Hội nghị Trí tuệ Nhân tạo Thế giới (WAIC) ở Thượng Hải, ngày 4 tháng 7 năm 2024. Ảnh AFP

Một quy trình tiêu tốn nhiều năng lượng hơn

Được tạp chí Time của Mỹ công nhận là một trong 100 nhân vật có ảnh hưởng nhất trong lĩnh vực AI vào năm 2024, nhà nghiên cứu người Canada gốc Nga này đã tìm cách định lượng lượng khí thải của các chương trình như ChatGPT hoặc Midjourney trong nhiều năm.

“Tôi thấy đặc biệt thất vọng khi AI được sử dụng để tìm kiếm thông tin trên Internet”, nhà nghiên cứu Luccioni chia sẻ với AFP tại Hội nghị ALL IN dành riêng cho trí tuệ nhân tạo ở Montreal.

Các mô hình ngôn ngữ mà các AI này dựa trên đòi hỏi khả năng tính toán khổng lồ để huấn luyện trên hàng tỷ dữ liệu, đòi hỏi các máy chủ mạnh mẽ. Thêm vào đó là năng lượng tiêu thụ để đáp ứng yêu cầu của người dùng.

“Thay vì chỉ trích xuất thông tin, giống như cách công cụ tìm kiếm sẽ làm để tìm thủ đô của một quốc gia chẳng hạn, những AI này tạo ra thông tin mới, khiến toàn bộ quy trình tiêu tốn nhiều năng lượng hơn”, bà Luccioni nhấn mạnh.

Theo Cơ quan Năng lượng Quốc tế (IEA), bằng cách kết hợp AI và lĩnh vực tiền điện tử, các trung tâm dữ liệu đã tiêu thụ gần 460 TWh điện vào năm 2022, tương đương 2% tổng sản lượng toàn cầu.

Chấm điểm các thuật toán như Nutri-score

Là người tiên phong trong nghiên cứu về tác động của AI đối với khí hậu, bà Sasha Luccioni đã tham gia vào việc tạo ra một công cụ dành cho các nhà phát triển vào năm 2020 để định lượng lượng khí thải carbon khi thực thi một đoạn mã. Công cụ “CodeCarbon” kể từ đó đã được tải xuống hơn một triệu lần.

Hiện bà đang dẫn dắt chiến lược khí hậu của công ty khởi nghiệp Hugging Face, một nền tảng chia sẻ các mô hình AI truy cập mở, hiện đang nghiên cứu việc tạo ra một hệ thống chứng nhận thuật toán.

Chương trình này, tương tự như “Energy Star” - một chương trình đánh giá tiêu thụ năng lượng của các thiết bị tại Hoa Kỳ, hoặc giống như Nutri-score của Pháp trong ngành thực phẩm, sẽ giúp bạn có thể biết mức tiêu thụ năng lượng của một mô hình nhằm khuyến khích người dùng và nhà phát triển “đưa ra quyết định tốt hơn”.

Bà Luccioni giải thích: “Mặc dù chúng tôi không tính đến nước hoặc các vật liệu quý hiếm, nhưng ít nhất chúng tôi biết rằng đối với một nhiệm vụ cụ thể, chúng tôi có thể đo lường hiệu quả sử dụng năng lượng và đưa ra các mức đánh giá như mô hình này đạt điểm A+, còn mô hình kia là D”.

Lượng khí thải của Google tăng 48% từ năm 2019 đến năm 2023

Để phát triển công cụ của mình, bà Sasha Luccioni đang thử nghiệm trên các mô hình AI tổng quát có thể truy cập được cho tất cả mọi người (nguồn mở), nhưng bà cũng muốn áp dụng trên các mô hình của Google hoặc OpenAI (nhà sáng lập ChatGPT), những công ty hiện tại vẫn còn do dự.

Mặc dù các gã khổng lồ công nghệ này đã cam kết đạt được mức trung hòa carbon vào cuối thập kỷ này, nhưng ​​lượng khí thải nhà kính của họ vẫn tăng lên vào năm 2023 do AI: +48% đối với Google so với năm 2019 và +29% đối với Microsoft so với năm 2020.

Nếu không có biện pháp điều chỉnh các hệ thống AI này, đồng nghĩa với việc “chúng ta đang đẩy nhanh cuộc khủng hoảng khí hậu”, bà than thở và yêu cầu sự minh bạch hơn từ các công ty.

Bà Luccioni cho rằng giải pháp có thể đến từ các Chính phủ, những người hiện tại “đang mù mờ” không biết những gì có trong các bộ dữ liệu hoặc cách các thuật toán được huấn luyện. “Khi đã có sự minh bạch, chúng ta có thể bắt đầu lập pháp”, chuyên gia nhấn mạnh.

Lời kêu gọi sử dụng năng lượng hiệu quả bằng cách chọn đúng công cụ

“Đối với nhà nghiên cứu ở Montreal, chúng tôi cũng cần giải thích cho mọi người những gì AI có thể tạo ra và không thể làm được cũng như với chi phí như thế nào”, bà Luccioni nói.

Trong nghiên cứu mới nhất của mình, bà đã thực hiện nhiều thử nghiệm để chứng minh rằng việc tạo ra hình ảnh có độ phân giải cao bằng trí tuệ nhân tạo sẽ tiêu tốn nhiều năng lượng tương đương với việc sạc đầy pin điện thoại di động.

Vào thời điểm ngày càng có nhiều công ty muốn dân chủ hóa công nghệ mới này bằng cách tích hợp AI dưới nhiều hình thức (như chatbot, thiết kết nối, tìm kiếm trực tuyến), bà Sasha Luccioni kêu gọi “sử dụng năng lượng hiệu quả”.

Bà nhấn mạnh rằng mục đích ở đây không phải là chống lại AI mà là chọn những công cụ phù hợp và sử dụng chúng một cách khôn ngoan.

Trí tuệ nhân tạo nhân tố thay đổi cuộc chơi

Trí tuệ nhân tạo giúp gì cho tìm kiếm và thăm dò dầu khí?

Công nghệ machine learning giúp thế giới tiếp cận dễ dàng năng lượng địa nhiệt