د.هبة محمد إمام: الذكاء الاصطناعي والتحديات البيئية.. فرص واعدة ومخاطر تستدعي الحذر

أصبح الذكاء الاصطناعي من أبرز التقنيات الحديثة التي يمكن أن تساعد الإنسان في مواجهة المشكلات البيئية المتزايدة، مثل تغيّر المناخ، وتلوث الهواء والمياه، وإزالة الغابات، وفقدان التنوع البيولوجي، وزيادة النفايات. فمن خلال قدرته على تحليل كميات هائلة من البيانات بسرعة ودقة، يستطيع الذكاء الاصطناعي دعم جهود مراقبة البيئة، والتنبؤ بالكوارث الطبيعية، وتحسين إدارة الموارد، وترشيد استهلاك الطاقة والمياه.

ومع ذلك، فإن استخدام الذكاء الاصطناعي في حماية البيئة لا يخلو من تحديات كبيرة. فهذه التقنية تحتاج إلى بيانات دقيقة، وبنية تحتية قوية، وتمويل مستمر، وخبراء متخصصين، وتشريعات منظمة. كما أنها قد تثير مشكلات أخلاقية واجتماعية تتعلق بالخصوصية والعدالة والانحياز. لذلك لا يمكن النظر إلى الذكاء الاصطناعي باعتباره حلًا سحريًا، بل يجب التعامل معه كأداة مساعدة تحتاج إلى إدارة واعية وتخطيط سليم.

تحدي توفر البيانات البيئية الدقيقة

تعتمد أنظمة الذكاء الاصطناعي على البيانات لكي تتعلم وتقدم نتائج صحيحة. وفي المجال البيئي، تشمل البيانات معلومات عن درجات الحرارة، ونسب التلوث، وجودة المياه، وحالة التربة، ومساحات الغابات، وحركة الحيوانات، ومعدلات الأمطار، وانبعاثات الغازات. وكلما كانت هذه البيانات دقيقة وحديثة وشاملة، كانت نتائج الذكاء الاصطناعي أكثر فائدة.

لكن كثيرًا من الدول تعاني من نقص واضح في البيانات البيئية، خاصة في المناطق النائية أو الفقيرة. فقد لا توجد محطات كافية لقياس التلوث، أو قد تكون أجهزة الرصد قديمة، أو لا يتم تحديث المعلومات بانتظام. كما أن بعض المناطق، مثل الصحاري والغابات الكثيفة والجبال، يصعب الوصول إليها لجمع البيانات. وهذا يؤدي إلى ضعف دقة النماذج الذكية، وقد ينتج عنه قرارات خاطئة، مثل تقدير غير صحيح لمخاطر الفيضانات أو الجفاف أو التلوث.

لذلك فإن نجاح الذكاء الاصطناعي في حماية البيئة يبدأ من تحسين طرق جمع البيانات، وتطوير محطات الرصد، واستخدام الأقمار الصناعية والطائرات المسيّرة وأجهزة الاستشعار، مع ضمان جودة البيانات وشفافيتها.

ارتفاع تكلفة التكنولوجيا والبنية التحتية

يتطلب تطبيق الذكاء الاصطناعي في البيئة أجهزة حاسوب قوية، وخوادم ضخمة، وبرمجيات متخصصة، وشبكات اتصال سريعة، وأجهزة استشعار منتشرة في أماكن مختلفة. كما يحتاج إلى خبراء في البرمجة وتحليل البيانات والعلوم البيئية. وهذه المتطلبات قد تكون مكلفة للغاية، خصوصًا بالنسبة للدول النامية أو المؤسسات الصغيرة.

فمثلًا، مراقبة إزالة الغابات باستخدام الذكاء الاصطناعي تحتاج إلى صور فضائية عالية الجودة، وأنظمة تحليل متطورة، وفريق متخصص لمتابعة النتائج. كذلك التنبؤ بالكوارث الطبيعية يحتاج إلى بيانات تاريخية ومناخية واسعة وأدوات حسابية دقيقة. كل ذلك يتطلب تمويلًا مستمرًا، وليس مجرد دعم مؤقت.

