پایداری: دقت و کارایی ارائه شده توسط پهپادهای هوش مصنوعی منجر به کاهش قابل توجهی در مصرف آب، کود و آفت‌کش‌ها می‌شود. این امر نه تنها هزینه‌ها را برای کشاورزان کاهش می‌دهد، بلکه ردپای زیست‌محیطی فعالیت‌های کشاورزی را نیز به حداقل می‌رساند.  

توانایی هوش مصنوعی در بهینه‌سازی مصرف منابع مستقیماً به کاهش ردپای زیست‌محیطی و افزایش دوام اقتصادی در کشاورزی منجر می‌شود. کاهش قابل توجه در مصرف آب، کود و آفت‌کش‌ها نه تنها یک مزیت زیست‌محیطی است، بلکه به معنای صرفه‌جویی در هزینه‌ها برای کشاورزان نیز هست. این مزیت دوگانه (پایداری زیست‌محیطی و سودآوری اقتصادی) برای پذیرش گسترده، به ویژه در مناطق در حال توسعه که کارایی منابع در آن‌ها بسیار مهم است، حیاتی است. ارتباط بین کاهش مصرف منابع و به حداقل رساندن ردپای زیست‌محیطی، یک پیوند علی مستقیم بین کاربرد هوش مصنوعی و نتایج پایداری را نشان می‌دهد.  

مدیریت منابع آب

هوش مصنوعی در مدیریت منابع آب، به ویژه در مواجهه با چالش‌های کمبود آب، نقش مهمی ایفا می‌کند.

• پیش‌بینی و مدیریت خطرات کمبود آب: الگوریتم‌های پیش‌بینی‌کننده با استفاده از داده‌های تاریخی و بلادرنگ، می‌توانند تغییرات آتی در منابع آب را پیش‌بینی کنند. این قابلیت به کشاورزان امکان می‌دهد تا پیشاپیش برنامه‌ریزی کرده و اقدامات پیشگیرانه را برای کاهش اثرات نامطلوب کمبود آب قبل از وقوع بحران انجام دهند.  
• بهینه‌سازی سیستم‌های آبیاری هوشمند: هوش مصنوعی با استفاده از داده‌های جمع‌آوری‌شده از حسگرها و ایستگاه‌های هواشناسی، کنترل دقیق بر میزان و زمان آبیاری را ممکن می‌سازد. سیستم‌های آبیاری هوشمند برنامه آبیاری بهینه را بر اساس شرایط خاک و آب و هوا تحلیل می‌کنند و مصرف آب را کاهش داده و کارایی را افزایش می‌دهند. مطالعات موردی در ایران نشان داده‌اند که استفاده از سیستم‌های هوشمند، هزینه‌های آبیاری را ۲۰-۲۵٪ کاهش داده و بهره‌وری محصولات را ۱۵-۲۰٪ افزایش داده است.  
• کاهش ضایعات و بهبود کیفیت محصول: هوش مصنوعی با تحلیل داده‌های مربوط به رشد گیاه و شرایط محیطی، امکان تشخیص زودهنگام مشکلاتی مانند شیوع آفات و بیماری‌ها را فراهم می‌کند.  

توانایی هوش مصنوعی در افزایش تاب‌آوری در بخش‌های آسیب‌پذیر اقلیمی مانند کشاورزی، از اهمیت بالایی برخوردار است. تغییرات اقلیمی در حال افزایش فراوانی و شدت چالش‌های مرتبط با آب مانند خشکسالی و سیل است. کاربرد هوش مصنوعی در مدیریت منابع آب مستقیماً به این آسیب‌پذیری‌ها می‌پردازد. با “پیش‌بینی تغییرات آتی در منابع آب” و امکان “برنامه‌ریزی پیشگیرانه” ، هوش مصنوعی به سیستم‌های کشاورزی کمک می‌کند تا با شرایط اقلیمی متغیر سازگار شوند. این رویکرد فراتر از افزایش کارایی ساده است و به ایجاد تاب‌آوری سیستمی در برابر تأثیرات اقلیمی کمک می‌کند، که به ویژه برای امنیت غذایی در مناطق مستعد کمبود آب حیاتی است.  

مدل‌سازی تغییرات اقلیمی و پایش کربن

مدل‌های هوش مصنوعی برای پیش‌بینی الگوهای آب و هوایی و ناهنجاری‌های اقلیمی با دقت و بهنگام‌تر از همیشه استفاده می‌شوند. این مدل‌ها از آرایه‌های وسیعی از داده‌های هواشناسی برای پیش‌بینی رویدادهای آب و هوایی شدید مانند طوفان‌ها و امواج گرما استفاده می‌کنند، که امکان سیستم‌های هشدار اولیه و استراتژی‌های آمادگی مؤثرتر را فراهم می‌آورد.  

هوش مصنوعی در پایش چرخه کربن و جنبه‌های وسیع‌تر محیط زیست تحول‌آفرین است. محققان سیستم‌های هوش مصنوعی را توسعه داده‌اند که می‌توانند شار کربن اتمسفر را با تحلیل داده‌های ماهواره‌ای و حسگرها تخمین بزنند. این قابلیت امکان اندازه‌گیری دقیق‌تر میزان جذب و انتشار دی‌اکسید کربن توسط اکوسیستم‌ها را فراهم می‌کند، که به نوبه خود به سیاست‌گذاری‌های اقلیمی و بازارهای تجارت کربن کمک می‌کند.  

توانایی هوش مصنوعی در افزایش شفافیت و پاسخگویی در پایش انتشار گازهای گلخانه‌ای جهانی، یک مزیت مهم است. پروژه Climate TRACE با هدف ارائه “یک پایگاه داده دقیق از انتشار گازهای گلخانه‌ای ناشی از فعالیت‌های انسانی از تمام منابع اصلی” از طریق ترکیب “مشاهدات مستقیم، سنجش از دور و حجم زیادی از داده‌های صنعتی” فعالیت می‌کند. این سطح از داده‌های انتشار گازهای گلخانه‌ای دقیق و مستقلانه تأیید شده، که به صورت ماهانه به‌روزرسانی می‌شود، یک تفاوت قابل توجه با فهرست‌های ملی سنتی و اغلب خودگزارش‌دهنده است. این شفافیت افزایش یافته، که توسط هوش مصنوعی تسهیل می‌شود، می‌تواند پاسخگویی برای کاهش انتشار گازهای گلخانه‌ای را افزایش دهد، سیاست‌گذاری را مؤثرتر کند و به طور بالقوه تلاش‌های کربن‌زدایی را با دشوارتر کردن پنهان‌کاری تأثیر زیست‌محیطی برای نهادها، تسریع کند.  

نمونه‌ها:

• Climate TRACE: یک پایگاه داده دقیق از انتشار گازهای گلخانه‌ای ناشی از فعالیت‌های انسانی از تمام منابع اصلی، از نیروگاه‌ها و پالایشگاه‌های نفت گرفته تا کشت برنج، تولید سیمان و حمل و نقل. این پروژه مشاهدات مستقیم، سنجش از دور و حجم زیادی از داده‌های صنعتی را برای تخمین انتشار گازهای گلخانه‌ای ترکیب می‌کند و فرصت‌های بیشتری را برای اقدامات معنی‌دار جهت کربن‌زدایی فراهم می‌آورد.  
• Pachama: از داده‌های ماهواره‌ای و هوش مصنوعی برای توانمندسازی شرکت‌ها جهت سرمایه‌گذاری مطمئن در طبیعت برای پروژه‌های احیای جنگل و حذف کربن استفاده می‌کند. این پلتفرم بینش‌های DMRV (اندازه‌گیری، گزارش‌دهی و تأیید دیجیتال) را ارائه می‌دهد که به شرکت‌ها کمک می‌کند پروژه‌های مبتنی بر طبیعت را شناسایی، ارزیابی و پایش کنند.  

