Trí tuệ nhân tạo làm Trái đất nóng lên như thế nào?

Trí tuệ nhân tạo (AI) tạo sinh là công nghệ mới nổi đằng sau chatbot và trình tạo hình ảnh. Nhưng nó sẽ làm cho hành tinh của chúng ta nóng lên như thế nào?

Là một nhà nghiên cứu AI, tôi thường lo lắng về chi phí năng lượng khi xây dựng các mô hình trí tuệ nhân tạo. AI càng mạnh mẽ thì càng tốn nhiều năng lượng. Sự xuất hiện của các mô hình AI tạo sinh ngày càng mạnh mẽ hơn có ảnh hưởng gì đối với lượng khí thải carbon của xã hội trong tương lai?

“Tạo sinh” đề cập đến khả năng tạo ra dữ liệu phức tạp của thuật toán AI. Giải pháp thay thế khác là AI “phân biệt”, có khả năng lựa chọn một kết quả duy nhất trong số các tùy chọn cố định. Một ví dụ về AI phân biệt là việc chọn duyệt đơn xin vay tiền.

AI tạo sinh có thể tạo ra các sản phẩm phức tạp hơn nhiều, chẳng hạn như một câu, một đoạn văn, một hình ảnh hoặc thậm chí là một đoạn video ngắn. Nó từ lâu đã được sử dụng trong các ứng dụng như loa thông minh để tạo ra câu trả lời bằng âm thanh hoặc trong tính năng tự động hoàn thành để đề xuất truy vấn tìm kiếm. Tuy nhiên, chỉ đến gần đây nó mới đạt được khả năng tạo ra ngôn ngữ giống con người và hình ảnh chân thực.

AI đang sử dụng nhiều năng lượng hơn bao giờ hết

Rất khó ước tính chi phí năng lượng chính xác cho một mô hình AI đơn lẻ. Nó bao gồm năng lượng được sử dụng để sản xuất thiết bị tính toán, tạo mô hình và triển khai mô hình. Vào năm 2019, các nhà nghiên cứu đã phát hiện ra rằng việc tạo ra một mô hình AI tạo sinh có tên là BERT với 110 triệu thông số đã tiêu tốn năng lượng của một chuyến bay khứ hồi xuyên lục địa dành cho một người.

Bởi vì số lượng tham số liên quan đến kích thước của mô hình, cho nên các mô hình lớn hơn thường có kỹ năng cao hơn. Các nhà nghiên cứu ước tính rằng GPT-3 có kích thước lớn hơn BERT rất nhiều, với 175 tỷ tham số, tiêu thụ 1.287 MWh điện và tạo ra 552 tấn carbon dioxide, tương đương với lượng khí thải của 123 ô tô chở khách chạy bằng xăng trong một năm. Và đây mới chỉ là để mô hình sẵn sàng ra mắt, trước khi bất kỳ người tiêu dùng nào bắt đầu sử dụng nó.

Tuy nhiên, kích thước không phải là yếu tố duy nhất để ước tính lượng khí thải carbon. Mô hình BLOOM miễn phí do dự án BigScience ở Pháp phát triển, có kích thước tương tự như GPT-3 nhưng chỉ tiêu thụ 433 MWh điện và tạo ra 30 tấn CO2. Một nghiên cứu của Google cho thấy rằng với cùng một kích thước, việc sử dụng kiến ​​trúc mô hình và bộ xử lý hiệu quả hơn cũng như một trung tâm dữ liệu xanh hơn có thể giảm lượng khí thải carbon từ 100 đến 1.000 lần.

Trong quá trình triển khai, các mô hình lớn hơn sẽ sử dụng nhiều năng lượng hơn. Tuy dữ liệu về lượng khí thải carbon từ một truy vấn trí tuệ nhân tạo sinh sản đơn lẻ hiện còn hạn chế, nhưng một số con số trong ngành ước tính nó cao hơn từ 4 đến 5 lần so với truy vấn trên công cụ tìm kiếm. Khi các chatbot và trình tạo hình ảnh trở nên phổ biến hơn, đồng thời khi Google và Microsoft kết hợp các mô hình ngôn ngữ AI vào công cụ tìm kiếm của họ, số lượng truy vấn họ nhận được mỗi ngày có thể sẽ tăng theo cấp số nhân.

