Chi phí môi trường “ngầm” của AI

Mức tiêu thụ năng lượng của AI là một bí mật được các gã khổng lồ công nghệ bảo vệ nghiêm ngặt. Dù cố gắng tạo lập một hình tượng đầy trách nhiệm với môi trường, các công ty này rất ít khi cung cấp thông tin về dấu chân carbon của các mô hình AI.

Tuy nhiên, một nghiên cứu gián tiếp từ Đại học California, Riverside xuất bản trên Arxiv từ năm 2023 tiết lộ một thực tế đáng kinh ngạc: để soạn một email dài 100 từ, mô hình GPT-3 sẽ cần “uống” khoảng 500 ml nước – tương đương với một chai nước La vie bình thường. Lượng nước này chủ yếu dùng để làm mát những trung tâm dữ liệu khổng lồ phục vụ các hệ thống AI.

Tương tự, để soạn một email dài 100 từ, mô hình GPT-3 sẽ tiêu tốn 0,14 kilowatt giờ (kWh) điện, tương đương với việc bật 14 bóng đèn LED trong một giờ. Nếu tính riêng lẻ thì đây có thể được coi là một lượng nhỏ, nhưng nếu cộng lại trên quy mô quốc gia hoặc quốc tế thì tác động sẽ rất lớn.

Hơn nữa, không phải tất cả các ứng dụng AI đều có dấu chân sinh thái như nhau. Việc tạo hình ảnh bằng AI tiêu thụ năng lượng gấp năm lần so với tạo văn bản thông thường. Dùng AI cũng tiêu tốn năng lượng hơn các công nghệ truyền thống. Một yêu cầu tìm kiếm trên AI sử dụng điện gấp 10 lần so với tìm kiếm bằng Google thông thường, theo Viện Nghiên cứu Điện năng Electric Power Research Institute.

“Nhiều người coi AI là một công nghệ kỳ diệu, tồn tại trên hạ tầng đám mây và không có tác động lên thế giới bên ngoài. Thế nhưng thực tế là mỗi câu lệnh AI đều tiêu hao tài nguyên vật lý từ nơi nào đó trên thế giới”, TS. Scott McDonald, ngành Quản lý chuỗi cung ứng và logistics tại Đại học RMIT Việt Nam, nhận xét.

Ông tính toán rắng, nếu cứ trong 10 người lao động Việt Nam có một người sử dụng AI hàng ngày chỉ để viết email, thì nguồn lực tiêu hao cả năm sẽ lên đến hàng trăm nghìn mét khối nước và đủ điện để cung cấp cho một quận nhỏ ở thành phố.

“Chúng ta nên cân nhắc đến tính cần thiết của mỗi tương tác AI. Sử dụng AI để thực hiện phân tích tài chính phức tạp có thể là một cách thay thế tốt, giúp giảm nhiều giờ làm việc thủ công. Nhưng yêu cầu AI viết một email chào hỏi đơn giản hoặc một bài đăng trên mạng xã hội thì sao? Theo tôi thì không đáng”, TS. Scott McDonald nói.

Trong bối cảnh biến đổi khí hậu hiện nay, Việt Nam có một vị trí khá dễ tổn thương về năng lượng và nguồn nước, trong khi nhu cầu về trung tâm dữ liệu lại đang tăng cao. Hiện nay, cả nước có khoảng vài chục trung tâm dữ liệu quy mô nhỏ với tổng công suất toàn quốc là 182 MW, nhưng đến năm 2030, còn số này dự kiến tăng lên gần gấp đôi, tương đương 350 MW.

Ngoài ra, tỉ lệ sử dụng AI ngày càng tăng trong bộ phận dân số am hiểu công nghệ rất đông đảo trong nước cũng đang góp phần vào nhu cầu lớn hơn, thúc đẩy việc xây dựng thêm nhiều trung tâm dữ liệu ở các nước láng giềng như Singapore và Malaysia.