بهینه‌سازی انرژی و گذار به منابع تجدیدپذیر

هوش مصنوعی در تحول مدیریت انرژی از طریق بهینه‌سازی مصرف انرژی، بهبود کارایی، کاهش هدررفت و پیش‌بینی نیازهای انرژی نقش حیاتی ایفا می‌کند.  

• شبکه‌های هوشمند: شبکه‌های برق هوشمند مبتنی بر هوش مصنوعی از داده‌های یادگیری ماشین برای پیش‌بینی تقاضای انرژی و تنظیم پویا توزیع بر اساس الگوهای مصرف استفاده می‌کنند. این سیستم‌ها شرایط آب و هوایی، بار شبکه و رفتار کاربر را در نظر می‌گیرند تا هزینه‌ها و تلفات انرژی را کاهش دهند و اطمینان حاصل کنند که برق دقیقاً در زمان و مکان مورد نیاز تحویل داده می‌شود.  
• مدیریت مصرف انرژی در مراکز داده: هوش مصنوعی به طور قابل توجهی مصرف انرژی را در مراکز داده کاهش می‌دهد.
  • DeepMind در گوگل: هوش مصنوعی DeepMind با استفاده از شبکه‌های عصبی آموزش‌دیده بر روی داده‌های حسگر از هزاران نقطه در تأسیسات، ۴۰٪ کاهش در انرژی مصرفی برای خنک‌سازی مراکز داده گوگل و ۱۵٪ کاهش در اثربخشی کلی مصرف برق (PUE) را به دست آورده است.  
• بهینه‌سازی شارژ خودروهای برقی: با افزایش پذیرش خودروهای برقی، هوش مصنوعی با برنامه‌ریزی شارژ خودروهای برقی در ساعات غیر اوج مصرف، زمانی که تقاضای شبکه کمتر و دسترسی به انرژی بیشتر است، تقاضا بر شبکه برق را مدیریت می‌کند. این رویکرد مصرف انرژی را بهینه کرده و هدررفت را کاهش می‌دهد.  
• پیش‌بینی تولید از منابع تجدیدپذیر: در انرژی خورشیدی، هوش مصنوعی سطوح نور خورشید را بر اساس داده‌های آب و هوایی پیش‌بینی می‌کند و به شرکت‌های برق کمک می‌کند تا بارهای انرژی را متعادل کرده و پایداری شبکه را در دوره‌های نور خورشید نامنظم بهبود بخشند. در انرژی آبی، هوش مصنوعی مدیریت مخازن آب را با پیش‌بینی جریان آب و بهینه‌سازی عملکرد توربین‌ها برای حداکثر کارایی افزایش می‌دهد.  
• نگهداری پیش‌بینانه: هوش مصنوعی در نگهداری سیستم‌های انرژی برای حفظ پایداری شبکه، به ویژه با افزایش وابستگی به منابع متنوع و تجدیدپذیر، حیاتی است.  

با وجود قابلیت‌های هوش مصنوعی در بهینه‌سازی مصرف انرژی، پدیده‌ای به نام “پارادوکس کارایی” نیز مطرح می‌شود. این پدیده بیان می‌کند که در حالی که هوش مصنوعی اغلب به عنوان راه‌حلی برای بهینه‌سازی انرژی دیده می‌شود، افزایش کارایی می‌تواند گاهی اوقات منجر به افزایش کلی مصرف انرژی شود. این یک ملاحظه مهم است زیرا روایت ساده‌انگارانه هوش مصنوعی به عنوان یک عامل زیست‌محیطی کاملاً مثبت را به چالش می‌کشد. این پدیده مستلزم بررسی عمیق‌تر سیستم است: اگر هوش مصنوعی انرژی را ارزان‌تر یا آسان‌تر کند، ممکن است مصرف بیشتری را تشویق کند و دستاوردهای کارایی را خنثی کند. این موضوع مستقیماً به بخش ردپای زیست‌محیطی (بخش III) و توصیه‌های سیاستی (بخش VI) مرتبط است و تأکید می‌کند که صرفاً کارآمدتر کردن فرآیندها کافی نیست؛ باید یک استراتژی گسترده‌تر برای مهار تقاضای کلی و اطمینان از تأمین انرژی از منابع واقعاً پایدار وجود داشته باشد.  

جدول ۱: کاربردهای کلیدی هوش مصنوعی در حفاظت از محیط زیست

حوزه کاربرد	کاربردهای خاص	نمونه‌های برجسته	مزایای زیست‌محیطی
کیفیت هوا	پیش‌بینی آلودگی، پایش بلادرنگ، کنترل انتشار	Pollen Sense, China Green Horizon (IBM), Blue Sky Analytics	کاهش آلودگی، بهبود سلامت عمومی، پایش مقرون‌به‌صرفه
حیات وحش	شناسایی گونه‌ها، پایش جمعیت، نقشه‌برداری زیستگاه، مبارزه با شکار غیرقانونی	Ultralytics YOLOv8, Wildbook, Harvard Teamcore (Air Shepherd)	حفظ تنوع زیستی، حفاظت از گونه‌های در معرض خطر، مدیریت زیستگاه
بلایای طبیعی	تشخیص زودهنگام آتش‌سوزی، پیش‌بینی سیل، مدیریت بحران	SmokeD, FireGuard, Dryad Silvanet, Google Flood Hub, FathomDEM	کاهش خسارات ناشی از بلایا، افزایش تاب‌آوری جوامع، پاسخ سریع
کشاورزی هوشمند	پایش محصولات، آبیاری دقیق، کنترل آفات/علف‌های هرز، پیش‌بینی عملکرد	پهپادهای مجهز به هوش مصنوعی (مطالعات موردی)	کاهش مصرف آب/کود/سموم، افزایش بهره‌وری محصول، کاهش ردپای زیست‌محیطی کشاورزی
مدیریت منابع آب	پیش‌بینی کمبود آب، بهینه‌سازی آبیاری هوشمند	Amazon ML projects (Spain), پروژه‌های داخلی ایران	کاهش هدررفت آب، افزایش کارایی مصرف آب، تاب‌آوری در برابر خشکسالی
مدل‌سازی اقلیمی	پیش‌بینی الگوهای آب و هوایی، پایش چرخه کربن، ارزیابی انتشار گازهای گلخانه‌ای	Climate TRACE, Pachama	درک بهتر اقلیم، پایش دقیق انتشار گازهای گلخانه‌ای، شفافیت در اقدامات اقلیمی
بهینه‌سازی انرژی	شبکه‌های هوشمند، مدیریت مصرف در مراکز داده، بهینه‌سازی شارژ EV	DeepMind (Google), Siemens	کاهش مصرف انرژی، افزایش کارایی شبکه، کاهش انتشار کربن از بخش انرژی

III. ردپای زیست‌محیطی هوش مصنوعی: چالش‌ها و نگرانی‌ها

در حالی که هوش مصنوعی پتانسیل عظیمی برای حل مشکلات زیست‌محیطی دارد، خود این فناوری نیز دارای ردپای زیست‌محیطی قابل توجهی است که نیازمند توجه و مدیریت دقیق است.

