Cảnh giác với ô nhiễm môi trường từ các ứng dụng AI

Nhìn vào những con số đáng báo động

Việc ứng dụng công nghệ AI mang lại nhiều lợi ích, nhưng cũng có những tác động tiêu cực đến môi trường. Các mô hình AI lớn như GPT-3, GPT-4 tiêu thụ lượng điện năng khổng lồ. Theo một nghiên cứu, việc đào tạo GPT-3 tiêu thụ khoảng 1.287 MWh (megawatt/giờ) điện năng. Con số này ở mô hình GPT-4 là khoảng 6.435 – 12.870 MWh (tương đương với lượng điện tiêu thụ của 600 – 1.200 hộ gia đình Mỹ trong một năm), gấp 5 -10 lần đào tạo GPT-3.

Nguồn: linkedin

Các trung tâm dữ liệu và máy chủ cần năng lượng liên tục để duy trì hoạt động, bao gồm việc cung cấp năng lớn cho xử lý dữ liệu và tính toán; các hệ thống tản nhiệt, điều hòa không khí làm mát; các ổ đĩa cứng (HDD, SSD) và các hệ thống lưu trữ dữ liệu khác; các hệ thống sao lưu và dự phòng dữ liệu cũng cần năng lượng để hoạt động.

Việc truyền dữ liệu giữa các máy chủ, giữa các trung tâm dữ liệu và giữa trung tâm dữ liệu với người dùng cuối cần nhiều năng lượng để duy trì; các thiết bị mạng như router, switch và firewall cũng tiêu tốn năng lượng để hoạt động. Ngay cả hệ thống phụ trợ (chiếu sáng, camera an ninh…) trong trung tâm dữ liệu, hệ thống dự phòng (máy phát điện và hệ thống UPS (bộ lưu điện, bộ điện dự phòng) đều cần năng lượng để đảm bảo hoạt động liên tục trong trường hợp mất điện lưới.

Việc sử dụng AI góp phần đáng kể vào phát thải khí nhà kính. Chẳng hạn, việc đào tạo GPT-3 ước tính thải ra khoảng 552 tấn CO2, tương đương với lượng khí thải từ 120 chiếc ô tô chạy trong một năm; đào tạo GPT-4 có thể lên đến 2.760 – 5.520 tấn CO2, tương đương với lượng khí thải từ 600 – 1.200 chiếc ô tô chạy trong một năm. Trong khi đó, một chuyến bay khứ hồi từ New York đến London chỉ phát thải khoảng 1 tấn CO2. Quá trình đào tạo các mô hình AI khác cũng có mức phát thải tương tự, tùy thuộc vào quy mô và thời gian đào tạo.

Quá trình sản xuất phần cứng, bao gồm chip xử lý đồ họa (Graphics Processing Unit - GPU) và các đơn vị xử lý tensor (Tensor Processing Unit - TPU) cũng góp phần vào phát thải khí nhà kính. Việc khai thác và chế biến các nguyên liệu thô như silicon (Si), germanium (Ge), gallium arsenide (GaAs), kim loại hiếm, các vật liệu khác cần thiết cho sản xuất chip cũng tạo ra lượng khí thải đáng kể. Mặt khác, các thiết bị phần cứng nhanh chóng trở nên lỗi thời, dẫn đến nhu cầu sản xuất mới và tăng lượng khí thải.

Công nghệ AI đang góp phần gia tăng đáng kể lượng rác thải điện tử trên toàn cầu thông qua các phần cứng chuyên dụng, thiết bị tiêu dùng, cơ sở hạ tầng dữ liệu. Các thiết bị phần cứng có chu kỳ đổi mới nhanh, các thiết bị cũ nhanh chóng trở nên lạc hậu và bị thay thế. Các thiết bị điện tử sử dụng trong AI thường hoạt động ở cường độ cao, dẫn đến hao mòn nhanh và giảm tuổi thọ. Việc sử dụng liên tục để đào tạo và chạy các mô hình AI lớn làm tăng tốc độ xuống cấp của phần cứng. Khi các thiết bị hết hạn sử dụng, chúng trở thành rác thải điện tử.

Ảnh hưởng tiêu cực đến đa dạng sinh học từ các ứng dụng AI là không nhỏ. Việc xây dựng và mở rộng các trung tâm dữ liệu để hỗ trợ các hệ thống AI có thể dẫn đến phá hủy môi trường sống tự nhiên, gây ảnh hưởng đến các loài động thực vật bản địa. Sự phát triển của các khu công nghiệp và đô thị xung quanh các trung tâm dữ liệu cũng góp phần vào việc thu hẹp môi trường sống tự nhiên. Các trung tâm dữ liệu thải ra một lượng nhiệt lớn, ảnh hưởng đến nhiệt độ môi trường, nguồn nước, làm thay đổi điều kiện sống của các loài động thực vật, các loài thủy sinh và hệ sinh thái dưới nước.

