Vào năm 2025, trí tuệ nhân tạo và biến đổi khí hậu, hai trong số những yếu tố gây rối loạn xã hội lớn nhất mà chúng ta đang đối mặt, sẽ va chạm.
Mùa hè năm 2024 đã lập kỷ lục về ngày nóng nhất trên Trái Đất kể từ khi bắt đầu thu thập dữ liệu, gây ra sự quan tâm rộng rãi của truyền thông và tranh luận công khai. Đây cũng là năm mà cả Microsoft và Google, hai trong số những công ty công nghệ lớn đang đầu tư mạnh vào nghiên cứu và phát triển trí tuệ nhân tạo, đều bỏ lỡ các mục tiêu về khí hậu của họ. Mặc dù điều này cũng gây ra những tiêu đề và sự phẫn nộ, nhưng tác động của trí tuệ nhân tạo đối với môi trường vẫn chưa phổ biến.
Trong thực tế, mô hình "càng lớn càng tốt" hiện tại của trí tuệ nhân tạo - được thể hiện qua việc các công ty công nghệ theo đuổi các mô hình ngôn ngữ lớn ngày càng mạnh mẽ hơn, được trình bày như là giải pháp cho mọi vấn đề - đi kèm với những chi phí rất đáng kể đối với môi trường. Những chi phí này bao gồm việc tiêu thụ khổng lồ năng lượng để cung cấp cho các trung tâm dữ liệu chạy các công cụ như ChatGPT và Midjourney, cũng như hàng triệu gallon nước ngọt được bơm qua các trung tâm dữ liệu này để đảm bảo chúng không bị quá nhiệt và hàng tấn kim loại hiếm cần để xây dựng phần cứng chứa chúng.
Các trung tâm dữ liệu đã sử dụng 2% điện năng toàn cầu. Ở các quốc gia như Ireland, con số này lên đến một phần năm tổng điện năng được sản xuất, điều này đã khiến chính phủ Ireland tuyên bố cấm hiệu quả các trung tâm dữ liệu mới cho đến năm 2028. Mặc dù rất nhiều năng lượng được sử dụng để cung cấp cho các trung tâm dữ liệu được coi là "trung hòa carbon", điều này dựa trên các cơ chế như tín dụng năng lượng tái tạo, những cơ chế này kỹ thuật có thể bù đắp các phát thải do việc sản xuất điện này gây ra, nhưng không thay đổi cách thức sản xuất điện.
Những nơi như Data Center Alley ở Virginia chủ yếu được cung cấp bởi các nguồn năng lượng không tái tạo như khí tự nhiên, và các nhà cung cấp năng lượng đang trì hoãn việc ngừng hoạt động của các nhà máy điện than để đáp ứng nhu cầu tăng lên của các công nghệ như trí tuệ nhân tạo. Các trung tâm dữ liệu đang hút lượng nước ngọt khổng lồ từ các tầng nước ngầm khan hiếm, gây ra xung đột giữa các cộng đồng địa phương và các nhà cung cấp trung tâm dữ liệu ở những nơi như Arizona và Tây Ban Nha. Ở Đài Loan, chính phủ đã chọn phân bổ nguồn tài nguyên nước quý giá cho các cơ sở sản xuất chip để duy trì vị thế dẫn đầu trước nhu cầu ngày càng tăng thay vì để cho các nông dân địa phương sử dụng để tưới tiêu mùa hạn hán tồi tệ nhất mà quốc gia này đã trải qua trong hơn một thế kỷ.
Nghiên cứu mới nhất của tôi cho thấy việc chuyển từ các mô hình trí tuệ nhân tạo tiêu chuẩn cũ - được đào tạo để thực hiện một nhiệm vụ duy nhất như trả lời câu hỏi - sang các mô hình tạo ra có thể sử dụng đến 30 lần nhiều năng lượng hơn chỉ để trả lời chính xác cùng một tập câu hỏi. Các công ty công nghệ đang ngày càng thêm các mô hình trí tuệ nhân tạo tạo ra vào mọi thứ từ công cụ tìm kiếm đến phần mềm xử lý văn bản cũng không tiết lộ chi phí carbon của những thay đổi này - chúng ta vẫn chưa biết lượng năng lượng được sử dụng trong một cuộc trò chuyện với ChatGPT hoặc khi tạo ra một hình ảnh với Gemini của Google.
Phần lớn diễn ngôn từ Big Tech xung quanh tác động môi trường của trí tuệ nhân tạo đã theo hai xu hướng: Hoặc đây không phải là vấn đề thực sự (theo Bill Gates), hoặc một bước đột phá về năng lượng sẽ xuất hiện và khắc phục mọi thứ một cách kỳ diệu (theo Sam Altman). Điều chúng ta thực sự cần là minh bạch hơn về tác động môi trường của trí tuệ nhân tạo, thông qua các sáng kiến tự nguyện như dự án AI Energy Star mà tôi đang dẫn đầu, sẽ giúp người dùng so sánh hiệu quả năng lượng của các mô hình trí tuệ nhân tạo để đưa ra quyết định sáng suốt. Tôi dự đoán rằng vào năm 2025, các sáng kiến tự nguyện như vậy sẽ bắt đầu được thực thi thông qua các quy định pháp lý, từ chính phủ quốc gia đến các tổ chức liên chính phủ như Liên Hợp Quốc. Vào năm 2025, với nhiều nghiên cứu hơn, nhận thức công chúng và quy định, chúng ta sẽ bắt đầu nắm bắt dấu chân môi trường của trí tuệ nhân tạo và thực hiện các hành động cần thiết để giảm thiểu nó.