مصرف انرژی و انتشار کربن

توسعه مدل‌های هوش مصنوعی، به ویژه شبکه‌های عصبی در مقیاس بزرگ، نیازمند منابع محاسباتی عظیمی است که منجر به مصرف انرژی قابل توجه و در نتیجه انتشار کربن بالاتر می‌شود. مراکز داده‌ای که سیستم‌های هوش مصنوعی را تغذیه می‌کنند، اغلب به برق تولید شده از منابع انرژی غیرقابل تجدید متکی هستند که تخریب محیط زیست را تشدید می‌کند.  

یکی از جنبه‌های مهم و اغلب نادیده‌گرفته شده، چرخه عمر کوتاه مدل‌های هوش مصنوعی مولد است. شرکت‌ها مدل‌های جدیدتر و اغلب بزرگ‌تر را با سرعت فزاینده‌ای منتشر می‌کنند – گاهی اوقات هر چند هفته یک بار. در نتیجه، انرژی قابل توجهی که برای آموزش مدل‌های قبلی مصرف شده است، به سرعت منسوخ می‌شود. این نکته، فراتر از صرف مصرف انرژی یک مدل واحد، به یک مشکل سیستمی در چرخه توسعه هوش مصنوعی اشاره دارد. تکرار و جایگزینی مداوم و سریع مدل‌ها به این معنی است که سرمایه‌گذاری عظیم انرژی در آموزش، یک هزینه یک‌باره نیست، بلکه یک هزینه مداوم و همیشگی است، که در آن سرمایه‌گذاری‌های قبلی به سرعت از نظر تلاش محاسباتی به “هدررفت” تبدیل می‌شوند. این بدان معناست که حتی اگر مدل‌های فردی کارآمدتر شوند، سرعت بالای توسعه و استقرار همچنان می‌تواند منجر به افزایش کلی تأثیر زیست‌محیطی شود.  

آمار و ارقام کلیدی:

• تقاضای جهانی انرژی برای هوش مصنوعی پیش‌بینی می‌شود در سال ۲۰۲۵ به ۲۰۰ تراوات ساعت (TWh) برسد که از مصرف سالانه بلژیک فراتر خواهد رفت.  
• تا سال ۲۰۳۵، تقاضای برق مراکز داده در ایالات متحده پیش‌بینی می‌شود بیش از دو برابر شود، از ۳۵ گیگاوات (GW) به ۷۸ گیگاوات افزایش یابد و ۸.۶٪ از مصرف برق کشور را تشکیل دهد.  
• مصرف برق پیش‌بینی‌شده مراکز داده هوش مصنوعی از ۵۳۶ تراوات ساعت در سال ۲۰۲۵ به ۱۰۷۲ تراوات ساعت تا سال ۲۰۳۰ دو برابر خواهد شد.  
• آموزش مدل‌های پیشرفته هوش مصنوعی مانند GPT-4 تقریباً ۳۰ مگاوات برق مداوم نیاز دارد.  
• مراکز داده سنتی با ۱۰-۱۵ کیلووات در هر رک کار می‌کنند، در حالی که بارهای کاری هوش مصنوعی ۴۰-۲۵۰ کیلووات در هر رک نیاز دارند.  
• در سال ۲۰۲۲، انتشار کربن از ۲۰ سیستم برتر هوش مصنوعی مورد مطالعه، از انتشار ۱۳۷ کشور مجزا فراتر رفت.  
• ردپای کربن کل سیستم‌های هوش مصنوعی می‌تواند تا ۱۰۲.۶ مگاتن معادل CO2 در سال برسد، مشابه انتشار ۲۲ میلیون نفر در طول یک سال.  
• یک پرس و جوی ChatGPT تقریباً پنج برابر بیشتر از یک جستجوی وب استاندارد انرژی مصرف می‌کند.  

مصرف آب و مدیریت پسماند

زیرساخت‌های هوش مصنوعی به مقادیر زیادی آب برای خنک‌سازی نیاز دارند که کمبود آب را در مناطق آسیب‌پذیر تشدید می‌کند. این موضوع به ویژه در مناطقی که از قبل با تنش آبی مواجه هستند، چالش‌برانگیز است. تخمین زده شده است که برای هر کیلووات ساعت انرژی مصرفی یک مرکز داده، دو لیتر آب برای خنک‌سازی نیاز است. به عنوان مثال، تخمین زده می‌شود ChatGPT برای نوشتن یک ایمیل ۱۰۰ کلمه‌ای به ۵۱۹ میلی‌لیتر آب نیاز دارد. گوگل نیز افزایش ۲۰ درصدی در مصرف آب را در دوره مطالعه گزارش کرده است.  

این تقاضای نامتناسب برای منابع، بار زیست‌محیطی را بر جوامع آسیب‌پذیر افزایش می‌دهد. در حالی که مراکز داده هوش مصنوعی اغلب در قطب‌های جغرافیایی خاصی مانند “Data Center Alley” در شمال ویرجینیا متمرکز هستند ، تقاضای منابع آن‌ها اثرات موجی دارد. افزایش تقاضای انرژی می‌تواند شبکه‌های برق محلی و بودجه‌ها را تحت فشار قرار دهد، به ویژه در مناطق روستایی. این نشان می‌دهد که هزینه‌های زیست‌محیطی هوش مصنوعی به طور یکنواخت توزیع نمی‌شود و به طور بالقوه نابرابری‌های موجود را عمیق‌تر می‌کند و یک بعد اخلاقی مهم را فراتر از صرف انتشار کلی برجسته می‌سازد.  

علاوه بر مصرف آب، افزایش تعداد برنامه‌های هوش مصنوعی تقاضا برای سخت‌افزار محاسباتی با کارایی بالا را افزایش داده و تأثیرات زیست‌محیطی غیرمستقیمی از تولید و حمل و نقل آن اضافه می‌کند. این امر منجر به افزایش پسماندهای الکترونیکی می‌شود که مدیریت آن نیازمند راهکارهای پایدار است.  

اثرات بازگشتی و تشدید استخراج منابع

یکی از چالش‌های پیچیده در زمینه هوش مصنوعی و محیط زیست، “اثر بازگشتی” (Rebound Effect) است. در حالی که هوش مصنوعی اغلب به عنوان راه‌حلی برای بهینه‌سازی انرژی دیده می‌شود، تحقیقات نشان می‌دهد که افزایش کارایی می‌تواند گاهی اوقات منجر به افزایش کلی مصرف انرژی شود. این پدیده زمانی رخ می‌دهد که بهبود کارایی، استفاده از یک منبع را ارزان‌تر یا آسان‌تر می‌کند و در نتیجه، مصرف کلی آن منبع افزایش می‌یابد.  