وتكمن المشكلة في أن الدول الأكثر تضررًا من التغيرات البيئية قد تكون هي الأقل قدرة على امتلاك هذه التكنولوجيا. وهذا يخلق فجوة بين الدول الغنية والفقيرة في القدرة على حماية البيئة. ولذلك يجب دعم التعاون الدولي، وتوفير تمويل عادل، ونقل التكنولوجيا، وتدريب الكوادر المحلية.

استهلاك الطاقة والبصمة الكربونية

رغم أن الذكاء الاصطناعي يمكن أن يساعد في تقليل الأضرار البيئية، إلا أنه قد يسبب أضرارًا أخرى إذا استُخدم دون تخطيط. فالنماذج الذكية الكبيرة تحتاج إلى طاقة كهربائية كبيرة لتدريبها وتشغيلها، كما تعتمد مراكز البيانات على أنظمة تبريد تستهلك طاقة ومياهًا. وإذا كانت هذه الطاقة ناتجة عن الفحم أو النفط أو الغاز، فإن استخدام الذكاء الاصطناعي قد يؤدي إلى زيادة الانبعاثات الكربونية.

وهنا يظهر تناقض مهم: كيف نستخدم تقنية لحماية البيئة بينما قد تستهلك هي نفسها موارد كبيرة؟ لذلك يجب قياس الأثر البيئي لمشروعات الذكاء الاصطناعي قبل تنفيذها. كما ينبغي استخدام نماذج أكثر كفاءة، وتشغيل مراكز البيانات بالطاقة المتجددة، وتجنب تدريب نماذج ضخمة دون حاجة حقيقية.

فالهدف ليس فقط الوصول إلى نتائج دقيقة، بل الوصول إليها بطريقة مستدامة لا تضر بالبيئة.

صعوبة تفسير قرارات الذكاء الاصطناعي

من التحديات المهمة أن بعض أنظمة الذكاء الاصطناعي تعمل بطريقة معقدة يصعب فهمها، وتُعرف هذه المشكلة باسم “الصندوق الأسود”. فقد يقدم النظام نتيجة أو توصية دون أن يوضح كيف وصل إليها. وفي المجال البيئي، قد تكون هذه المشكلة خطيرة لأن القرارات قد تؤثر في حياة  المجتمع  .

فإذا توقع نظام ذكي أن منطقة معينة معرضة للفيضانات، فقد تقرر الحكومة منع البناء فيها أو نقل السكان منها. وإذا لم تكن أسباب هذا التوقع واضحة، فقد يرفض  المجتمع  القرار أو يشككون فيه. كذلك قد يوصي النظام بتقليل الصيد أو تقييد استخدام المياه، مما يؤثر في الصيادين والمزارعين.

لذلك يجب تطوير أنظمة ذكاء اصطناعي قابلة للتفسير، بحيث توضح العوامل التي اعتمدت عليها في نتائجها. كما ينبغي أن يبقى القرار النهائي بيد الخبراء وصناع القرار، مع استخدام الذكاء الاصطناعي كأداة مساعدة لا كبديل عن الإنسان.

الانحياز وعدم العدالة في النتائج

قد يظن البعض أن الذكاء الاصطناعي محايد لأنه يعتمد على الأرقام، لكن الحقيقة أنه قد يكون منحازًا إذا كانت البيانات التي تدرب عليها غير متوازنة. فإذا كانت البيانات البيئية متوفرة في المدن الكبرى أكثر من القرى، فقد يهتم النظام بمشكلات المدن ويتجاهل المناطق الريفية. وإذا كانت الصور الفضائية أو أجهزة الرصد أفضل في دول معينة، فقد تكون نتائج الذكاء الاصطناعي أكثر دقة هناك وأقل دقة في دول أخرى.

هذا الانحياز قد يؤدي إلى ظلم بيئي، حيث تحصل بعض المناطق على حماية أكبر بينما يتم تجاهل مناطق أخرى أكثر احتياجًا. كما قد تُعطى الأولوية للمناطق ذات القيمة الاقتصادية العالية على حساب المجتمعات الفقيرة أو المهمشة.

