Sự phát triển và triển khai nhanh chóng các mô hình AI đi kèm với những hậu quả về môi trường, bao gồm nhu cầu điện và lượng nước tiêu thụ tăng cao.
Sự bùng nổ của trí tuệ nhân tạo tạo sinh (Generative AI) đang mang lại những lợi ích đáng kinh ngạc như tăng năng suất và thúc đẩy nghiên cứu khoa học. Tuy nhiên, đằng sau ánh hào quang của công nghệ này là một cái giá cho môi trường: tiêu thụ điện năng và nước tăng vọt, khí thải carbon leo thang…
MIT News đã có bài phân tích sâu sắc vấn đề này, hé lộ lý do AI tạo sinh “ngốn” tài nguyên và những nỗ lực đang được thực hiện để giảm thiểu tác động.
Sức mạnh tính toán khổng lồ và lượng điện tiêu thụ
Các mô hình AI tạo sinh như GPT-4, với hàng tỷ tham số, đòi hỏi sức mạnh tính toán vượt trội để huấn luyện. Quá trình này tiêu tốn điện năng ở mức đáng báo động. Một nghiên cứu năm 2021 từ Google và Đại học California – Berkeley ước tính huấn luyện GPT-3 tiêu thụ 1.287 MWh điện – đủ để cung cấp cho 120 hộ gia đình Mỹ trong một năm – và thải ra 552 tấn CO₂. Nhưng đó chưa phải là tất cả. Sau khi huấn luyện, việc triển khai và tinh chỉnh mô hình để phục vụ hàng triệu người dùng mỗi ngày tiếp tục “ngốn” năng lượng không ngừng. Các trung tâm dữ liệu – nơi vận hành những mô hình này – đang trở thành “quái thú” tiêu thụ điện. Tại Bắc Mỹ, nhu cầu điện của trung tâm dữ liệu tăng từ 2.688 MW cuối năm 2022 lên 5.341 MW cuối năm 2023, phần lớn nhờ AI tạo sinh. Trên toàn cầu, mức tiêu thụ điện của chúng đạt 460 TWh vào năm 2022, tương đương một quốc gia lớn thứ 11 thế giới, và dự kiến chạm 1.050 TWh vào năm 2026.
Tiến sĩ Noman Bashir, nghiên cứu viên tại MIT nhấn mạnh: “AI tạo sinh yêu cầu mật độ công suất cao hơn nhiều so với điện toán thông thường, có thể gấp 7-8 lần.”
Nước – tài nguyên bị lãng quên
Ngoài điện, nước là một yếu tố quan trọng khác bị ảnh hưởng. Các trung tâm dữ liệu sử dụng nước lạnh để làm mát phần cứng, với ước tính mỗi kWh điện tiêu thụ cần khoảng 2 lít nước. Điều này gây căng thẳng cho nguồn nước đô thị và đe dọa hệ sinh thái địa phương. TS. Bashir cảnh báo: “Trung tâm dữ liệu không tồn tại trong ‘đám mây’ như tên gọi. Chúng là những công trình vật lý, tác động trực tiếp đến đa dạng sinh học.” Với sự gia tăng không ngừng của AI tạo sinh, nhu cầu nước làm mát sẽ chỉ tăng thêm, làm trầm trọng thêm vấn đề khan hiếm tài nguyên.
Năng lượng không chỉ tiêu tốn trong giai đoạn huấn luyện. Mỗi lần người dùng sử dụng AI – như yêu cầu ChatGPT tóm tắt email – đều tiêu thụ điện hơn nhiều so với một lần tìm kiếm web thông thường. TS. Bashir nhận định: “Giao diện thân thiện và thiếu thông tin khiến người dùng không ý thức được tác động môi trường, từ đó không hạn chế sử dụng”.
Đáng lo ngại hơn, AI tạo sinh có vòng đời ngắn. Các công ty liên tục tung ra mô hình mới chỉ trong vài tuần, khiến năng lượng huấn luyện mô hình cũ trở nên lãng phí. Mô hình mới thường có nhiều tham số hơn, đòi hỏi tiêu thụ nhiều năng lượng hơn.
Hệ quả mang tính hệ thống
Giáo sư Elsa A. Olivetti từ MIT nhấn mạnh: “Tác động môi trường của AI tạo sinh không chỉ là điện năng bạn thấy trên hóa đơn. Nó mang tính hệ thống, lâu dài, phụ thuộc vào hành động của chúng ta”. Trong bài báo năm 2024, bà và các đồng nghiệp kêu gọi một cách tiếp cận toàn diện để đánh giá chi phí môi trường – xã hội của công nghệ này, đồng thời xem xét giá trị thực sự của những lợi ích nó mang lại. Tốc độ phát triển quá nhanh của AI tạo sinh khiến nhân loại chưa kịp xây dựng công cụ đo lường và đánh giá đầy đủ.
Ngành công nghiệp AI đang trên một con đường không bền vững, nhưng vẫn còn hy vọng. Các nhà nghiên cứu như TS. Bashir và GS. Olivetti tin rằng AI tạo sinh có thể phát triển có trách nhiệm nếu có sự thay đổi trong cách tiếp cận. Điều này đòi hỏi xem xét toàn bộ vòng đời của công nghệ – từ sản xuất phần cứng, huấn luyện mô hình, đến sử dụng thực tế – và cân nhắc kỹ lưỡng giữa lợi ích và chi phí môi trường. “Chúng ta cần một cách nhìn có toàn diện hơn để hiểu rõ các đánh đổi”, GS. Olivetti kết luận.
(Nguồn: MIT News)