علاوه بر این، هوش مصنوعی می‌تواند استخراج منابع را کارآمدتر از همیشه کند. این امر نگرانی‌هایی را در مورد تشدید تخریب محیط زیست در صورت عدم وجود سیاست‌های نظارتی قوی ایجاد می‌کند. این موضوع نشان‌دهنده یک تنش ذاتی بین دستاوردهای کارایی هوش مصنوعی و پتانسیل آن برای تسریع شیوه‌های ناپایدار در چارچوب اقتصادی کنونی است. هوش مصنوعی، زمانی که در ساختارهای اقتصادی موجود که سود و رشد را در اولویت قرار می‌دهند، ادغام شود، می‌تواند به طور ناخواسته (یا مستقیم) مشکلات زیست‌محیطی را تشدید کند، حتی در حالی که فرآیندهای فردی را کارآمدتر می‌سازد. این بدان معناست که راه‌حل‌های تکنولوژیکی به تنهایی بدون تغییرات سیستمی و سیاستی گسترده‌تر کافی نیستند. این دیدگاه، هوش مصنوعی را نه یک ابزار خنثی، بلکه بازتابی از سرمایه‌داری و ابزاری برای قدرت می‌داند که تنها علائم را درمان می‌کند و به ریشه‌های اصلی مشکلات نمی‌پردازد.  

جدول ۲: ردپای زیست‌محیطی هوش مصنوعی: آمار و ارقام کلیدی

معیار	آمار و ارقام
تقاضای جهانی انرژی AI (2025)	۲۰۰ تراوات ساعت (TWh)
تقاضای برق مراکز داده در ایالات متحده (تا ۲۰۳۵)	از ۳۵ گیگاوات (GW) به ۷۸ گیگاوات (۸.۶% از مصرف برق کشور)
مصرف برق مراکز داده AI (پیش‌بینی ۲۰۲۵-۲۰۳۰)	از ۵۳۶ TWh (2025) به ۱۰۷۲ TWh (2030) (دو برابر شدن)
انرژی مورد نیاز آموزش GPT-4	تقریباً ۳۰ مگاوات (MW) برق مداوم
چگالی توان رک در مراکز داده (سنتی در مقابل AI)	۱۰-۱۵ کیلووات در هر رک (سنتی) در مقابل ۴۰-۲۵۰ کیلووات در هر رک (AI)
انتشار کربن ۲۰ سیستم برتر AI (2022)	فراتر از انتشار ۱۳۷ کشور مجزا
ردپای کربن کل سیستم‌های AI (پیش‌بینی)	تا ۱۰۲.۶ مگاتن معادل CO2 در سال (مشابه انتشار ۲۲ میلیون نفر)
مصرف انرژی یک پرس و جوی ChatGPT	تقریباً ۵ برابر بیشتر از یک جستجوی وب استاندارد
مصرف آب مراکز داده (تخمین)	۲ لیتر آب به ازای هر کیلووات ساعت انرژی مصرفی
مصرف آب ChatGPT (برای ایمیل ۱۰۰ کلمه‌ای)	۵۱۹ میلی‌لیتر

IV. ابعاد اخلاقی و اجتماعی هوش مصنوعی در محیط زیست

استفاده از هوش مصنوعی در پایش و مدیریت محیط زیست، با وجود مزایای فراوان، ابعاد اخلاقی و اجتماعی پیچیده‌ای را نیز به همراه دارد که نیازمند بررسی دقیق هستند.

حریم خصوصی، نظارت و سوگیری الگوریتمی

فناوری‌هایی که برای حفاظت از اکوسیستم‌ها طراحی شده‌اند، سؤالات مهمی را در مورد حریم خصوصی داده‌ها، سوگیری الگوریتمی و عدالت زیست‌محیطی مطرح می‌کنند. حسگرهای مستقر در محیط‌های طبیعی ممکن است داده‌هایی را جمع‌آوری کنند که با حضور انسان تلاقی داشته یا به طور غیرمستقیم آن را پایش کنند، که نگرانی‌هایی در مورد نظارت و سوءاستفاده احتمالی از اطلاعات ایجاد می‌کند. بعد اخلاقی حریم خصوصی داده‌ها با پتانسیل نقض داده‌ها و آسیب‌پذیری‌های امنیتی تشدید می‌شود. مجموعه‌های داده‌های زیست‌محیطی، در صورت به خطر افتادن، می‌توانند برای مقاصد مختلف سوءاستفاده شوند، از استخراج غیرقانونی منابع تا دستکاری بازارهای زیست‌محیطی.  

سوگیری الگوریتمی می‌تواند منجر به تخصیص نابرابر منابع و مداخلات زیست‌محیطی شود و بی‌عدالتی‌های زیست‌محیطی موجود را تشدید کند. این بدان معناست که راهکارهای زیست‌محیطی مبتنی بر هوش مصنوعی ممکن است نابرابری‌های اجتماعی-اقتصادی موجود را تشدید کنند. اگر مدل‌های هوش مصنوعی برای تشخیص آلودگی عمدتاً بر اساس داده‌های مناطق شهری مرفه آموزش ببینند، ممکن است در شناسایی نقاط داغ آلودگی در جوامع محروم یا مناطق روستایی دقت کمتری داشته باشند. این مستقیماً به مفهوم “عدالت زیست‌محیطی” مرتبط است، جایی که جمعیت‌های به حاشیه رانده شده اغلب بار تخریب زیست‌محیطی را به دوش می‌کشند. بنابراین، هوش مصنوعی، اگر با در نظر گرفتن عدالت طراحی و مستقر نشود، می‌تواند ناخواسته نابرابری‌های قدرت موجود را تقویت کرده و بی‌عدالتی‌های زیست‌محیطی را عمیق‌تر کند، به جای اینکه آن‌ها را کاهش دهد. این امر نیاز به ورودی‌های داده متنوع و نظارت انسانی را برجسته می‌سازد.  

شکاف دیجیتال و دسترسی نابرابر

با وجود پیشرفت‌های هوش مصنوعی در زمینه محیط زیست، بخش قابل توجهی از جمعیت جهان، به ویژه در کشورهای کم‌درآمد و متوسط که آسیب‌پذیرترین در برابر تغییرات اقلیمی هستند، از این پیشرفت‌ها به دلیل شکاف دیجیتال بی‌بهره مانده‌اند. تقریباً سه میلیارد نفر در اوایل سال ۲۰۲۵ آفلاین هستند. این عدم اتصال دیجیتال به این معنی است که هنگام وقوع بلایای ناشی از تغییرات اقلیمی، این جوامع از هشدارهای حیاتی و اطلاعات مربوط به بلایا محروم می‌شوند و دسترسی آن‌ها به منابع بازیابی محدود می‌شود.  

علاوه بر این، کمبود ورودی‌های داده متنوع و دیدگاه‌ها در توسعه سیستم‌های هوش مصنوعی، تهدیدی برای ایجاد راه‌حل‌های اقلیمی با دامنه جهانی است. مطالعه‌ای در سال ۲۰۲۴ توسط دانشگاه سازمان ملل متحد نشان داد که مدل‌های هوش مصنوعی که عمدتاً بر اساس داده‌های شمال جهانی آموزش دیده‌اند، اغلب در پیش‌بینی تأثیرات اقلیمی در جنوب جهانی شکست می‌خورند. این می‌تواند منجر به استراتژی‌های سازگاری گمراه‌کننده در مناطق آسیب‌پذیرتر به تغییرات اقلیمی شود، زیرا راه‌حل‌های توسعه یافته ممکن است برای نیازها و شرایط خاص آن‌ها مرتبط یا مؤثر نباشند.  

