كيف يتم إعادة صياغة منظمة العفو الدولية للدفاع عن الحياة البرية – للأفضل أو الأسوأ

على الأراضي الرطبة للسنغال ، عداد طيور Waterbirds Waterbirds Alexandre Dalplank. إنه يطير الطائرة بدون طيار ، لكن أفراد الذكاء الاصطناعى يحللون الصور لحساب OCK ، مما يؤدي إلى تسريع التحليل لآلاف الساعات لكل مسح ، مع تقدير. والوقت هو الجوهر.

منذ عام 1970 ، انغمس السكان الحياة البرية أكثر من سبعين. العالم في أزمة التنوع البيولوجي ووفقًا لبعض الباحثين ، يمرون به الانقراض الجماعي السادس. لقد تحمل الكوكب من قبل خمسة أحداث انقراض جماعي ، مع بداية آخر في نهاية فترة كريتيسوس: وقت تأثير الكويكب الشهير الذي أصدر الشتاء النووي وقتل الديناصورات. كان ذلك قبل ستة ملايين سنة.

لحماية الأنواع من الانقراض ، عليك أولاً أن تعرف ما لديك ، وكم – والتي غالباً ما يتم ذلك ، خاصة في مجالات العد. تقديرات أقل من فيجاي تثير endo 20 في المائة من أنواع الحشرات تم تحديده على الأرض. بعد مراجعة لقطات فخ واحدة في أسبوع واحد في AIA Panama ، يقول الباحثون إنهم تم العثور على أكثر من 300 نوع في السابق لم يدرك فيجاي.

Vijay .anik Research هو أساس الذكاء الاصطناعي ليس بدون نقاد. مؤيدو التكنولوجيا العالية في الدفاع A.I. تُحمل القدرة على تحليل مجموعات البيانات الأكبر في الثواني ، والتي ستستغرق شهورًا خلاف ذلك ، وتفاعلات الأنواع مع الذكاء الاصطناعي والتوزيع غير المدفوع على البشر. يشير النقاد إلى تأثيره البيئي ، وإمكانية التحامل ، وعدم كفاية المعايير الأخلاقية.

تركز معظم أعمال AI في الدفاع على تحليل لقطات آلاف الساعات المأخوذة من كاميرا عن بعد أو مسح جوي ، ولكن من غير المرجح أن تنتهي عند هذا الحد. في الوقت الحالي ، يركز الباحثون على معالجة اللقطات على نماذج الكشف عن الكائن ، وهو نوع من الذكاء الاصطناعى يمكنه تحديد الكائنات في الصورة أو الفيديو. غالبًا ما يتم تصنيع هذه النماذج مع الشبكة العصبية الأنقامية (CNN) ويتم تدريبهم على تحديد الأنواع أو العثور على وجودها أو غيابها.

غالبًا ما تسبب المشاريع التي توظف الذكاء الاصطناعي “حفظ الأنواع” غضبًا من وسائل الإعلام. الباحثون في جنوب إفريقيا يخلقون موجة من العناوين ، يسألون عما إذا كان يمكن لمنظمة العفو الدولية أن ينقذ الذكاء الاصطناعي “النبات الوحيد في العالم.” فيجاي يمنع نينيكو نشر طائرة بدون طيار على مساحات لا يمكن الوصول إليها من غابات جا إنسي ناجوي بحثًا عن شريك في الحدائق النباتية في لندن. AI مسح لقطات لعلامات الأنواع المنقرضة في البرية ، والتي يأمل الباحثون أن لا اختفى حقًا – فقط غامضة تحت المظلة. لكن البعض يقول أن هذه العناوين الرئيسية ساحقة ، بغض النظر عن النتائج.

وقال هيميش فان دير واين: “هناك موجة من الأبحاث المتحمسة حول برامج الذكاء الاصطناعى وتنظر إلى البيئة والنفقات الاجتماعية”.

