Trí tuệ nhân tạo (AI) được ca ngợi là nhân tố có thể thay đổi thế giới nhưng ẩn dưới những tiềm năng tích cực đó là mối lo ngại cấp bách về tác động đến môi trường. Bởi lẽ, việc phát triển, bảo trì và xử lý công nghệ AI đều gây ra lượng khí thải carbon cực kỳ lớn.
DẤU CHÂN CARBON
Đằng sau sự xuất sắc của AI là một quá trình tiêu tốn nhiều năng lượng với lượng khí thải carbon đáng kinh ngạc. Khi các bộ dữ liệu và mô hình trở nên phức tạp hơn, năng lượng cần thiết để đào tạo và chạy các mô hình AI sẽ là khổng lồ và có liên hệ trực tiếp đến phát thải khí nhà kính, làm trầm trọng thêm tình trạng biến đổi khí hậu.
Theo OpenAI, kể từ năm 2012, lượng sức mạnh tính toán cần thiết để đào tạo các mô hình AI tiên tiến đã tăng gấp đôi sau mỗi 3,4 tháng. Đến năm 2040, dự kiến lượng khí thải từ toàn ngành Công nghệ thông tin và Truyền thông sẽ đạt 14% lượng khí thải toàn cầu, với phần lớn đến từ cơ sở hạ tầng, đặc biệt là trung tâm dữ liệu và mạng truyền thông.
Gần đây, các nhà khoa học tại Đại học Massachusetts đã thực hiện một nghiên cứu xác định năng lượng được sử dụng để đào tạo một số mô hình AI lớn phổ biến. Theo kết quả thu thập được, việc huấn luyện có thể tạo ra khoảng 626.000 pound (~284 tấn) carbon dioxide, tương đương với khoảng 300 chuyến bay khứ hồi giữa New York và San Francisco.
Ngoài ra, chất thải điện tử từ công nghệ AI cũng đặt ra thách thức nghiêm trọng. Chất thải điện tử chứa các hóa chất độc hại, ví dụ như chì, thủy ngân và cadmium, có thể làm ô nhiễm đất và nguồn nước, đồng thời gây nguy hiểm cho sức khỏe con người và hệ sinh thái.
Diễn đàn Kinh tế Thế giới (WEF) dự đoán, đến năm 2050, tổng lượng rác thải điện tử sẽ vượt quá 120 triệu tấn. Để tránh tác hại đến môi trường và giảm thiểu việc giải phóng các hợp chất nguy hiểm, việc quản lý và tái chế chất thải điện tử thích hợp là vô cùng cần thiết. Trong khi đó, nhằm đảm bảo xử lý và tái chế an toàn chất thải điện tử liên quan đến AI và giảm đáng kể các tác động tiêu cực đến môi trường, cần phải có những quy định nghiêm ngặt hơn và thực hành xử lý có đạo đức.
Các ứng dụng AI như ô tô không người lái và máy bay giao hàng cũng gây ra mối đe dọa cho động vật và môi trường tự nhiên. Tự động hóa được thúc đẩy bởi AI có thể dẫn đến mức tiêu thụ nhiều hơn cũng như tăng chất thải trong một số lĩnh vực nhất định, chẳng hạn như ngành thương mại điện tử, vốn đã bình thường hóa việc vận chuyển hàng nhanh chóng và thường xuyên.
Việc tận dụng AI trong nông nghiệp cũng dễ dàng dẫn đến nguy cơ lạm dụng thuốc trừ sâu và phân bón, làm ô nhiễm đất, nước và gây hại cho đa dạng sinh học. Việc triển khai AI trong thực hành nông nghiệp để tăng năng suất có thể sẽ phải đánh đổi bằng sức khỏe hệ sinh thái. Các quyết định do hệ thống AI đưa ra có thể bị sai lệch nếu chúng được cung cấp dữ liệu không chính xác hoặc không đầy đủ. Ví dụ: nếu một hệ thống AI nhận được hướng dẫn coi trọng tăng trưởng kinh tế là ưu tiên hàng đầu, nó có thể chọn lợi ích tài chính ngắn hạn lên trên những cân nhắc về môi trường.