این شکاف دیجیتال یک چرخه بازخورد ایجاد می‌کند که آسیب‌پذیری اقلیمی را در کشورهای در حال توسعه تداوم و تشدید می‌بخشد. عدم دسترسی به معنای عدم دسترسی به هشدارهای اولیه و منابع بازیابی هوش مصنوعی در طول بلایا است. مهم‌تر اینکه، این بدان معناست که مدل‌های هوش مصنوعی اغلب بر روی داده‌های شمال جهانی آموزش می‌بینند و منجر به “استراتژی‌های سازگاری گمراه‌کننده در مناطق آسیب‌پذیرتر به تغییرات اقلیمی” می‌شوند. این یک چرخه معیوب ایجاد می‌کند: عدم دسترسی منجر به عدم وجود داده‌های مرتبط می‌شود که به نوبه خود منجر به راه‌حل‌های هوش مصنوعی نامربوط می‌شود و آسیب‌پذیری را بیشتر تثبیت می‌کند. این امر نشان می‌دهد که صرفاً توسعه هوش مصنوعی کافی نیست؛ دسترسی عادلانه و جمع‌آوری داده‌های خاص بافت برای اطمینان از اینکه هوش مصنوعی به نفع همه است، از اهمیت بالایی برخوردار است.  

چالش‌ها در ایران: در ایران، بسیاری از مناطق کشاورزی روستایی با مشکلاتی مانند دسترسی به اینترنت پرسرعت و تجهیزات پیشرفته مواجه هستند که جمع‌آوری و تحلیل داده‌ها در زمان واقعی را مختل می‌کند. اجرای فناوری‌های هوش مصنوعی برای مدیریت بحران آب نیازمند سرمایه‌گذاری‌های قابل توجهی است، اما بسیاری از مناطق روستایی ایران با موانع جدی در دسترسی به وام‌های بانکی و منابع مالی کافی روبرو هستند.  

شفافیت و مسئولیت‌پذیری

بسیاری از الگوریتم‌های هوش مصنوعی، به ویژه آن‌هایی که بر اساس یادگیری عمیق هستند، به عنوان “جعبه سیاه” عمل می‌کنند و فرآیندهای تصمیم‌گیری آن‌ها مبهم است. این عدم شفافیت و توضیح‌پذیری چالش‌های اخلاقی قابل توجهی را ایجاد می‌کند.  

مشکل “جعبه سیاه” هوش مصنوعی یک چالش مهم در حکمرانی ایجاد می‌کند که اعتماد را تضعیف کرده و اقدامات اصلاحی مؤثر را مختل می‌سازد. ابهام مدل‌های یادگیری عمیق به این معنی است که حتی اگر یک سیستم هوش مصنوعی یک ارزیابی زیست‌محیطی صحیح ارائه دهد، چرایی پشت آن اغلب ناشناخته است. این عدم “توضیح‌پذیری” تنها یک مشکل نظری نیست؛ بلکه مستقیماً بر اعتماد و پاسخگویی تأثیر می‌گذارد. اگر ذینفعان درک نکنند که چرا یک هوش مصنوعی توصیه خاصی را ارائه کرده است، احتمال کمتری دارد که آن را بپذیرند و شناسایی و تصحیح خطاها یا سوگیری‌ها تقریباً غیرممکن می‌شود. این امر مستقیماً سیاست و مدیریت مؤثر زیست‌محیطی را مختل می‌کند، زیرا مانعی برای نظارت عمومی و استقرار مسئولانه ایجاد می‌کند.  

اگر استدلال پشت ارزیابی‌های زیست‌محیطی مبتنی بر هوش مصنوعی مبهم باقی بماند، می‌تواند اعتماد به فناوری را از بین ببرد و مشارکت مؤثر ذینفعان را مختل کند. با افزایش خودمختاری سیستم‌های هوش مصنوعی در پایش زیست‌محیطی، سؤالات مربوط به مسئولیت‌پذیری حیاتی می‌شوند. اگر یک سیستم هوش مصنوعی خطایی مرتکب شود که منجر به آسیب زیست‌محیطی شود، یا توصیه‌های آن منجر به پیامدهای منفی ناخواسته شود، چه کسی مسئول است؟.  

توصیه‌های یونسکو: چارچوب‌های حاکمیت داده‌ها باید شفافیت، قابلیت همکاری و دسترسی عادلانه را اولویت‌بندی کنند. سیستم‌های هوش مصنوعی باید قابل حسابرسی و قابل ردیابی باشند. مکانیسم‌های نظارت، ارزیابی تأثیر، حسابرسی و بررسی دقیق باید برای جلوگیری از تعارض با هنجارهای حقوق بشر و تهدیدات رفاه زیست‌محیطی وجود داشته باشند.  

V. ابتکارات جهانی و منطقه‌ای: نمونه‌های موفق و درس‌آموز

تلاش‌های جهانی و منطقه‌ای متعددی برای استفاده از هوش مصنوعی در جهت پایداری زیست‌محیطی در حال انجام است که نمونه‌های موفقی از کاربرد این فناوری را به نمایش می‌گذارند.

پروژه‌های برجسته جهانی

• Microsoft AI for Earth: این برنامه خصوصی در ژوئیه ۲۰۱۷ راه‌اندازی شد و از هوش مصنوعی مایکروسافت برای مطالعات مرتبط با زمین و ساکنان آن استفاده می‌کند. مایکروسافت بودجه ۵۰ میلیون دلاری را به این برنامه‌ها اختصاص داده است. این برنامه بر پروژه‌های مبتنی بر هوش مصنوعی در زمینه‌های کشاورزی، آب، تنوع زیستی و تغییرات اقلیمی تمرکز دارد. این ابتکار ۵۰ مشارکت و ۹۵۰ پروژه در ۴۰ کشور را در بر می‌گیرد. مایکروسافت “کامپیوتر سیاره‌ای” را توسعه داده است که APIها، کاتالوگ‌های داده از طریق ذخیره‌سازی Azure و ابزارهای متن‌باز را فراهم می‌کند.  
• IBM Green Horizons (China Green Horizon): این یک تلاش مشترک بین دولت پکن و IBM Research با هدف بهبود دقت ارزیابی‌های کیفیت هوا است. این پروژه از حسگرهای نوری، پایشگرهای کیفیت هوا و ماهواره‌ها برای پیش‌بینی تولید و گسترش آلودگی استفاده می‌کند. اطلاعات جمع‌آوری‌شده به سیاست‌گذاری و تخصیص حدود ۴۰۰ میلیارد دلار سرمایه‌گذاری برای کاهش آلودگی بین سال‌های ۲۰۱۳ تا ۲۰۱۷ کمک کرده است.  
• Pachama: این پلتفرم از داده‌های ماهواره‌ای و هوش مصنوعی برای توانمندسازی شرکت‌ها جهت سرمایه‌گذاری مطمئن در طبیعت برای پروژه‌های احیای جنگل و حذف کربن استفاده می‌کند. پلتفرم آن فرآیند کربن را از طریق سه راه حل اصلی ساده می‌کند: منبع‌یابی، بررسی دقیق و ردیابی.  
• Blue Sky Analytics: یک شرکت فناوری اقلیمی است که از داده‌های ماهواره‌ای و تحلیل داده‌های پیشرفته برای ارائه پایش و تحلیل بلادرنگ محیط زیست استفاده می‌کند. پلتفرم آن به طور خاص بر ارائه بینش‌های عملی در مورد کیفیت هوا، انتشار گازهای گلخانه‌ای و سایر عوامل زیست‌محیطی تمرکز دارد.  
• Climate TRACE: یک پایگاه داده دقیق از انتشار گازهای گلخانه‌ای ناشی از فعالیت‌های انسانی از تمام منابع اصلی، با استفاده از مشاهدات مستقیم، سنجش از دور و داده‌های صنعتی است.  