ولمواجهة ذلك، يجب جمع بيانات متنوعة وشاملة، ومراجعة نتائج الأنظمة الذكية باستمرار، والتأكد من أن استخدامها لا يؤدي إلى تمييز أو إهمال. فالعدالة البيئية يجب أن تكون جزءًا أساسيًا من تصميم هذه التقنيات.

نقص الكفاءات البشرية المتخصصة

لا يكفي امتلاك التكنولوجيا وحدها لاستخدام الذكاء الاصطناعي في حماية البيئة، بل لا بد من وجود أشخاص قادرين على تطوير هذه الأنظمة وتشغيلها وفهم نتائجها. وهذا يتطلب تعاونًا بين علماء البيئة، وخبراء البيانات، والمهندسين، والمبرمجين، وصناع السياسات.

لكن في كثير من الدول يوجد نقص في الكفاءات التي تجمع بين المعرفة البيئية والمهارات التقنية. فقد يكون عالم البيئة متمكنًا من تخصصه لكنه لا يعرف كيفية بناء النماذج الذكية، وقد يكون المبرمج ماهرًا لكنه لا يفهم تعقيد الظواهر البيئية. وإذا غاب التعاون بين الطرفين، قد تظهر حلول تقنية غير مناسبة للواقع.

لذلك يجب الاستثمار في التعليم والتدريب، وإنشاء برامج تجمع بين الذكاء الاصطناعي والعلوم البيئية، ودعم الباحثين المحليين، حتى تتمكن الدول من بناء حلول تناسب ظروفها واحتياجاتها.

المشكلات القانونية والأخلاقية

يثير استخدام الذكاء الاصطناعي في البيئة أسئلة قانونية وأخلاقية كثيرة. فمن المسؤول إذا أخطأ النظام في التنبؤ بكارثة؟ ومن يتحمل النتائج إذا اتخذت جهة حكومية قرارًا بناءً على توصية خاطئة؟ ومن يملك البيانات البيئية التي يتم جمعها من الأقمار الصناعية أو أجهزة الاستشعار؟

كما أن بعض البيانات البيئية قد تكون حساسة، مثل بيانات المياه أو الأراضي الزراعية أو الغابات أو الموارد الطبيعية. وقد يؤدي سوء استخدامها إلى استغلال اقتصادي أو نزاعات بين الجهات المختلفة. كذلك قد تُستخدم تقنيات الرصد البيئي لمراقبة أفراد المجتمع  دون موافقتهم.

لذلك من الضروري وضع قوانين واضحة تنظم جمع البيانات واستخدامها، وتحدد المسؤولية عند حدوث أخطاء، وتحمي خصوصية الأفراد والمجتمعات. كما يجب أن تخضع أنظمة الذكاء الاصطناعي للمراجعة والرقابة لضمان استخدامها بشكل عادل وآمن.

صعوبة تطبيق الحلول في الواقع

قد تنجح نماذج الذكاء الاصطناعي في التجارب أو المختبرات، لكنها تفشل أو تضعف عند تطبيقها في الواقع. فالبيئة معقدة ومتغيرة، وقد تختلف الظروف من منطقة إلى أخرى. نموذج يتنبأ بالحرائق في منطقة جافة قد لا يصلح لمنطقة رطبة، ونظام لإدارة المياه في مدينة متقدمة قد لا يناسب قرية تفتقر إلى البنية التحتية.

كما أن تطبيق هذه الحلول يحتاج إلى تعاون بين مؤسسات كثيرة، مثل وزارات البيئة والزراعة والطاقة والنقل والبلديات. وقد تعوق البيروقراطية أو ضعف التنسيق تنفيذ النتائج التي يقدمها الذكاء الاصطناعي.

إضافة إلى ذلك، تحتاج الأنظمة الذكية إلى تحديث وصيانة مستمرة، لأن البيانات والظروف البيئية تتغير مع الوقت. فإذا لم يتم تحديث النظام، تصبح نتائجه أقل دقة. لذلك يجب أن تكون المشروعات قابلة للاستمرار، لا مجرد تجارب مؤقتة.