Nhiều ý kiến cho rằng, kĩ sư nghiên cứu hoàn toàn có thể xây dựng các phương pháp thực hành bền vững và đưa ra các quyết định sáng suốt bằng cách tính đến các tác động tiềm ẩn của việc áp dụng AI. Lợi thế của AI phải được cân bằng với việc bảo vệ hệ sinh thái tự nhiên của chúng ta để công nghệ và thiên nhiên cùng tồn tại và phát triển bền vững.
TRÁCH NHIỆM VỚI MÔI TRƯỜNG
Hiện tại, trách nhiệm giải trình về ảnh hưởng của AI đối với thế giới, cũng như quá trình phát triển công nghệ này vẫn còn thiếu minh bạch và chưa phổ cập thông tin đầy đủ tới công chúng. Mặc dù sức hấp dẫn của tiềm năng AI là không thể phủ nhận nhưng chúng ta phải đối mặt trực tiếp với tác động tiêu cực của nó.
Một số doanh nghiệp đặt lợi thế tài chính và lợi thế cạnh tranh của mình lên trên bất kỳ ảnh hưởng tiêu cực tiềm tàng nào mà công nghệ AI có thể gây ra. Trong khi đó, người dùng khó có thể đánh giá hết dấu chân môi trường do sự phức tạp của hệ thống AI. Các phương pháp bí mật và dữ liệu ẩn được sử dụng cũng là nguyên do chính cản trợ việc đánh giá chính xác lượng khí thải carbon hoặc tác động sâu rộng hơn.
Khi được hỏi về vấn đề này, bà Corina Standiford - người phát ngôn của Google, chia sẻ trong một email: “Chúng tôi đang sử dụng các phương pháp đã được thử nghiệm để giảm lượng khí thải carbon trong khối lượng công việc ở mức lớn, giúp giảm năng lượng đào tạo mô hình xuống 100 lần và lượng khí thải xuống 1.000 lần. Google dự định tiếp tục áp dụng phương thức này và chủ động tìm tòi những cách tiếp cận mới để giúp điện toán AI hiệu quả, an toàn và bền vững”.
Nhưng không thể chỉ đặt kỳ vọng vào các nhà phát triển mà cần có các thủ tục và điều luật rõ ràng hơn từ các nhà chức trách để đảm bảo việc xây dựng và áp dụng AI phù hợp với các mối quan tâm về môi trường.
Đầu tiên và quan trọng nhất, mức tiêu thụ năng lượng có thể giảm đáng kể bằng cách tài trợ cho việc nghiên cứu và tạo ra các thuật toán AI và phần cứng tiết kiệm năng lượng. Bằng cách tối ưu hóa phần cứng và thuật toán, hệ thống AI vẫn đạt được hiệu quả tương tự nhưng với mức tiêu thụ năng lượng ít hơn. Việc thúc đẩy các tiêu chuẩn thiết kế AI có đạo đức, bao gồm tránh thu thập dữ liệu vô nghĩa và đảm bảo lợi ích đến đầu cuối (output), cũng là điều cần thiết.
Một không gian cởi mở và trách nhiệm cũng phải được phát huy, đẩy mạnh sự hợp tác giữa các doanh nghiệp, học giả và các nhà hoạch định chính sách. Ngoài ra, giới nghiên cứu có thể chủ động tìm ra các giải pháp ưu tiên đột phá về công nghệ và tính bền vững của môi trường thông qua việc thúc đẩy nghiên cứu đa ngành và trao đổi kiến thức.
Một tương lai bền vững có thể được đảm bảo và những rủi ro mà AI mang lại cho thế giới có thể được giảm thiểu khi chúng ta nhận thức được và hành động một cách có trách nhiệm.