ظهور مشارکت‌های عمومی-خصوصی و ابتکارات متن‌باز به عنوان یک مدل حیاتی برای افزایش مقیاس تأثیر زیست‌محیطی هوش مصنوعی، یک تحول مهم است. پروژه‌هایی مانند Microsoft AI for Earth ، IBM Green Horizons و Pachama صرفاً شرکتی یا دولتی نیستند؛ آن‌ها شامل همکاری هستند. “کامپیوتر سیاره‌ای” مایکروسافت “APIها، کاتالوگ‌های داده از طریق ذخیره‌سازی Azure و ابزارهای متن‌باز” را ارائه می‌دهد. این نشان‌دهنده این است که چالش‌های زیست‌محیطی برای هیچ نهاد واحدی بیش از حد بزرگ است. مدل‌های “متن‌باز” و “مشارکت عمومی-خصوصی” پذیرش گسترده‌تر، اشتراک دانش و دسترسی به داده‌ها را تسهیل می‌کنند ، که برای رسیدگی به مسائل زیست‌محیطی جهانی و به طور بالقوه کاهش شکاف دیجیتال ضروری هستند.  

نمونه‌های داخلی و چالش‌های ایران

ایران نیز در حال پیگیری فعالانه کاربردهای هوش مصنوعی در حوزه محیط زیست و منابع طبیعی است.

کاربردها در ایران:

• مدیریت آب و کشاورزی هوشمند: هوش مصنوعی در ایران برای مدیریت بحران آب و کشاورزی هوشمند از طریق بهینه‌سازی سیستم‌های آبیاری هوشمند، پیش‌بینی خطرات کمبود آب و یکپارچه‌سازی داده‌ها از حسگرها و ایستگاه‌های هواشناسی به کار گرفته می‌شود. پروژه‌های نوآورانه در ایران شامل سیستم‌های پایش هوشمند آب و هوا، حسگرهای دیجیتال در مزارع و نرم‌افزارهای مدیریت آبیاری هوشمند هستند. نتایج اولیه نشان‌دهنده کاهش ۲۰ درصدی مصرف آب و افزایش قابل توجهی در بهره‌وری محصولات است.  
• پایش آلودگی هوا: پیشرفت‌های اخیر در هوش مصنوعی، به ویژه یادگیری ماشین و یادگیری عمیق، پتانسیل بهبود پایش و پیش‌بینی غلظت آلاینده‌های هوا را در ایران فراهم می‌کند.  
• کنگره ملی هوش مصنوعی در منابع طبیعی و محیط زیست: اولین کنگره ملی هوش مصنوعی در کشاورزی، منابع طبیعی و محیط زیست در شهریور ۱۴۰۴ (سپتامبر ۲۰۲۵) در شیراز برگزار می‌شود، با تمرکز بر نقش هوش مصنوعی در حل چالش‌های این حوزه‌ها.  
• صندوق توسعه ۱۰۰ میلیون دلاری هوش مصنوعی: معاونت علمی، فناوری و اقتصاد دانش‌بنیان و صندوق توسعه ملی (NDF) تفاهم‌نامه‌ای برای ایجاد صندوق ۱۰۰ میلیون دلاری برای توسعه بخش هوش مصنوعی در ایران امضا کرده‌اند.  

موانع پیش‌رو:

با وجود این تلاش‌ها، ایران با چالش‌های مهمی در مسیر پذیرش گسترده هوش مصنوعی برای پایداری زیست‌محیطی روبرو است.

• زیرساخت‌های فناوری اطلاعات و ارتباطات (ICT) ناکافی: بسیاری از مناطق کشاورزی روستایی در ایران فاقد زیرساخت‌های قوی ICT، از جمله دسترسی به اینترنت پرسرعت و تجهیزات پیشرفته هستند که جمع‌آوری و تحلیل داده‌ها در زمان واقعی را مختل می‌کند.  
• کمبود آموزش و انتقال دانش: شکاف قابل توجهی در آگاهی و آموزش کشاورزان در مورد استفاده از سیستم‌های هوش مصنوعی و تحلیل داده‌ها وجود دارد. دسترسی محدود به آموزش‌های تخصصی مانع از بهره‌مندی کامل بسیاری از کشاورزان از پیشرفت‌های تکنولوژیکی مدرن می‌شود.  
• چالش‌های سرمایه‌گذاری و مالی: اجرای فناوری‌های هوش مصنوعی نیازمند سرمایه‌گذاری‌های قابل توجهی است، اما بسیاری از مناطق روستایی با موانع جدی در دسترسی به وام‌های بانکی و منابع مالی کافی روبرو هستند.  

وابستگی حیاتی پذیرش هوش مصنوعی برای پایداری به زیرساخت‌های بنیادی و توسعه سرمایه انسانی، به ویژه در کشورهای در حال توسعه، یک عامل مهم است. در حالی که ایران به طور فعالانه هوش مصنوعی را برای راه‌حل‌های زیست‌محیطی دنبال می‌کند ، بخش چالش‌ها بر “زیرساخت‌های ICT ناکافی” و “کمبود آموزش و انتقال دانش” تأکید دارد. این نشان می‌دهد که هوش مصنوعی یک راه‌حل مستقل نیست؛ اثربخشی آن به شدت توسط زیرساخت دیجیتال زیربنایی و ظرفیت انسانی برای استفاده از آن محدود می‌شود. برای کشورهای در حال توسعه، صرف داشتن ابزارهای هوش مصنوعی کافی نیست؛ سرمایه‌گذاری در اتصال پهنای باند، سواد دیجیتال و حمایت مالی برای پذیرش به همان اندازه، اگر نگوییم بیشتر، حیاتی هستند. این بدان معناست که یک استراتژی ملی جامع برای هوش مصنوعی در پایداری باید ابتدا به این عناصر بنیادی بپردازد.  