Dùng bot AI để tìm kiếm

Vài năm trước, không có nhiều người bên ngoài phòng thí nghiệm nghiên cứu sử dụng các mô hình như BERT hoặc GPT. Điều đó đã thay đổi vào ngày 30/11/2022, khi OpenAI phát hành ChatGPT. Theo dữ liệu mới nhất hiện có, ChatGPT đã có hơn 1,5 tỷ lượt truy cập vào tháng 3/2023. Microsoft đã tích hợp ChatGPT vào công cụ tìm kiếm Bing, và cung cấp ứng dụng này cho mọi người vào ngày 4/5/2023. Nếu chatbot trở nên phổ biến như công cụ tìm kiếm, thì chi phí năng lượng để triển khai AI có thể tăng lên một cách đáng kể. Nhưng các trợ lý AI có nhiều công dụng hơn là chỉ tìm kiếm, chẳng hạn như viết tài liệu, giải toán và tạo ra các chiến dịch tiếp thị.

Một vấn đề khác là các mô hình AI cần được cập nhật liên tục. Ví dụ: ChatGPT chỉ được huấn luyện dựa trên dữ liệu đến năm 2021, vì vậy nó không biết gì về các sự kiện đã xảy ra kể từ đó. Lượng khí thải carbon từ việc tạo ra ChatGPT không phải là thông tin công khai nhưng có khả năng cao hơn nhiều so với GPT-3. Nếu nó phải được tạo lại định kỳ để cập nhật kiến ​​thức, thì chi phí năng lượng sẽ còn lớn hơn nữa.

Một ưu điểm là hỏi chatbot có thể là một cách trực tiếp hơn để lấy thông tin so với việc sử dụng công cụ tìm kiếm. Thay vì nhận được một trang chứa đầy các liên kết, bạn sẽ nhận được câu trả lời trực tiếp giống như từ một con người, giả thiết là các vấn đề về độ chính xác được giảm nhẹ. Việc thu được thông tin nhanh hơn có khả năng bù đắp cho việc sử dụng năng lượng tăng lên so với công cụ tìm kiếm.

Hướng đi tiếp theo

Tương lai thật khó dự đoán, nhưng các mô hình AI tạo sinh lớn vẫn tồn tại và mọi người có thể sẽ ngày càng tìm đến chúng để lấy thông tin. Ví dụ, nếu hiện nay một học sinh cần giúp giải một bài toán, họ sẽ nhờ một gia sư hoặc một người bạn, hoặc tham khảo sách giáo khoa. Nhưng trong tương lai, họ có thể sẽ hỏi một chatbot. Điều tương tự cũng xảy ra đối với các kiến ​​thức chuyên môn khác như tư vấn pháp lý hoặc chuyên môn y tế.

Mặc dù một mô hình AI lớn đơn lẻ không thể gây hại cho môi trường, nhưng nếu hàng nghìn công ty phát triển các bot AI hơi khác một chút cho các mục đích khác nhau, mỗi bot được sử dụng bởi hàng triệu khách hàng, thì việc tiêu thụ năng lượng có thể trở thành một vấn đề. Cần nhiều nghiên cứu nữa để làm cho AI tạo sinh hiệu quả hơn. Tin tốt là AI có thể chạy bằng năng lượng tái tạo. Bằng cách đưa tính toán đến nơi có nhiều năng lượng xanh hơn hoặc lên lịch tính toán cho các thời điểm trong ngày khi năng lượng tái tạo có nhiều hơn, lượng khí thải có thể giảm từ 30 đến 40 lần so với việc sử dụng lưới điện chủ yếu là nhiên liệu hóa thạch.

Cuối cùng, áp lực xã hội có thể thúc đẩy các công ty và phòng thí nghiệm nghiên cứu công bố lượng khí thải carbon trong các mô hình AI của họ, như một số công ty đã làm. Trong tương lai, có lẽ người tiêu dùng thậm chí có thể sử dụng thông tin này để chọn một chatbot “xanh hơn”.

Bài viết của Kate Saenko, Phó Giáo sư Khoa học Máy tính, Đại học Boston, Hoa Kỳ, đăng lần đầu tiên trên The Conversation.

Theo The Conversation

Văn Thiện biên dịch