Trí tuệ nhân tạo (AI) đang ngày càng ngốn nhiều năng lượng hơn khi các mô hình ngôn ngữ lớn ngày càng phức tạp và phổ biến. Tại Hoa Kỳ, gần một nửa tổng mức tăng trưởng nhu cầu điện từ nay đến năm 2030 sẽ đến từ các trung tâm dữ liệu, được thúc đẩy bởi sự bùng nổ của AI. Nhưng vấn đề không nằm ở những truy vấn hàng ngày của bạn tới ChatGPT – mà nằm ở việc tích hợp AI bừa bãi vào các công nghệ và dịch vụ nằm ngoài tầm kiểm soát của người dùng cuối. Tuy nhiên, chính người tiêu dùng mới là người phải gánh chịu chi phí cho nhu cầu năng lượng tăng cao.
Chúng ta không biết chính xác các mô hình ngôn ngữ lớn đang tiêu thụ bao nhiêu năng lượng, bởi vì các công ty AI không bắt buộc phải tiết lộ thông tin. Kết quả là, phần lớn các công ty này không làm như vậy, và lĩnh vực này được đặc trưng bởi sự thiếu minh bạch khi nói đến tác động môi trường. Tính đến tháng 5, 84% tổng lưu lượng mô hình ngôn ngữ lớn được thực hiện trên các mô hình AI không tiết lộ thông tin môi trường. Mặc dù nhiều nhà nghiên cứu đang cố gắng tính toán lượng tiêu thụ năng lượng của AI, nhưng đây là một nhiệm vụ khó khăn – đặc biệt là vì các mô hình luôn thay đổi, tạo ra những thay đổi về cả độ phức tạp lẫn hiệu quả.
“Tôi thực sự kinh ngạc khi bạn có thể mua một chiếc ô tô và biết nó tiêu thụ bao nhiêu dặm trên một gallon, vậy mà chúng ta lại sử dụng tất cả các công cụ AI này hàng ngày và hoàn toàn không có số liệu hiệu suất, hệ số phát thải, không có gì cả”, Sasha Luccioni, trưởng nhóm khí hậu tại một công ty AI tên là Hugging Face, cho biết. “Nó không phải là bắt buộc, cũng không phải là quy định. Xét đến tình hình khủng hoảng khí hậu hiện nay, nó nên là ưu tiên hàng đầu của các cơ quan quản lý ở khắp mọi nơi”, bà nói tiếp.
Nhưng mặc dù chúng ta không biết chính xác các mô hình AI sử dụng bao nhiêu năng lượng, nhưng chúng ta biết rằng con số đó rất lớn. Tờ Washington Post đưa tin: “Việc tích hợp AI vào hầu hết mọi thứ, từ các cuộc gọi dịch vụ khách hàng đến các “sếp” thuật toán cho đến chiến tranh, đang thúc đẩy nhu cầu rất lớn. Mặc dù đã có những cải thiện đáng kể về hiệu suất, việc đổ những lợi ích đó trở lại các mô hình lớn hơn, ngốn nhiều nhiên liệu hóa thạch sẽ tạo ra con quái vật năng lượng mà chúng ta tưởng tượng.”
Nói cách khác, có rất nhiều việc mà chúng ta, với tư cách là người tiêu dùng, làm mỗi ngày góp phần đáng kể vào lượng khí thải nhà kính toàn cầu. Một vài truy vấn AI mỗi ngày là không đáng kể so với các hoạt động phổ biến và ít được giám sát khác. Xem TV và phát trực tuyến video trên internet có thể là nguyên nhân gây tiêu thụ năng lượng lớn hơn nhiều nếu lối sống của bạn gần giống với lối sống trung bình của người Mỹ. Và việc đi làm của bạn chắc chắn đang tạo ra nhiều khí thải nhà kính hơn.
Nói một cách đơn giản, sự gia tăng nhu cầu năng lượng từ các mô hình AI không phải là lỗi của người tiêu dùng - mà là vấn đề của họ. Trong khi các công ty công nghệ đang tiêu thụ ngày càng nhiều năng lượng mỗi năm để thúc đẩy tham vọng AI của họ, thì người tiêu dùng thông thường đang phải gánh chịu hậu quả. Người tiêu dùng không chỉ phải trả giá theo nghĩa đen cho sự mở rộng AI mà còn phải gánh chịu gánh nặng từ các tác động môi trường của ngành. Ví dụ, việc Thung lũng Silicon rút lại các cam kết về khí hậu sẽ ảnh hưởng trực tiếp đến các cộng đồng toàn cầu, bất kể họ có được hưởng lợi từ AI hay không.
"Chúng ta đang chứng kiến sự chuyển giao tài sản khổng lồ từ khách hàng sử dụng dịch vụ tiện ích dân dụng sang các tập đoàn lớn - các trung tâm dữ liệu, các công ty điện lực lớn và các công ty mẹ của họ, những đơn vị hưởng lợi từ việc xây dựng thêm cơ sở hạ tầng năng lượng", Luật sư Nhân dân Maryland David Lapp gần đây đã nói với Business Insider. "Các quy định về dịch vụ tiện ích đang không bảo vệ được khách hàng sử dụng dịch vụ tiện ích, góp phần gây ra cuộc khủng hoảng khả năng chi trả năng lượng."
Mặt khác, AI đang ngày càng hiệu quả hơn và sẽ đóng vai trò quan trọng trong việc định hình lại các ngành công nghiệp toàn cầu, bao gồm lĩnh vực năng lượng, theo hướng xanh hơn. Các mô hình ngôn ngữ lớn có thể giúp thúc đẩy những đột phá công nghệ để giảm phát thải đáng kể, với tiềm năng đáng kể cho các cải tiến trong pin và năng lượng mặt trời. Cơ quan Năng lượng Quốc tế báo cáo lượng khí thải gia tăng từ các trung tâm dữ liệu thậm chí có thể được bù đắp nếu AI được sử dụng để giảm phát thải từ các lĩnh vực khác.
Chúng ta hiện đang trong giai đoạn thăm dò đầy khó khăn của một cuộc chuyển đổi toàn cầu, và chi phí ban đầu về mặt kỹ thuật sẽ - và hiện đã - rất cao. Việc đào tạo các mô hình ngôn ngữ lớn tiêu tốn rất nhiều năng lượng và tài nguyên. Nhưng khi AI phát triển, chúng ta sẽ học cách tối ưu hóa nó tốt hơn nhiều, và đó có thể là một lợi thế ròng - ngay cả về mặt phát thải - trong tương lai. Nhưng cho đến lúc đó, người tiêu dùng sẽ phải trả giá.
Nguồn tin: xangdau.net
