Sự phát triển của trí tuệ nhân tạo có thể gây hại cho môi trường?
Việc ứng dụng AI vào các lĩnh vực đời sống ngày càng tăng dẫn đến những hệ quả nghiêm trọng tới môi trường.
Sự phát triển của AI đang dẫn đến những tác động có hại cho môi trường theo những cách sau:
Hoạt động của AI cần rất nhiều năng lượng
Thủ phạm chính tạo ra lượng khí thải carbon cực lớn của AI là mức tiêu thụ năng lượng của nó. Ví dụ như các chatbot: khả năng xử lý dữ liệu đầu vào nhanh chóng của ChatGPT đòi hỏi nguồn năng lượng lớn, nhưng hầu hết người dùng không biết điều này và thường xuyên đặt câu hỏi vô bổ cho chatbot.
Công ty Semianalysis đã tạo mô hình để tính toán chi phí của ChatGPT. Họ cho biết rằng OpenAI đã chạy 3.617 máy chủ HGX A100 để trả lời hàng triệu câu hỏi mà ChatGPT nhận được mỗi ngày. Mỗi máy chủ tiêu thụ 3.000 watt giờ điện năng nếu chúng tương tự như Nvidia HGX A100. Như vậy 3.617 đơn vị hoạt động liên tục 24/7 tiêu tốn lượng điện năng 95.054.760.000 watt-giờ hay 95.054,76 megawatt-giờ mỗi năm. Để so sánh, bạn nên biết rằng toàn bộ Thành phố New York sử dụng 5.500 đến 10.000 megawatt giờ mỗi ngày.
Sự phát triển nhanh của AI thúc đẩy thói quen tiêu dùng vô độ
Sự tăng trưởng nhanh chóng của AI góp phần duy trì thói tiêu xài lãng phí. Người dùng công nghệ luôn cảm thấy muốn sở hữu những sản phẩm mới nhất trên thị trường, bất kể có thực sự cần thiết hay không, thậm chí nhiều người hầu như không hiểu về những thứ đó mà muốn sở hữu chỉ vì các công ty quảng cáo những tính năng mới và đột phá.
Lối sống không bền vững này của người tiêu dùng đã giúp các ông lớn công nghệ có khả năng kiểm soát nhu cầu của thị trường về AI. Các nguồn lực bị lãng phí để tạo ra những công cụ dư thừa mang lại lợi ích không đáng kể.
Lấy ChatGPT làm ví dụ. Hàng triệu nhà phát triển đã tận dụng sự bùng nổ của nó bằng cách tạo ra các chatbot dựa trên AI của riêng họ. Trong khi các công ty công nghệ hàng đầu như Microsoft, Meta và Google cố gắng xây dựng các mô hình AI sáng tạo thì hầu hết các công ty nhỏ chỉ đơn thuần chạy theo xu hướng.
Không có cơ quan quản lý việc sử dụng và phát triển AI
Sự tiến bộ nhanh chóng của AI vượt xa các quy định quản lý hiện có. Ngay cả những nhân vật hàng đầu của giới công nghệ như Sam Altman, Giám đốc điều hành của OpenAI, cũng kêu gọi phải có sự quản lý chặt chẽ hơn để kiểm soát các mô hình AI mạnh. Cho đến nay, không có cơ quan nào giám sát và điều chỉnh các hoạt động về AI.
Nhưng ngay cả khi các cơ quan chính phủ bắt tay vào giải quyết các vấn đề liên quan đến AI thì môi trường vẫn nằm ở cuối danh sách của họ. Có thể họ sẽ ưu tiên chống thông tin sai lệch, vi phạm đạo đức và bảo vệ quyền riêng tư của người dùng trước khi nghĩ đến những tác động tiêu cực của AI đối với môi trường.
Giải pháp là các chính phủ phải làm việc với các đơn vị quản lý môi trường để giám sát các công ty công nghệ. Họ có thể giảm lượng khí thải carbon của AI bằng cách điều chỉnh mức tiêu thụ năng lượng, phương pháp xử lý và khai thác khoáng sản.
Nông nghiệp ứng dụng AI ưu tiên năng suất hơn bảo vệ môi trường
Ngành nông nghiệp đang tìm cách tích hợp các hệ thống AI vào sản xuất. Chiến lược này có thể giúp tối đa hóa sự tăng trưởng của cây trồng, tự động hóa các công việc lao động thủ công, chống thiên tai và giảm chi phí. Nông nghiệp ứng dụng AI có tiềm năng phát triển rất lớn, thậm chí trang Market.us dự đoán rằng quy mô thị trường toàn cầu sẽ vượt 10,2 tỷ USD vào năm 2032.
