AI tạo sinh sở hữu năng lực sản sinh nội dung nguyên bản và thường được bàn luận dưới góc độ quyền lợi của nghệ sĩ, chủ sở hữu bản quyền hoặc lao động của con người. Tuy nhiên, tác động đến môi trường lại ít được chú ý.
Hãy cùng nhìn nhận AI – công cụ ngày càng hỗ trợ mạnh mẽ cho hoạt động sáng tạo của chúng ta – dưới lăng kính nghiên cứu về tiêu thụ năng lượng và ảnh hưởng môi trường, để mở rộng suy ngẫm về chủ đề này.
Tiêu thụ năng lượng khác nhau tùy theo từng tác vụ
Một nhóm nghiên cứu từ startup AI phối hợp với các nhà khoa học Đại học Carnegie Mellon đã tiến hành một nghiên cứu tập trung vào lượng khí CO2 phát thải tùy theo từng tác vụ mà AI thực hiện, nhằm đo lường chính xác lượng phát thải này.
Kết quả cho thấy, với các tác vụ đơn giản như phân loại văn bản, lượng CO2 phát thải chỉ khoảng 0,2 ~ 0,5g cho mỗi 1.000 truy vấn. Ngược lại, với các tác vụ phức tạp như tạo hình ảnh – lĩnh vực đang rất được quan tâm gần đây – lượng CO2 phát thải có thể lên tới 1.000g cho mỗi 1.000 hình ảnh được tạo ra.
Nói cách khác, các tác vụ đơn giản như phân loại văn bản có hiệu suất năng lượng cao và lượng phát thải thấp, trong khi các tác vụ phức tạp như tạo hình ảnh lại tiêu tốn nhiều năng lượng và phát thải nhiều hơn đáng kể.
Image by Douglas
Xét về tiêu thụ năng lượng, để tạo ra 1.000 hình ảnh cần tới 2,907 kWh. Con số này có thể không lớn, nhưng để sạc đầy pin cho một chiếc Tesla Model 3 – dòng xe điện nổi tiếng – cần tới 50 kWh, tương đương với năng lượng tạo ra chỉ 17.200 hình ảnh.
Hiện nay, các nền tảng như DALL-E, Midjourney, Adobe Firefly... đang tạo ra khối lượng hình ảnh khổng lồ mỗi ngày. Nếu giả định mức tiêu thụ năng lượng tương đương với nghiên cứu trên, thì lượng điện tiêu thụ hàng ngày có thể đủ để sạc cho hàng nghìn, thậm chí hàng chục nghìn xe điện.
Những tác động môi trường khó nhận thấy khác
AI không chỉ tiêu thụ năng lượng khi thực hiện tác vụ, mà quá trình huấn luyện và triển khai mô hình còn đòi hỏi lượng năng lượng lớn hơn nhiều.
Thực tế, việc tính toán chi phí năng lượng cho huấn luyện mô hình là rất khó, nhưng điều đã được biết đến là mức tiêu thụ năng lượng cho huấn luyện vượt xa so với khi thực hiện tác vụ.
Chẳng hạn, với ChatGPT – mô hình GPT-3 sử dụng tới 175 tỷ tham số – quá trình huấn luyện đã tiêu tốn 1.287 MWh.
Image by doraseiji
Sáng tạo do AI và con người cùng kiến tạo
Khi nhìn nhận AI dưới góc độ tác động môi trường, rõ ràng có nhiều vấn đề cần cân nhắc như tiêu thụ năng lượng và phát thải CO2.
Tuy nhiên, AI cũng mang lại nhiều lợi ích, chẳng hạn như cho phép chỉnh sửa, tổng hợp hình ảnh chỉ bằng chỉ dẫn văn bản mà không cần kiến thức chuyên môn hay kỹ thuật cao.
Sự phát triển của AI trong tương lai có lẽ sẽ phụ thuộc vào cách chúng ta lựa chọn tiếp cận và sử dụng công nghệ này.
