Trí tuệ nhân tạo (AI) đang thay đổi thế giới từng ngày. Từ những trợ lý ảo như Siri, ChatGPT đến các hệ thống phân tích dữ liệu khổng lồ, AI đã và đang thâm nhập sâu vào đời sống và công việc của chúng ta. Nhưng bên cạnh những lợi ích không thể phủ nhận, một câu hỏi đang ngày càng được quan tâm: AI có đang gây ảnh hưởng đến môi trường?
Đằng sau mỗi mô hình AI là hàng triệu kilowatt điện
Việc huấn luyện một mô hình AI, đặc biệt là những mô hình lớn như GPT hay các hệ thống học sâu (deep learning), yêu cầu một lượng dữ liệu khổng lồ và sức mạnh tính toán cực lớn. Để dễ hình dung, theo một nghiên cứu năm 2019, việc huấn luyện một mô hình ngôn ngữ lớn có thể tạo ra lượng khí thải CO₂ tương đương với 5 chiếc ô tô trong suốt vòng đời của chúng.
Đó mới chỉ là bước huấn luyện. Sau khi được triển khai, các mô hình AI còn phải duy trì hoạt động liên tục, phục vụ hàng triệu lượt truy cập mỗi ngày, tiếp tục tiêu tốn điện năng và tài nguyên máy chủ.
Trung tâm dữ liệu – “nhà máy điện” thời công nghệ số
AI không thể tồn tại nếu không có trung tâm dữ liệu (data center) – nơi chứa hàng ngàn máy chủ hoạt động 24/7. Những trung tâm này cần hệ thống làm mát công suất lớn để tránh quá tải nhiệt, và đó là nguyên nhân chính làm tăng mức tiêu thụ điện.
Theo ước tính, các trung tâm dữ liệu toàn cầu đã chiếm khoảng 1-2% lượng điện năng tiêu thụ toàn cầu – và con số này còn tiếp tục tăng lên khi AI ngày càng phát triển mạnh mẽ.
Không phải tất cả đều là tiêu cực
Tuy nhiên, công bằng mà nói, AI không chỉ là “tội đồ” của môi trường. Nếu được sử dụng đúng cách, nó hoàn toàn có thể trở thành một công cụ đắc lực trong công cuộc bảo vệ hành tinh:
- Dự báo biến đổi khí hậu: AI có thể phân tích lượng dữ liệu thời tiết khổng lồ để dự báo các hiện tượng thời tiết cực đoan như hạn hán, bão lũ, từ đó giúp con người ứng phó kịp thời.
- Giám sát môi trường: Các hệ thống camera kết hợp AI có thể giám sát rừng, phát hiện sớm cháy rừng hoặc nạn phá rừng.
- Tối ưu năng lượng: AI giúp các nhà máy, tòa nhà sử dụng năng lượng hiệu quả hơn, giảm hao phí điện năng.
Tương lai: AI “xanh” liệu có khả thi?
Câu trả lời là có – nếu các công ty công nghệ và cộng đồng khoa học đồng lòng theo hướng phát triển bền vững:
- Chuyển sang năng lượng tái tạo: Nhiều công ty như Google, Microsoft đã cam kết sử dụng 100% điện tái tạo cho trung tâm dữ liệu của họ.
- Tối ưu thuật toán: Các nhà nghiên cứu đang tìm cách phát triển mô hình AI nhỏ gọn hơn, hiệu quả hơn, tiêu tốn ít tài nguyên tính toán.
- Tái sử dụng phần cứng: Giảm việc thay thế máy chủ thường xuyên và cải tiến hệ thống làm mát.
Kết luận
AI có thể là một “người bạn” hoặc một “gánh nặng” cho môi trường – tất cả phụ thuộc vào cách chúng ta phát triển và sử dụng nó. Giống như mọi công nghệ mạnh mẽ khác trong lịch sử, trách nhiệm nằm ở con người. Và nếu được định hướng đúng, AI không chỉ là công cụ của tương lai, mà còn là người bảo vệ tương lai của Trái Đất.
Các mốc thời gian và dẫn chứng nổi bật về ảnh hưởng của AI đến môi trường:
📌 Các mốc và dẫn chứng cụ thể
🧠 2019 – Nghiên cứu nổi bật từ Đại học Massachusetts Amherst
- Việc huấn luyện một mô hình AI ngôn ngữ lớn (như GPT-2) có thể tạo ra lượng khí thải CO₂ lên tới 284 tấn, tương đương 5 chiếc xe hơi trong suốt vòng đời của chúng.
- Gây chú ý toàn cầu về vấn đề “chi phí môi trường” của AI.
🌍 2020 – Google công bố báo cáo trung tâm dữ liệu
- Google cho biết các trung tâm dữ liệu của họ sử dụng năng lượng tái tạo 100% kể từ 2017, nhưng vẫn phải đối mặt với thách thức làm mát hiệu quả khi xử lý các tác vụ AI ngày càng nặng.
- Một trung tâm dữ liệu có thể tiêu thụ lượng điện tương đương một thành phố nhỏ.
🌱 2021 – AI hỗ trợ theo dõi rừng Amazon
- Dự án Rainforest Connection kết hợp cảm biến âm thanh AI và dữ liệu thời gian thực để phát hiện tiếng cưa máy trong rừng, giúp giảm nạn phá rừng trái phép.
💡 2022 – Microsoft và mô hình AI xanh
- Microsoft phát triển mô hình OpenAI Codex, sử dụng kỹ thuật distillation giúp giảm kích thước mô hình mà vẫn giữ hiệu quả, từ đó giảm mức tiêu thụ điện lên đến 30%.
🔋 2023 – Nghiên cứu “Green AI” trở thành xu hướng
- Cộng đồng AI ngày càng quan tâm đến “Green AI” – khuyến khích đo lường không chỉ độ chính xác mà còn chi phí môi trường khi triển khai mô hình.