Tuy nhiên bên cạnh những lợi ích, AI trong nông nghiệp vẫn tiêu thụ nguồn năng lượng khổng lồ trong quá trình xây dựng và huấn luyện. Ưu tiên năng suất cây trồng cao và phương pháp thu hoạch hiệu quả cũng làm tổn hại đến hệ sinh thái, AI có thể vô tình thúc đẩy các hoạt động thâm canh làm hư đất và mất nguồn nước.
Huấn luyện AI tốn rất nhiều năng lượng
Việc huấn luyện các nền tảng AI bằng hàng tỷ thông số đòi hỏi phải có nguồn lực lớn. Quá trình chuẩn bị các bộ dữ liệu để thu thập và nhập tham số vào các mô hình AI có thể tiêu tốn hàng triệu watt-giờ điện. Ngoài ra việc kiểm tra dữ liệu cần thực hiện thử nghiệm chặt chẽ, tiêu thụ nguồn năng lượng khổng lồ để phát triển các phiên bản mới của mô hình AI, khắc phục sự cố và sửa những điểm không chính xác.
Ví dụ như ChatGPT: một nghiên cứu của Đại học Cornell cho thấy OpenAI tiêu tốn 405 năm năng lượng GPU V100 để huấn luyện GPT-3 với 175 tỷ thông số. Nói một cách đơn giản hơn là: cần dùng một chiếc GPU V100 chạy liên tục 405 năm để tạo nên ChatGPT như hiện tại.
Giả sử OpenAI sử dụng thiết bị tương tự như GPU Nvidia V100, tiêu thụ 300 watt-giờ, mức tiêu thụ điện năng trong 405 năm tương đương 1.064.340.000 watt-giờ. Để so sánh, hầu hết các hộ gia đình ở Mỹ tiêu thụ khoảng 30.000 watt-giờ điện mỗi ngày, như vậy năng lượng mà OpenAI sử dụng để huấn luyện ChatGPT ban đầu có thể cung cấp cho 35.478 gia đình trong 24 giờ.
Phần cứng để chạy AI được làm bằng kim loại đất hiếm
Quá trình xây dựng, huấn luyện và thương mại hóa các chương trình AI cần sử dụng nhiều kim loại đất hiếm. Ví dụ như sản xuất GPU cần có đồng, thiếc, bạc và kẽm cùng với các nguyên liệu khác, trong khi các công ty công nghệ cần sử dụng hàng nghìn GPU để duy trì hệ thống AI.
Các nhà phát triển nên tìm các phương pháp khác để khai thác nguyên liệu thô, nếu không thì hoạt động khai thác truyền thống sẽ gây hại cho môi trường ngày càng nghiêm trọng khi nhu cầu về phần cứng dành cho AI ngày càng tăng lên. Ngay cả những mỏ khoáng sản lớn nhất cũng sẽ cạn kiệt sau vài thập kỷ.
Sự phát triển của AI làm tăng rác thải điện tử
AI đang phát triển nhanh chóng khi các nhà phát triển liên tục tung ra các sản phẩm phần cứng và phần mềm mới nhằm chiếm lĩnh thị trường toàn cầu. Tuy nhiên việc theo đuổi các công nghệ đột phá lại làm tăng vấn đề rác thải điện tử trong xã hội, bởi vì duy trì hệ thống AI cần dùng hàng nghìn GPU và máy chủ, hầu hết trong số đó không thể tái chế được.
Tổ chức World Counts báo cáo rằng 85% rác thải điện tử được đưa đến các bãi chôn lấp và lò đốt, trong đó 70% rác có chứa các thành phần độc hại. Do đó các nhà phát triển AI nên nghiên cứu tìm ra phương pháp xử lý bền vững hơn, đồng thời thực hiện các biện pháp bảo vệ môi trường như giảm tiêu thụ nhiên liệu hóa thạch, sử dụng phần cứng bền hơn và tái chế rác công nghệ.
Mặc dù có nhiều tác động gây hại cho môi trường nhưng bản thân AI vốn không phải là kẻ thù của tự nhiên. Hầu hết các vấn đề nêu trên đều xuất phát từ cách con người thiết kế, lập trình, triển khai và quản lý các công cụ AI. Các công ty công nghệ nên ngừng việc đánh đổi môi trường để phát triển nhanh chóng. Ngay cả việc đạt đến đỉnh cao của trí tuệ nhân tạo cũng không thể biện minh cho việc làm cạn kiệt tài nguyên thiên nhiên của Trái đất.
Bảo My (T/h)