Việc có thêm nhiều trung tâm dữ liệu quy mô lớn cùng đi vào hoạt động sẽ đặt ra thách thức không nhỏ trong bối cảnh thiếu điện tái diễn, đặc biệt vào mùa hè. Các đập thủy điện – hiện cung cấp khoảng 28% điện năng toàn quốc – ngày càng dễ bị tổn thương bởi hạn hán kéo dài do biến đổi khí hậu. Trong khi đó, nhiệt điện than – vốn chiếm khoảng 50% sản lượng điện hiện nay và còn được lên kế hoạch mở rộng thêm 15% công suất – sẽ khiến lượng khí thải carbon gia tăng, khi nhu cầu điện tăng mạnh để phục vụ các hệ thống AI ngày càng phổ biến.

“Giải pháp chắc chắn không phải là từ bỏ AI, một công nghệ đang mang đến lợi ích thực sự về năng suất, mà là sử dụng AI một cách có ý thức hơn”, TS. Scott McDonald nhấn mạnh.

Chẳng hạn, với người dùng, ông khuyên chỉ nên dùng AI cho những nhiệm vụ phức tạp hoặc có tác động lớn – khi đó, AI mới thực sự tạo ra giá trị. Người dùng nên tự soạn thảo các nội dung trao đổi thường ngày thay vì giao phó hoàn toàn cho AI; tránh tạo lại những nội dung không cần thiết; và cân nhắc kỹ trước khi sử dụng các tính năng tạo hình ảnh bằng AI.

Đối với các doanh nghiệp, nhất là những đơn vị đang vận hành và khai thác các trung tâm dữ liệu ở Việt Nam, ông cho rằng điều quan trọng là đầu tư vào những công nghệ tiên tiến để khiến các trung tâm này xử lý dữ liệu tốt hơn, có những phương pháp làm mát sử dụng ít nước hơn, hoặc sử dụng năng lượng hiệu quả hơn.

Chẳng hạn, trung tâm dữ liệu thứ 14 của Viettel, khai trương tại Hòa Lạc vào năm ngoái với công suất 30 MW, đã đầu tư vào các hệ thống quản lý năng lượng và tích hợp điện tái tạo, nhằm đảm bảo ít nhất 30% nhu cầu điện được đáp ứng từ nguồn ít phát thải carbon.

Nhưng vẫn còn đó mối lo ngại rằng ngay cả khi dùng các biện pháp công nghệ quản lý nước tốt nhất và các nguồn năng lượng tái tạo trở nên nhiều hơn, chúng vẫn không thể chạy theo kịp tốc độ bùng nổ của các ứng dụng AI.

Trong bối cảnh Việt Nam tiếp tục số hóa nhanh chóng, việc hiểu được tác động thực tế của các công cụ ảo sẽ ngày càng trở nên quan trọng.

“Việt Nam cần một phong trào phát triển kỹ thuật số bền vững, nơi các chi phí môi trường tiềm ẩn được minh bạch và công khai,” TS. Scott McDonald nhận xét. Cũng giống như cách chúng ta đã bắt đầu ý thức hơn về rác thải nhựa và ô nhiễm không khí, giờ là lúc cần hiểu rõ ‘dấu chân kỹ thuật số’ của mình.

Theo ông, nếu không nhận thức rõ mối liên hệ giữa việc sử dụng AI với tiêu thụ năng lượng và nguồn nước, thì các cam kết phát thải ròng bằng 0 vào năm 2050 có nguy cơ trở thành khẩu hiệu suông. Mỗi truy vấn AI, mỗi hình ảnh được tạo ra, đều tiêu tốn một lượng điện và nước nhất định. Nếu chúng ta không kiểm soát được phần ‘vô hình’ này, thì tăng trưởng kỹ thuật số sẽ đánh đổi bằng chi phí môi trường ngày càng cao.