Ba trong số công ty công nghệ lớn nhất là Microsoft, Google và Meta báo cáo lượng khí thải nhà kính tăng vọt kể từ năm 2020. Nguyên nhân chủ yếu nằm ở các trung tâm dữ liệu sở hữu dàn máy chủ ngày đêm chạy chương trình AI, theo Asia Times.
Tại Diễn đàn Kinh tế Thế giới, nhóm chuyên gia ước tính nhu cầu sức mạnh máy tính dành riêng cho AI đang tăng gấp đôi sau mỗi 100 ngày. Để cung cấp đủ năng lượng, tại Hoa kỳ - nơi hiện diện hầu hết gã khổng lồ công nghệ trên thế giới, nhiều nhà máy điện khí đốt được hồi sinh sau khoảng thời gian đóng cửa.
AI THỰC SỰ LÀ GÌ?
Hai chuyên gia điện toán Sandra Peter và Kai Riemer, tại Đại học Sydney cho biết: "Về bản chất, loại AI mà chúng ta đang thấy trong sản phẩm tiêu dùng ngày nay xuất phát từ các mẫu. Không giống như mã hóa truyền thống, nơi nhà phát triển lập trình rõ ràng cách hệ thống hoạt động, AI 'học' các mẫu trong bộ dữ liệu khổng lồ và sau đó thực hiện tác vụ".
Một mặt, chương trình AI được "đào tạo" để cung cấp lượng dữ liệu khổng lồ cho người dùng, mặt khác thì hệ thống bộ xử lý dữ liệu phải chạy 24/7. Theo thống kê, AI có thể sử dụng năng lượng lớn gấp 33 lần để hoàn thành một nhiệm vụ so với phần mềm truyền thống.
Trên thực tế, một truy vấn duy nhất cho chatbot được hỗ trợ bởi AI có thể tiêu thụ năng lượng gấp 10 lần so với tìm kiếm trên Google truyền thống, theo nhóm nhà nghiên cứu bền vững tại Đại học Công nghệ Sydney.
"Nhu cầu năng lượng khổng lồ dẫn đến sự gia tăng lượng khí thải carbon và nhu cầu sử dụng nước để làm mát, gây thêm áp lực cho lưới điện vốn đã căng thẳng do biến đổi khí hậu", nhóm nghiên cứu cho biết.
Những kho máy chủ khổng lồ đang cạnh tranh với chính con người để sử dụng điện và nước. Lâu dài, tình trạng này có thể gây chết người trong đợt nắng nóng hoặc hạn hán.
GIẢI PHÁP BẤT NGỜ
Đa số chuyên gia đồng quan điểm về mức độ tiêu tốn tài nguyên của AI. Tuy nhiên, chỉ 5% chuyên gia bền vững ở Úc tin rằng các nhà khai thác trung tâm dữ liệu cung cấp đủ thông tin về tác động của họ đến môi trường.
Khả năng xử lý hàng “núi dữ liệu” của AI giúp công cụ có thể phát hiện, cảnh báo tình hình thiên tai như cơn bão hoặc lũ lụt và theo dõi diễn biến môi trường, hai chuyên gia AI, Ehsan Noroozinejad và Seyedali Mirjalili, tại Đại học Western Sydney và Đại học Torrens Úc, khẳng định. "Chẳng hạn, AI đo lường thay đổi trong những tảng băng trôi nhanh hơn 10.000 lần so với con người".
Còn hai chuyên gia Kirk Chang và Alina Vaduva tại Đại học East London, hy vọng AI có thể mô phỏng khí hậu Trái đất chính xác hơn.
AI có khả năng theo dõi chặt chẽ toàn bộ lưới điện và điều phối máy phát điện, giúp tiết kiệm năng lượng trong khi vẫn đáp ứng đủ nhu cầu. Một số mô hình AI có thể xác định các loại chất liệu khác nhau, phân loại trong cơ sở tái chế và phân tích trình trạng ô nhiễm không khí để xác định nguồn gốc của rác thải. Đối với trang trại, hệ thống AI có thể theo dõi điều kiện thời tiết và đất đai, đảm bảo lượng nước cây trồng được tưới tiêu phù hợp.
Tuy nhiên, những tuyên bố về lợi ích AI đang dần bị hoài nghi bởi khi nhân loại phát minh ra một thứ gì đó hoạt động hiệu quả hơn thông qua đổi mới, thì năng lượng hay tài nguyên thiên nhiên thường tiêu tốn nhiều hơn.
"Sự tiện lợi của một chiếc xe tự lái có thể làm tăng nhu cầu đi lại của mọi người và trong trường hợp xấu nhất, tăng gấp đôi mức năng lượng dành cho giao thông", tiến sĩ công nghệ kỹ thuật số và biến đổi khí hậu Felippa Amanta, cho biết.
Con người thường tự hỏi AI có thể giúp chúng ta làm gì, nhưng có một câu hỏi quan trọng mà chưa ai nhắc đến là những gì AI để lại. Theo cuộc điều tra của Scientific American, AI được triển khai trong các hoạt động khai thác dầu từ năm 2019, giúp tăng đáng kể sản lượng. Ở những nơi khác, AI tạo ra nhu cầu về hàng hóa vật chất. Nhiều thứ được sản xuất đồng nghĩa với nhiều khí thải hơn.
AI CÓ THỰC SỰ CẦN THIẾT TRONG QUÁ TRÌNH XANH HOÁ?
Nhìn lại một số thảm họa khí hậu như cơn bão Helene - cướp đi hơn 150 sinh mạng ở miền đông nam Hoa Kỳ vào cuối tuần qua, nguồn cung điện thường là lĩnh vực ảnh hưởng đầu tiên. AI gần như chưa thể giúp ích được gì trong những trường hợp này.
Giải pháp công nghệ thấp cho các vấn đề cuộc sống thường có khả năng phục hồi tốt và ít carbon hơn. Và hầu hết giải pháp đó đã tồn tại trong khoảng thời gian dài, như những bức tường trái cây, sử dụng năng lượng tái tạo để trồng các sản phẩm Địa Trung Hải ở Anh ngay thời Trung cổ.
"'Công nghệ thấp' không có nghĩa là quay trở lại lối sống thời trung cổ. Công nghệ thấp đòi hỏi sự sáng suốt hơn trong việc lựa chọn công nghệ và cần cân nhắc những bất cập", chuyên gia kỹ thuật Chris McMahon tại Đại học Bristol nói.
"Hơn nữa, giải pháp công nghệ thấp thường tập trung vào sự hài hoà. Điều này liên quan đến việc khuyến khích kết nối xã hội, ví dụ như thông qua âm nhạc hay khiêu vũ cộng đồng, thay vì thúc đẩy chủ nghĩa cá nhân hoá quá mức, dẫn đến nhu cầu sử dụng thiết bị kỹ thuật số tiêu tốn nhiều tài nguyên".
Google translate