Việc sản xuất các thiết bị phần cứng cần thiết cho AI đòi hỏi khai thác các khoáng sản quý hiếm. Quá trình khai thác này có thể gây ô nhiễm môi trường và phá hủy môi trường sống tự nhiên (như phá rừng, ô nhiễm nguồn nước, suy thoái đất…), ảnh hưởng nghiêm trọng đến đa dạng sinh học.

Cần giải pháp đồng bộ

Một là, trong lĩnh vực sản xuất và ứng dụng AI, cần nhanh chóng chuyển đổi sang sử dụng năng lượng tái tạo, như năng lượng mặt trời, gió, thủy điện, địa nhiệt, năng lượng biển, năng lượng sinh khối, hydro. Các cơ sở sản xuất trong lĩnh vực AI hợp tác với nhà cung cấp năng lượng xanh, đảm bảo nguồn điện từ các nhà cung cấp cam kết sử dụng năng lượng tái tạo. Tích cực cải tiến phần cứng nhằm tối ưu hóa hiệu suất năng lượng; phát triển các chip AI tiết kiệm năng lượng hơn. Tối ưu hóa phần mềm, sử dụng các thuật toán hiệu quả hơn để giảm tải tính toán.

Cải tiến hệ thống làm mát hiệu quả như làm mát bằng nước, tái sử dụng nhiệt thải ra từ các trung tâm dữ liệu cho các mục đích khác. Quản lý tài nguyên hiệu quả bằng cách sử dụng công nghệ ảo hóa để hợp nhất nhiều máy chủ vật lý thành một, giảm số lượng máy chủ cần thiết và tiết kiệm năng lượng. Sử dụng các hệ thống tự động hóa để quản lý tải và tối ưu hóa việc sử dụng tài nguyên.

Hai là, giảm thiểu rác thải điện tử từ AI, thiết kế các thiết bị phần cứng có tuổi thọ cao hơn và dễ dàng nâng cấp. Sử dụng vật liệu thân thiện môi trường, ít độc hại và dễ tái chế trong sản xuất. Quản lý vòng đời các sản phẩm AI, thiết kế các sản phẩm dễ dàng tháo rời và có thể tái chế. Tách và tái sử dụng các linh kiện còn giá trị từ thiết bị cũ. Khuyến khích người dùng và doanh nghiệp trả lại thiết bị cũ thông qua các chương trình thu hồi và tái chế.

Ba là, quy hoạch hạ tầng bền vững, chọn các địa điểm xây dựng trung tâm dữ liệu và cơ sở hạ tầng sao cho ít ảnh hưởng nhất đến môi trường sống tự nhiên. Kết hợp các biện pháp bảo tồn đa dạng sinh học trong quy hoạch phát triển. Sử dụng các công nghệ làm mát tiên tiến để giảm thiểu nhiệt thải ra môi trường. Tìm cách tái sử dụng nhiệt thải ra từ các trung tâm dữ liệu cho các mục đích khác, như sưởi ấm hoặc sản xuất năng lượng. Thực hiện các biện pháp khai thác tài nguyên bền vững, có trách nhiệm, giảm thiểu tác động đến môi trường.

Bốn là, thúc đẩy mô hình kinh tế tuần hoàn, trong đó rác thải điện tử được xem là nguồn tài nguyên để tái chế và tái sử dụng. Đầu tư vào các công nghệ tái chế tiên tiến để xử lý rác thải điện tử một cách hiệu quả và an toàn. Sử dụng AI và robot để tự động hóa quy trình tách và xử lý rác thải điện tử.

Năm là, tăng cường giáo dục nâng cao nhận thức về tác động của AI đến môi trường, bao gồm cả tác động tiêu cực từ việc tiêu thụ năng lượng, phát thải khí nhà kính, tác hại của rác thải điện tử và tầm quan trọng của việc tái chế; ảnh hưởng từ công nghệ AI đa dạng sinh học và tầm quan trọng của việc bảo tồn. Chính phủ và các tổ chức quốc tế cần có chính sách khuyến khích phát triển AI bền vững. Ban hành các quy định bắt buộc và hỗ trợ các doanh nghiệp thực hiện.

Sự phát triển các ứng dụng AI gây ra nhiều tác động tiêu cực không mong muốn đến môi trường và sức khỏe con người. Để giảm thiểu tác động tiêu cực này, cần có sự kết hợp giữa thiết kế sản phẩm bền vững, thân thiện với môi trường, chính sách quản lý hiệu quả và nâng cao nhận thức cộng đồng. Bằng cách áp dụng các giải pháp toàn diện mới có thể hướng tới một tương lai bền vững trong việc ứng dụng công nghệ AI.

Nguyễn Nhâm