تكنولوجيا المعلومات والذكاء الاصطناعي والاستدامة البيئية: قراءة تحليلية في السياقين العربي والليبي
DOI:
https://doi.org/10.65405/erf64t96الكلمات المفتاحية:
الذكاء الاصطناعي، الحوسبة الخضراء، الاستدامة البيئية، البصمة الكربونية، بصمة المياه، ليبيا، أهداف التنمية المستدامةالملخص
تستعرض هذه الورقة العلاقة المتداخلة بين تكنولوجيا المعلومات والذكاء الاصطناعي من جهة، والاستدامة البيئية من جهة أخرى، اعتماداً على تحليل الأدبيات الأكاديمية والتقارير الدولية الصادرة أساساً بين عامي 2020 و2026. وتعتمد الورقة مراجعة تحليلية نقدية للأدبيات الحديثة، تنطلق من مشكلة بحثية محددة وأسئلة فرعية واضحة، مع إبراز المفارقة البيئية للذكاء الاصطناعي بين قدرته على الإسهام في خفض المخاطر البيئية وبين أعبائه المتزايدة المرتبطة باستهلاك الطاقة والمياه وتوليد النفايات الإلكترونية. وتناقش الدراسة إسهام هذه التقنيات في تحسين كفاءة الطاقة، ودعم الزراعة الدقيقة، وإدارة المدن الذكية، ورصد التغيرات البيئية، في مقابل الأعباء البيئية المصاحبة لها. كما تسلط الضوء على واقع هذه العلاقة في المنطقة العربية وليبيا خصوصاً، حيث تتقاطع تحديات ندرة المياه والتصحر والاعتماد على الوقود الأحفوري مع فرص واعدة لتبني حلول رقمية وذكية في قطاعي الطاقة والمياه. وتخلص الورقة إلى أن الأثر البيئي للذكاء الاصطناعي لا يتحدد تلقائياً بطبيعة التقنية ذاتها، بل يتوقف على طريقة توظيفها، ومدى اقترانها بسياسات حوكمة فعالة وتصميم موجّه للكفاءة منذ المراحل الأولى. وتقدم الورقة مجموعة من التوصيات العملية لصانعي القرار في ليبيا والمنطقة العربية.
التنزيلات
المراجع
Ben Hokouma, M. A., Wanis Omar, A., Milad, O. A., & Abdulsalam, A. S. (2023). The future of renewable energy in Libya and its role in achieving sustainable development: An analytical forward-looking study. African Journal of Advanced Pure and Applied Sciences (AJAPAS), 2(4), 172–186. https://doi.org/10.65418/ajapas.v2i4.570
United Nations Development Programme – Libya Office (UNDP Libya). (2023). Renewable energy sources in Libya: Right for the planet and good for business. https://www.undp.org/libya/blog/renewables-libya-right-planet-and-good-business
African Development Bank (AfDB). (2014). Morocco – Ouarzazate Solar Complex Project, Phase II (Noor Ouarzazate II & III): Appraisal and project completion reports. African Development Bank Group. https://www.afdb.org/fileadmin/uploads/afdb/Documents/Project-and-Operations/MOROCCO-AR_-_Ouarzazate_Solar_Complex_Project-_Phase_II_-_12_2014.pdf
Al-Quraishi, A. M. F. (2024). Geoinformatics approaches to climate change-induced soil degradation in the MENA region: A review. In A. Al-Quraishi, A. Negm, & B. Benzougagh (Eds.), Climate change and environmental degradation in the MENA region (The Handbook of Environmental Chemistry, Vol. 136, pp. 131–152). Springer. https://doi.org/10.1007/698_2024_1167
Baldé, C. P., Kuehr, R., Yamamoto, T., et al. (2024). Global e-waste monitor 2024. International Telecommunication Union (ITU) & United Nations Institute for Training and Research (UNITAR). https://ewastemonitor.info/the-global-e-waste-monitor-2024/
de Vries-Gao, A. (2026). The carbon and water footprints of data centers and what this could mean for artificial intelligence. Patterns, 7(1), Article 101430. https://doi.org/10.1016/j.patter.2025.101430
European Environment Agency. (2026). Artificial intelligence and sustainable consumption in Europe. https://www.eea.europa.eu/en/analysis/publications/artificial-intelligence-and-sustainable-consumption-in-europe
Gabbatiss, J. (2025). AI: Five charts that put data-centre energy use — and emissions — into context. Carbon Brief. https://www.carbonbrief.org/ai-five-charts-that-put-data-centre-energy-use-and-emissions-into-context/
Gao, B. (2026). Economic returns from AI-driven precision agriculture in degraded ecosystems: Productivity effects measured using UAV remote sensing. Land Degradation & Development, 1–25. https://doi.org/10.1002/ldr.70502
Gohr, C., Rodríguez, G., Belomestnykh, S., et al. (2025). Artificial intelligence in sustainable development research. Nature Sustainability, 8, 970–978. https://www.nature.com/articles/s41893-025-01598-6
Google Research. (2026). Green Light: Reduce traffic emissions with AI. https://sites.research.google/greenlight/
Heinrich Böll Stiftung. (2024). The EU AI Act and environmental protection: The case for a missed opportunity. https://eu.boell.org/en/2024/04/08/eu-ai-act-missed-opportunity
Iattoni, G., Vermeersch, E., Baldé, C. P., Nnorom, I. C., & Kuehr, R. (2021). Regional e-waste monitor for the Arab States 2021. UNITAR, in partnership with ITU. https://globalewaste.org/
Ibrahim, I. A., Zaidan, E., Truby, J., & Hoppe, T. (2026). The AI Act and its green blind spots: Hidden environmental risks in the AI lifecycle. Technology in Society, 86, Article 103284. https://doi.org/10.1016/j.techsoc.2026.103284
International Energy Agency. (2025). Energy and AI: Executive summary. https://www.iea.org/reports/energy-and-ai/executive-summary
Li, P., Yang, J., Islam, M. A., & Ren, S. (2025). Making AI less “thirsty”: Uncovering and addressing the secret water footprint of AI models. Communications of the ACM. https://doi.org/10.1145/3724499 (Preprint: arXiv:2304.03271)
Privette, A. P., Barros, A., & Cai, X. (2026). Data centers water footprint: The need for more transparency. AGU Advances, 7, e2025AV002140. https://doi.org/10.1029/2025AV002140
Shehabi, A., Smith, S. J., Hubbard, A., Newkirk, A., Lei, N., Siddik, M. A. B., Holecek, B., Koomey, J., Masanet, E., & Sartor, D. (2024). 2024 United States data center energy usage report. Lawrence Berkeley National Laboratory. https://escholarship.org/uc/item/32d6m0d1
Tanner, B., Belle, D., Kerry, C. F., et al. (2026). Global energy demands within the AI regulatory landscape. Brookings Institution. https://www.brookings.edu/articles/global-energy-demands-within-the-ai-regulatory-landscape/
Vinuesa, R., Azizpour, H., Leite, I., et al. (2020). The role of artificial intelligence in achieving the Sustainable Development Goals. Nature Communications, 11, 233. https://www.nature.com/articles/s41467-019-14108-y
White & Case LLP. (2026). Energy efficiency requirements under the EU AI Act. https://www.whitecase.com/insight-alert/energy-efficiency-requirements-under-eu-ai-act
Xing, Y., Liu, X., & Wang, X. (2026). Integrating UAVs, satellite remote sensing, and machine learning in precision agriculture: Pathways to sustainable food production, resource efficiency, and scalable innovation. Frontiers in Agronomy, 7. https://doi.org/10.3389/fagro.2025.1670380