الاعتماد المفرط على التكنولوجيا

من الأخطاء المحتملة أن تعتمد الحكومات أو المؤسسات على الذكاء الاصطناعي أكثر من اللازم، فتظن أن وجود نظام ذكي كافٍ لحل المشكلة البيئية. لكن الذكاء الاصطناعي لا يستطيع وحده تقليل التلوث أو وقف إزالة الغابات أو تغيير سلوك الأفراد. هو فقط يقدم معلومات وتوقعات وتوصيات، أما الحل الحقيقي فيحتاج إلى سياسات قوية وإرادة سياسية ومشاركة مجتمعية.

وقد يؤدي الاعتماد المفرط على التكنولوجيا إلى إهمال المعرفة المحلية. فالمزارعون والصيادون وسكان المناطق الريفية يمتلكون خبرات مهمة عن البيئة المحيطة بهم، مثل مواسم المطر، وحركة الحيوانات، وطرق الحفاظ على المياه والتربة. تجاهل هذه المعرفة قد يجعل الحلول الذكية أقل فعالية.

لذلك يجب الجمع بين الذكاء الاصطناعي والخبرة البشرية والمعرفة التقليدية والسياسات البيئية الواضحة.

الأمن السيبراني وحماية الأنظمة

كلما زاد الاعتماد على الذكاء الاصطناعي في إدارة البيئة، زادت الحاجة إلى حماية هذه الأنظمة من الاختراق. فقد تتعرض شبكات مراقبة المياه أو جودة الهواء أو أنظمة الإنذار المبكر للهجمات الإلكترونية. وإذا تم التلاعب بالبيانات، قد تصدر قرارات خاطئة أو لا تصل التحذيرات في الوقت المناسب.

فمثلًا، إذا اختُرق نظام يتوقع الفيضانات، فقد لا يتم تنبيه السكان إلى الخطر. وإذا تم تغيير بيانات التلوث، فقد تبدو منطقة ملوثة وكأنها آمنة. ولهذا يجب الاهتمام بالأمن السيبراني، من خلال تشفير البيانات، وتحديث الأنظمة، وتحديد صلاحيات الوصول، وتدريب العاملين على التعامل مع المخاطر الرقمية.

الفجوة بين الدول المتقدمة والنامية

تمتلك الدول المتقدمة إمكانات أكبر لاستخدام الذكاء الاصطناعي في حماية البيئة، مثل التمويل والبحث العلمي والبنية الرقمية والخبراء. أما الدول النامية فقد تعاني من نقص الموارد والخبرات والبيانات. وهذا يؤدي إلى فجوة عالمية في القدرة على مواجهة التحديات البيئية.

ومن المؤسف أن الدول الأقل قدرة على استخدام التكنولوجيا قد تكون أكثر تعرضًا لآثار تغير المناخ، مثل الجفاف والفيضانات ونقص الغذاء. لذلك يجب أن يكون هناك تعاون دولي عادل، يشمل نقل التكنولوجيا، وتمويل المشروعات، وتدريب الكوادر، ومشاركة البيانات بطريقة منصفة.

يمثل الذكاء الاصطناعي فرصة مهمة لحماية البيئة، لأنه يساعد في تحليل البيانات، ومراقبة التلوث، والتنبؤ بالكوارث، وتحسين إدارة الموارد. لكنه في الوقت نفسه يواجه تحديات كبيرة، مثل نقص البيانات، وارتفاع التكلفة، واستهلاك الطاقة، وصعوبة تفسير القرارات، والانحياز، ونقص الخبرات، والمشكلات القانونية وضعف التطبيق العملي.

لذلك يجب استخدام الذكاء الاصطناعي بحكمة، وبطريقة عادلة وشفافة ومستدامة. فهو ليس بديلًا عن الإنسان أو عن السياسات البيئية، بل أداة تساعد على اتخاذ قرارات أفضل. وإذا تم توظيفه بشكل صحيح، مع احترام حقوق المجتمعات وحماية البيانات وتوفير التمويل والتدريب، فإنه يمكن أن يكون عنصرًا مهمًا في حماية كوكب الأرض وتحقيق مستقبل أكثر استدامة.