يمكن أن تستهلك عملية التدريب لنموذج الذكاء الاصطناعي ، مثل نموذج اللغة الأكبر Dell (LLM) ، ألف ساعة من الكهرباء ميجاوات. وفقًا لـ Shaoli Ren ، الذي يركز بحثه على تقليل الآثار الصحية لـ AI ، فإن استهلاك المياه لمراكز البيانات.

مراكز البيانات لديها البنية التحتية اللازمة لتوفير قوة معالجة لمنظمة العفو الدولية ، ويجب تبريد جميع التكنولوجيا ، عادة عن طريق المياه العذبة من إمدادات المياه المحلية. نظرًا لمتطلبات التبريد الخاصة به ، يقدر أن يتم سحبها بين الذكاء الاصطناعي 2.1 مليار و 6.6 مليار بحلول عام 2027 متر مكعب سنوي من المياه ، يضيع معظمها في التبخر. ولا يشعر التأثير البيئي كما هو ، حيث يقوم عمالقة التكنولوجيا بتصدير مراكز البيانات الخاصة بهم في الخارج. Google Sparks إنشاء مراكز بيانات جديدة في أمريكا اللاتينية معارضة شديدة في تشيلي وأوروجوايتعاني المناطق البيولوجية بالفعل من الجفاف الشديد.

وقال رن: “تنشئ مراكز البيانات أيضًا أزمة صحية عامة بسبب ملوثات الهواء ، بما في ذلك المادة الجسيمية الدقيقة (PM 2.5) وزبدة ثور النترات”. الولايات المتحدة ، يتم تقدير عبء الصحة العامة التي بدأها مراكز البيانات بشكل أساسي على أنها موجودة في المناطق ذات الدخل المنخفض عشرين مليار بحلول عام 2030.

ومع ذلك ، فإن معظم الكائنات الحية من علماء الإلغاء لا يكاد يذكرون ، في الوقت الحالي. من جانبها ، لدى Delplank صور كمبيوتر محلية ، ونموذج Hirdanate الخاص به – الذي يساعد في تعداد الحيوانات المعبأة في GA ، مثل الأفيال والسود على السافانا – استغرق حوالي اثني عشر ساعة للتدريب على خوادم كبيرة استمرت أسابيع خلال عملية التدريب.

“هذا القلق هو دائمًا: هل نلحق الضرر بالبيئة التي نحاول مساعدتها؟ على الأقل بالنسبة للحالات التي نتحدث عنها ، لا أعتقد ذلك ، لأن النماذج التي نديرها ليست ضخمة بالنسبة لنا ، لكنها ليست مثل شبكة اجتماعية من البيانات الضخمة” ، تهدف منظمة العفو الدولية إلى تكوين المناطق.

لكن علماء البيئة الحسابية تانيا بيرغر وولف يجادل بأن التطبيقات الحالية منخفضة الطاقة لا تستخدم الإمكانات الكاملة للتكنولوجيا ، حيث تُعرف صحة الصورة باسم “الذكاء الاصطناعي للمدرسة القديمة”. قام برجر وولف وبولوك “بعمل مؤلف مشارك للورقة لاستكشافاحتمال غير واقعي أ.

يقول برجر وولف: “نريد أن نتجاوز التحجيم وأن الناس يفعلون بالفعل شيئًا جديدًا لفعل شيء جديد ، مثل الفرضية القابلة للاختبار ، مثل إنتاج الفرضيات القابلة للاختبار أو الأنماط والتوليفات غير المرئية”.

يقول بولوك: “ما نفعله مع الذكاء الاصطناعى حتى الآن واضح ، كل هذا هو تحقيق سريع للصور ومراقبة صوتية ، لكن يجب أن نفعل أكثر من ذلك بكثير: استخدام الذكاء الاصطناعي لطرح الأسئلة البيئية الصحيحة”.