جدول ۳: ابتکارات جهانی و منطقه‌ای هوش مصنوعی برای محیط زیست

نام ابتکار	تمرکز اصلی	محدوده جغرافیایی	تأثیر/دستاورد کلیدی
Microsoft AI for Earth	کشاورزی، آب، تنوع زیستی، تغییرات اقلیمی	جهانی (۴۰ کشور)	۹۵۰ پروژه، توسعه “کامپیوتر سیاره‌ای” با APIها و ابزارهای متن‌باز
IBM Green Horizons (China Green Horizon)	بهبود دقت ارزیابی کیفیت هوا	شرق آسیا و اقیانوسیه (چین)	کمک به تخصیص ۴۰۰ میلیارد دلار سرمایه‌گذاری برای کاهش آلودگی (۲۰۱۳-۲۰۱۷)
Pachama	احیای جنگل و حذف کربن	جهانی	پلتفرم DMRV (اندازه‌گیری، گزارش‌دهی و تأیید دیجیتال) برای سرمایه‌گذاری در طبیعت
Blue Sky Analytics	پایش بلادرنگ کیفیت هوا و انتشار گازهای گلخانه‌ای	جهانی	ارائه بینش‌های عملی در مورد کیفیت هوا و عوامل زیست‌محیطی
Climate TRACE	پایگاه داده دقیق انتشار گازهای گلخانه‌ای از تمام منابع اصلی	جهانی	ترکیب مشاهدات مستقیم، سنجش از دور و داده‌های صنعتی برای تخمین انتشار
کنگره ملی هوش مصنوعی در ایران	نقش هوش مصنوعی در کشاورزی، منابع طبیعی و محیط زیست	ایران	ایجاد صندوق ۱۰۰ میلیون دلاری برای توسعه AI، برگزاری کنگره ملی

Export to Sheets

VI. سیاست‌گذاری و آینده هوش مصنوعی سبز

برای دستیابی به آینده‌ای پایدار که در آن هوش مصنوعی به عنوان یک نیروی مثبت برای کره زمین عمل کند، سیاست‌گذاری‌های هوشمندانه و سرمایه‌گذاری‌های هدفمند در تحقیق و توسعه ضروری است.

توصیه‌های سیاستی برای توسعه پایدار

• افزایش کارایی انرژی: نیاز به افزایش کارایی انرژی نه تنها در طراحی مراکز داده و سخت‌افزار، بلکه در طراحی الگوریتم‌ها و برنامه‌های هوش مصنوعی وجود دارد. این امر مستلزم ترویج فرهنگ “هوش مصنوعی سبز” (Green AI) بر “هوش مصنوعی قرمز” (Red AI) است که صرفاً بر بزرگ‌ترین و دقیق‌ترین مدل‌ها تمرکز دارد.  
• شفافیت و پاسخگویی: ضروری است که فروشندگان هوش مصنوعی ملزم به افشای مصرف انرژی تخمینی مدل‌های خود شوند، به ویژه برای استفاده در بخش عمومی. این شفافیت باید شامل مراحل آموزش و استقرار مدل‌ها باشد.  
• حسابرسی‌های پایداری برای تدارکات هوش مصنوعی: خریداران بخش عمومی باید حسابرسی‌های انرژی را به عنوان بخشی از فرآیند تدارکات معرفی کنند. این می‌تواند شامل گنجاندن تأثیر انرژی به عنوان یک معیار در مناقصه‌های قراردادهای هوش مصنوعی باشد، مشابه الزامات دسترسی یا امنیت سایبری.  
• برچسب‌گذاری و معیارهای مدل: مدل‌های هوش مصنوعی می‌توانند بر اساس تأثیر زیست‌محیطی خود امتیازدهی شوند، مشابه برچسب‌های انرژی لوازم خانگی. این “درجه‌بندی انرژی هوش مصنوعی” به تصمیم‌گیرندگان غیرفنی کمک می‌کند تا مدل‌هایی را انتخاب کنند که هم عملکرد و هم پایداری را در نظر می‌گیرند.  
• همکاری داده‌های انرژی باز: ایجاد مشارکت‌های عمومی-خصوصی برای توسعه مجموعه‌های داده باز و معیارهای مصرف انرژی هوش مصنوعی، تصمیم‌گیری بهتر را در سراسر بخش عمومی پشتیبانی می‌کند و فشار بر فروشندگان را برای رقابت بر اساس دقت و کارایی افزایش می‌دهد.  
• ادغام سیاست‌های اقلیمی در سیاست‌های هوش مصنوعی: نیاز به ادغام بهتر سیاست‌های اقلیمی در تمام جنبه‌های سیاست‌گذاری هوش مصنوعی وجود دارد. مسائل اقلیمی و زیست‌محیطی نباید به عنوان یک حوزه سیاستی جداگانه دیده شوند، بلکه باید در تمام تصمیم‌گیری‌ها گنجانده شوند.  
• کاهش استفاده از هوش مصنوعی در فعالیت‌های مضر برای محیط زیست: استفاده از هوش مصنوعی در فعالیت‌هایی که به محیط زیست آسیب می‌رسانند، مانند به حداکثر رساندن استخراج منابع، باید محدود شود. هوش مصنوعی نباید صرفاً به دنبال افزایش کارایی یا خروجی بدون در نظر گرفتن پیامدهای منفی خارجی باشد.  
• افزایش آگاهی عمومی: اطمینان از اطلاع‌رسانی عمومی در مورد مسائل گسترده‌تر هوش مصنوعی و چگونگی تأثیر استفاده از آن بر محیط زیست ضروری است. آموزش عمومی می‌تواند به افراد کمک کند تا انتخاب‌های آگاهانه‌تری داشته باشند.  
• توصیه‌های یونسکو: یونسکو اصول کلیدی را برای اخلاق هوش مصنوعی ارائه داده است که شامل حفاظت از حقوق بشر و کرامت انسانی، پایداری، حریم خصوصی و حفاظت از داده‌ها، شفافیت و توضیح‌پذیری، و نظارت و تعیین انسانی است.  

نیاز به تغییر پارادایم به سمت “هوش مصنوعی سبز” وجود دارد که فراتر از صرف کارایی به ادغام اخلاقی و سیستمی پایداری می‌پردازد. مفهوم “هوش مصنوعی سبز” یک موضوع مهم و در حال ظهور است. این تنها در مورد انجام کارهای خوب برای محیط زیست توسط هوش مصنوعی نیست، بلکه اطمینان از توسعه و استقرار پایدار خود هوش مصنوعی است. این رویکرد شامل اولویت‌بندی کارایی بر مقیاس محض (“هوش مصنوعی سبز بر هوش مصنوعی قرمز”)، در نظر گرفتن کل اکوسیستم فناوری و ادغام سیاست اقلیمی در سیاست هوش مصنوعی است. این رویکرد جامع، که توسط اصول یونسکو تقویت می‌شود ، نشان‌دهنده درک بالغ‌تری است که تأثیر زیست‌محیطی هوش مصنوعی یک عامل خارجی نیست، بلکه بخشی ذاتی از توسعه آن است که نیازمند حکمرانی فعال و تغییر در طرز فکر فرهنگی در صنعت هوش مصنوعی است.  

نقش تحقیق و توسعه در هوش مصنوعی سبز

تحقیق و توسعه در هوش مصنوعی سبز برای کاهش ردپای زیست‌محیطی این فناوری و افزایش پتانسیل آن برای پایداری حیاتی است.

• مدل‌های کارآمدتر: محققان فعالانه در حال توسعه معماری‌های هوش مصنوعی کارآمدتر برای کاهش الزامات محاسباتی بدون به خطر انداختن عملکرد هستند. به عنوان مثال، مدل‌هایی مانند BLOOM با استفاده از انرژی هسته‌ای و تراشه‌های کارآمدتر آموزش دیده‌اند که منجر به انتشار CO2 به مراتب پایین‌تر شده است. همچنین، مهندسی پرامپت (Prompt Engineering) می‌تواند به کاهش مصرف انرژی LLMها کمک کند.  
• سخت‌افزار پایدار و زیرساخت: این شامل استفاده مجدد از GPUهای دور ریخته شده برای به حداقل رساندن زباله‌های الکترونیکی است. طراحی تراشه‌های کم‌مصرف و شتاب‌دهنده‌های هوش مصنوعی برای محاسبات لبه (edge computing) و برنامه‌های موبایل نیز از اهمیت بالایی برخوردار است. علاوه بر این، هوش مصنوعی در طراحی مواد جدید برای جذب کربن کمک می‌کند.  
• استفاده از انرژی‌های تجدیدپذیر: شرکت‌های فناوری در منابع انرژی تجدیدپذیر برای تأمین انرژی مراکز داده سرمایه‌گذاری می‌کنند. به عنوان مثال، گوگل با Kairos Power برای ساخت راکتورهای هسته‌ای ماژولار کوچک جهت تأمین نیازهای انرژی مراکز داده هوش مصنوعی خود با برق بدون کربن همکاری کرده است. همچنین، Terabase Energy از هوش مصنوعی و رباتیک برای تسریع ساخت مزارع خورشیدی در مقیاس بزرگ استفاده می‌کند.  

