Tác động môi trường của AI và tiêu thụ năng lượng
Báo cáo AI Index mới đây đã chỉ ra mối quan tâm ngày càng tăng về lượng năng lượng tiêu thụ cần thiết để huấn luyện AI, đặc biệt là mô hình học sâu như ChatGPT. Mặc dù chưa có chuẩn mực nào để theo dõi năng lượng cần thiết của các hệ thống AI, nhưng một nghiên cứu gần đây của Luccioni et al., 2022 đã ghi nhận yêu cầu về năng lượng của một số mô hình ngôn ngữ đại chúng (LLMs) lớn, trong đó có ChatGPT.
Khảo sát cho thấy, các mô hình AI khác nhau có mức tiêu thụ năng lượng và lượng khí CO2 thải ra khác nhau. Mô hình GPT-3 của OpenAI đứng đầu với mức tiêu thụ năng lượng hơn 1200 Megawatt giờ, tương đương với năng lượng tiêu thụ của 120 hộ gia đình ở Hoa Kỳ trong một năm theo số liệu của Cục Thống kê Năng lượng Hoa Kỳ.
Tác động môi trường của AI: Vấn đề CO2 thải ra
Việc tiêu thụ năng lượng và phát thải CO2 trong quá trình huấn luyện AI vẫn là một vấn đề cần được khắc phục. So với một số hoạt động tiết kiệm năng lượng khác, việc huấn luyện ChatGPT phát thải CO2 ngang với lượng khí thải của một người đi máy bay từ New York đến San Francisco khoảng 500 chuyến.
AI giúp giảm tiêu thụ năng lượng
Mặc dù các mô hình AI ngày càng lớn hơn và tiêu thụ nhiều năng lượng hơn, các công ty phát triển chúng cũng đang nỗ lực cải thiện hiệu quả năng lượng. Microsoft, Google và Amazon, những công ty cung cấp dịch vụ đám mây lớn nhất, đều đặt mục tiêu giảm phát thải CO2.
Bên cạnh đó, AI còn được áp dụng trong việc tối ưu hóa tiêu thụ năng lượng. Một nghiên cứu từ DeepMind đã huấn luyện một mô hình AI gọi là BCOOLER để tối ưu hóa việc làm mát trong trung tâm dữ liệu của Google. Sau ba tháng thử nghiệm, BCOOLER đã giúp tiết kiệm khoảng 12,7% năng lượng.
Vậy nên, nếu đạt được mức phát thải CO2 thấp hơn, việc sử dụng AI để tăng hiệu quả tiết kiệm năng lượng trong các công ty không chỉ giúp giảm tác động môi trường của AI, mà còn giúp các công ty tiết kiệm chi phí hoạt động. Việc áp dụng AI trong các ngành công nghiệp tiêu thụ năng lượng cao khác cũng là một hướng đi đáng xem xét.
Giải pháp cho tác động môi trường của AI
Rút gọn và tối ưu hóa mô hình AI
Một hướng đi trong việc giảm tác động môi trường của AI là thu nhỏ kích thước mô hình và tối ưu hóa chúng. Ví dụ, DistilBERT là một phiên bản rút gọn của BERT, một mô hình ngôn ngữ phổ biến. DistilBERT giảm kích thước mô hình xuống còn khoảng một nửa so với BERT, nhưng vẫn duy trì được hiệu quả xử lý ngôn ngữ tự nhiên.
Các công ty lớn như Google cũng đang nghiên cứu và phát triển các kỹ thuật nén và tối ưu hóa mô hình, giúp giảm tác động môi trường của AI đồng thời giữ lại hiệu suất tương đương.
Sử dụng năng lượng tái tạo
Một giải pháp khác là sử dụng ngày càng nhiều năng lượng tái tạo trong quá trình hoạt động của các trung tâm dữ liệu. Điều này giúp giảm phụ thuộc vào các nguồn năng lượng gây ô nhiễm và ít bền vững như than, dầu.
Nhiều công ty công nghệ, bao gồm cả Google, Microsoft và Amazon, đang ưu tiên sử dụng năng lượng tái tạo và đầu tư vào các dự án phát triển nguồn năng lượng sạch.
Phát triển công nghệ làm mát hiệu quả
Để giảm tác động môi trường của AI, việc phát triển công nghệ làm mát hiệu quả cũng rất quan trọng. Vì hệ thống AI liên tục hoạt động và tiêu thụ năng lượng, làm mát chúng một cách hiệu quả sẽ giúp giảm tiêu thụ năng lượng và ngăn ngừa nguy cơ quá nhiệt.
Một số công ty đang nghiên cứu và ứng dụng các giải pháp làm mát sáng tạo, chẳng hạn như làm mát bằng chất lỏng hoặc ống dẫn nhiệt, giúp cải thiện hiệu quả làm mát và tiết kiệm năng lượng.
Kết luận
Tác động môi trường của AI là một vấn đề không thể phủ nhận, đặc biệt là trong bối cảnh ngày càng có nhiều ứng dụng AI và mô hình học sâu được phát triển. Tuy nhiên, ngành công nghiệp không ngừng tìm kiếm và áp dụng các giải pháp nhằm giảm thiểu tác động này, từ việc tối ưu hóa mô hình, sử dụng năng lượng tái tạo đến phát triển công nghệ làm mát hiệu quả. Với những nỗ lực này, hy vọng trong tương lai, tác động môi trường của AI sẽ giảm dần và ngành công nghiệp càng trở nên bền vững hơn.
-----