تطبيق محتمل يخلق الانتباه إلى كل من الأقفال والإدانة هو فكرة استخدام الذكاء الاصطناعي لفك تشفير التواصل الحيوانية. أنواع الأرض باستخدام AI و LLMS التوليدي على أمل إنشاء مترجم للتواصل مع حياة الإنسان. هناك أيضا CTTIالذي يركز على استخدام نفس النهج لفهم حوت الحيوانات المنوية ، والذي يتواصل من خلال نقرات مثل Morse-Code ، والتي ، من حيث المبدأ ، يمكن رفضها. بالفعل ، تمكن علماء VAIG ENCO من توظيف التعلم الآلي تشير الأفيال إلى معالجة الأفراد بأسماء فريدة من نوعها في أسرهم. لكن الأساس الكبير لفك تشفير الاتصالات الحيوانية يثير مخاوف بشأن الأسئلة الأخلاقية والنجاح. بمعنى آخر: هل ستعمل؟ هل هو مضيعة للموارد لمحاولة؟ هل يجب أن نتحدث إلى الحيوانات على الإطلاق؟

حذر بيرغر وولف ، “علينا أن نختار المكان الذي ستحدث فيه هذه النماذج فرقًا ، وليس فقط استخدام لأن لديك لعبة جديدة لامعة.” تعزز تطبيقات مثل LLMs آثار أقدام بيئية كبيرة ، لذلك إذا لم تتغير نتيجة البحث ، فمن غير المسؤول إنفاق الموارد. والبيانات هي أداة. ”

النماذج جيدة تمامًا مثل البيانات التي يتم تدريبها ، والتي يمكن أن تؤدي إلى تحديد أولوية غير صحيحة للتحيز والإجراءات الدفاعية. تشمل المشكلات الأكثر شيوعًا التحيز المكاني ، حيث يتم تقديم الأنواع أكثر في بعض المناطق في مجموعة البيانات ، وتحيز التصنيف ، حيث تتلقى الأنواع المهيمنة مثل الباندا المزيد من الأموال ، وبالتالي ، تتوفر المزيد من البيانات عليها بسهولة من الخنفساء غير الواضحة. لكن منظمة العفو الدولية يمكن أن تحيز رؤيتنا وحتى تشكيل الأسئلة التي نطرحها ، فان دار فان ، الذي كتب ورقة كيف تقلل LLMs من التحديات البيئية.

وقال: “هناك العديد من الخيارات التي يقدمها الذكاء الاصطناعى لتقديم التحيز والموارد واستخدام أكثر من طلبات الدفاع. إذا كان بإمكاني رفع عصا والقيام بإلغاء الاصطناعى ، سأفعل”. “إذا قمنا بتكوين فوائد الدفاع مقابل مدى فعالية شراء المزيد من العناصر للمستهلكين إذا استخدمنا Amazon AI AI ، فهو مقياس غير متساو للغاية.”

في عام 2024 ، من جانبها ، أعلنت Google عن نشر نموذج الذكاء الاصطناعي للاستماع إلى الشعاب المرجانية: Surf. تلعب Biochostics دورًا رئيسيًا في تقييم استقرار الشعاب المرجانية – تبدو الشعاب المرجانية الصحية مختلفة – وتحليل توقيعات الصوت السطحية لقياس نجاح جهود إعادة الشعاب المرجانية أو تحديد تهديدات فرض التهديدات. حول وقت نشر الأداة ، أعلنت Google أيضًا أنه تم تخفيضها من خلال أهداف المناخ. الطلب البيئي على الذكاء الاصطناعي.

قال بيرغر وولف: “ليس من الفريد استخدام الذكاء الاصطناعى في الدفاع-يجب استخدامه بمسؤولية.” ولكن عندما يتعلق الأمر بالتنظيم أو التنوع البيولوجي أو الذكاء الاصطناعى لا يناسب الحدود السياسية الجغرافية ، فإنها.