این رویکرد نشان‌دهنده یک تغییر به سمت توسعه هوش مصنوعی “آگاه از سخت‌افزار” و “آگاه از چرخه عمر” است. منابع فراتر از صرف “الگوریتم‌های کارآمد” بر “سخت‌افزار و زیرساخت پایدار” تأکید می‌کنند. این شامل استفاده مجدد از GPUها، طراحی تراشه‌های کم‌مصرف و توسعه مواد جذب کربن با هوش مصنوعی است. این نشان‌دهنده این است که ردپای زیست‌محیطی هوش مصنوعی تنها به نرم‌افزار مربوط نمی‌شود، بلکه به کل اکوسیستم فیزیکی که از آن پشتیبانی می‌کند نیز مرتبط است. این رویکرد “آگاه از چرخه عمر”، از منبع‌یابی مواد تا دفع در پایان عمر، یک دیدگاه بالغ‌تر و جامع‌تر از توسعه پایدار هوش مصنوعی است.  

همکاری‌های بین‌المللی و آینده پایدار

همکاری‌های بین‌المللی برای هوش مصنوعی پایدار، شامل ایجاد استانداردهای جهانی، به اشتراک‌گذاری بهترین شیوه‌ها و اطمینان از دسترسی عادلانه به فناوری‌های سبز، حیاتی است. “دستور کار جهانی تحقیقات هوش مصنوعی” (GAIRA) بر فرصت‌های تحقیقاتی حیاتی برای بررسی جهانی و همکاری بین‌المللی تأکید می‌کند و هدف آن پرورش رویکردی جامع و هماهنگ به تحقیق و توسعه هوش مصنوعی است.  

مدل‌های زبان بزرگ (LLM) به عنوان ابزاری بالقوه برای تسریع تحلیل سیاست‌های اقلیمی و گفتمان عمومی مطرح هستند. این مدل‌ها در تحلیل داده‌های اقلیمی، پردازش و تفسیر مجموعه‌های داده‌های پیچیده مانند مقالات تحقیقاتی، اسناد سیاستی و گزارش‌های زیست‌محیطی ارزشمند هستند. آن‌ها به تصمیم‌گیرندگان کمک می‌کنند تا داده‌های خام اقلیمی را به استراتژی‌های معنی‌دار برای آینده‌ای پایدار تبدیل کنند. با این حال، در حالی که LLMها می‌توانند به سرعت حجم عظیمی از اطلاعات اقلیمی را برای کارشناسان ترکیب کنند، استفاده از آن‌ها در ارتباطات عمومی یا شبیه‌سازی سیاست‌گذاری نیازمند بررسی دقیق سوگیری‌های ذاتی آن‌ها و پتانسیل آن‌ها برای شکل‌دهی، به جای صرفاً بازتاب، افکار عمومی است. این موضوع یک مرز اخلاقی جدید در نقش هوش مصنوعی در حکمرانی زیست‌محیطی را برجسته می‌سازد.  

VII. نتیجه‌گیری

هوش مصنوعی به عنوان یک ابزار قدرتمند و تحول‌آفرین در مواجهه با بحران‌های زیست‌محیطی جهانی ظهور کرده است. این فناوری قابلیت‌های بی‌نظیری را برای پایش دقیق، پیش‌بینی رویدادهای اقلیمی و زیست‌محیطی، بهینه‌سازی مصرف منابع و حفاظت از تنوع زیستی ارائه می‌دهد. از پایش بلادرنگ کیفیت هوا و پیش‌بینی آلودگی گرفته تا کمک به مبارزه با شکار غیرقانونی و مدیریت هوشمند منابع آب در کشاورزی، هوش مصنوعی می‌تواند به ما در درک بهتر سیاره و توسعه راه‌حل‌های مؤثرتر کمک کند.

با این حال، این پتانسیل عظیم بدون چالش نیست. ردپای زیست‌محیطی خود هوش مصنوعی، به ویژه مصرف بالای انرژی و آب مراکز داده، یک نگرانی فزاینده است. علاوه بر این، مسائل اخلاقی مانند حریم خصوصی داده‌ها، سوگیری الگوریتمی و شکاف دیجیتال، می‌تواند منجر به تشدید نابرابری‌های موجود و کاهش اعتماد عمومی شود. پدیده “اثر بازگشتی” و پتانسیل هوش مصنوعی برای تسریع استخراج منابع، نشان‌دهنده تنش‌های ذاتی بین پیشرفت تکنولوژیکی و پایداری واقعی در چارچوب اقتصادی کنونی است.

برای دستیابی به آینده‌ای پایدار، نیاز به یک رویکرد جامع و متعادل وجود دارد که هم پتانسیل‌های هوش مصنوعی را به حداکثر برساند و هم خطرات آن را به حداقل برساند. این امر مستلزم یک تغییر پارادایم به سمت “هوش مصنوعی سبز” است که کارایی، شفافیت و مسئولیت‌پذیری زیست‌محیطی را در تمام مراحل چرخه عمر هوش مصنوعی، از طراحی سخت‌افزار تا استقرار مدل‌ها، در اولویت قرار دهد. این رویکرد نیازمند تفکر سیستمی است که به هم‌پیوستگی و ویژگی‌های نوظهور سیستم‌های هوش مصنوعی و محیط زیست توجه کند. صرف بهینه‌سازی اجزای فردی کافی نیست؛ تعامل بین توسعه هوش مصنوعی، تقاضای منابع آن، پیامدهای اجتماعی و کاربردهای زیست‌محیطی آن باید به عنوان یک سیستم به هم پیوسته دیده شود. این دیدگاه جامع برای طراحی راه‌حل‌های هوش مصنوعی که واقعاً به پایداری بلندمدت کمک می‌کنند، به جای ایجاد مشکلات جدید و پیش‌بینی‌نشده یا تشدید مشکلات موجود، ضروری است.

در نهایت، همکاری‌های بین‌المللی، سیاست‌گذاری‌های هوشمندانه و سرمایه‌گذاری مداوم در تحقیق و توسعه، عناصر کلیدی برای ساخت آینده‌ای پایدار هستند. این تلاش‌ها باید بر توسعه مدل‌های کارآمدتر، سخت‌افزار پایدار و استفاده از انرژی‌های تجدیدپذیر متمرکز شوند. تنها با یک رویکرد هماهنگ و مسئولانه می‌توان اطمینان حاصل کرد که هوش مصنوعی به عنوان یک نیروی مثبت برای سیاره عمل کند و به ما در دستیابی به آینده‌ای سبزتر و تاب‌آورتر کمک کند.