Tác động môi trường của AI đang ngày càng lớn

Vấn đề tiêu thụ điện: Cung cấp năng lượng cho cuộc cách mạng AI

Trí tuệ nhân tạo không chỉ là một bước nhảy vọt công nghệ; nó còn là một cỗ máy tiêu thụ năng lượng ở quy mô khổng lồ. Việc huấn luyện các mô hình tinh vi như GPT-4 đòi hỏi sức mạnh tính toán có thể tiêu thụ lượng điện tương đương với việc cung cấp điện cho hàng trăm hộ gia đình trong một năm. Đây không phải là chi phí một lần—mỗi truy vấn đến một hệ thống như ChatGPT sử dụng năng lượng nhiều hơn đáng kể so với một tìm kiếm web đơn giản, tạo ra một nhu cầu dai dẳng và ngày càng tăng lên các lưới điện toàn cầu.

Các chuyên gia nhấn mạnh rằng các cụm AI tạo sinh có thể tiêu thụ năng lượng nhiều hơn gấp bảy hoặc tám lần so với khối lượng công việc tính toán thông thường. Khi các công ty đua nhau xây dựng các trung tâm dữ liệu mới để hỗ trợ sự bùng nổ này, phần lớn nguồn điện cần thiết vẫn đến từ nhiên liệu hóa thạch, liên kết trực tiếp sự tiến bộ của AI với việc gia tăng lượng khí thải carbon dioxide. Cơ quan Năng lượng Quốc tế dự đoán rằng đến năm 2026, việc sử dụng điện từ các trung tâm dữ liệu và AI có thể đạt 4% mức tiêu thụ toàn cầu, sánh ngang với mức sử dụng của cả một quốc gia như Nhật Bản.

Khí thải Carbon: Cái giá vô hình của trí tuệ

Dấu chân carbon của AI mở rộng ra xa hơn nhiều so với ánh sáng lập lòe của một máy chủ. Một phân tích vòng đời đầy đủ cho thấy tác động bắt đầu từ việc sản xuất phần cứng chuyên dụng và tiếp tục xuyên suốt quá trình huấn luyện, triển khai và cuối cùng là xử lý. Ví dụ, việc huấn luyện GPT-3 được ước tính tạo ra khoảng 552 tấn CO2, và các mô hình mới hơn, lớn hơn thậm chí còn tiêu tốn nhiều hơn.

Đây không chỉ là vấn đề khí thải từ hoạt động; đó là một vấn đề mang tính hệ thống. Việc sản xuất các đơn vị xử lý đồ họa (GPU) liên quan đến các quy trình tiêu tốn nhiều năng lượng, và khi nhu cầu tăng vọt—với lượng vận chuyển đến các trung tâm dữ liệu tăng từ 2,67 triệu vào năm 2022 lên 3,85 triệu vào năm 2023—lượng khí thải nhà kính liên quan cũng tăng theo. Những khí thải này góp phần vào biến đổi khí hậu, thúc đẩy mất đa dạng sinh học và thời tiết cực đoan, đồng thời gây ô nhiễm không khí ở các cộng đồng địa phương, làm trầm trọng thêm các vấn đề sức khỏe như hen suyễn.

Những cỗ máy khát nước: Dấu chân nước khổng lồ của AI

Việc làm mát lượng nhiệt khổng lồ do tính toán AI tạo ra đòi hỏi một lượng nước khổng lồ, gây áp lực lên tài nguyên ở những khu vực vốn đã dễ bị tổn thương. Việc huấn luyện GPT-3 tại các trung tâm dữ liệu của Microsoft ở Mỹ có thể đã tiêu thụ gần 700.000 lít nước ngọt, và một truy vấn ChatGPT đơn lẻ có thể sử dụng lượng nước tương đương vài giọt, tích lũy nhanh chóng với hàng triệu tương tác hàng ngày.

Hơn một nửa số trung tâm dữ liệu mới kể từ năm 2022 nằm ở những khu vực mà nhu cầu nước vượt quá nguồn cung, làm trầm trọng thêm tình trạng khan hiếm. Ví dụ, một trung tâm Microsoft được đề xuất gần Phoenix ước tính sẽ sử dụng tới 56 triệu gallon nước mỗi năm, ảnh hưởng đến hệ sinh thái địa phương và nước uống. Việc sử dụng nước này, kết hợp với nhu cầu nước ngọt của các nhà máy điện nhiên liệu hóa thạch cung cấp điện cho các trung tâm này, tạo ra gánh nặng kép lên nguồn nước của hành tinh chúng ta.

Vòng tuần hoàn ẩn của sự cạn kiệt

Nước không chỉ dùng để làm mát; nó còn nằm trong chuỗi cung ứng năng lượng. Các nhà máy than và khí đốt cần nước cho hoạt động của chúng, có nghĩa là mỗi watt điện cung cấp năng lượng cho AI gián tiếp lấy từ các nguồn nước ngọt. Trong một thế giới đang đối mặt với hạn hán ngày càng gia tăng, điều này tạo ra nhu cầu cấp thiết về các công nghệ làm mát và chiến lược định vị sáng tạo để giảm bớt cơn khát của AI.

Vượt ra ngoài đám mây: Phần cứng và khai thác tài nguyên

Tác động môi trường của AI bắt đầu từ lâu trước khi một mô hình được huấn luyện, bắt nguồn từ việc khai thác nguyên liệu thô. Phần cứng hiệu suất cao phụ thuộc vào các kim loại như đồng, nhu cầu về loại này được dự báo sẽ tăng gần gấp đôi do AI, thúc đẩy các hoạt động khai thác mỏ có thể liên quan đến hóa chất độc hại và phá vỡ môi trường sống.

Việc sản xuất GPU và máy chủ đòi hỏi năng lượng và tài nguyên đáng kể, góp phần vào lượng khí thải carbon và ô nhiễm. Việc thúc đẩy sản xuất chip mạnh hơn đẩy nhanh chu kỳ này, như đã thấy với NVIDIA, AMD và Intel tăng cường sản xuất. Cường độ vật liệu này nhấn mạnh rằng tác động của AI không phải là ảo—nó được nhúng một cách vật lý vào cảnh quan của chúng ta thông qua sự cạn kiệt tài nguyên và các quy trình công nghiệp.

Kiếp sau điện tử: Núi rác thải điện tử ngày càng lớn

Khi phần cứng AI trở nên lỗi thời, nó góp phần vào cuộc khủng hoảng rác thải điện tử toàn cầu, dự kiến sẽ đạt 82 triệu tấn vào năm 2030. AI có thể đóng góp tới 5 triệu tấn chất thải này vào năm 2030, chứa các chất độc hại như thủy ngân và chì gây rủi ro cho đất và nước nếu không được quản lý đúng cách.

Rác thải điện tử này không chỉ là vấn đề xử lý; nó đại diện cho sự mất mát của các vật liệu và năng lượng quý giá đã đầu tư vào sản xuất. Trong khi bản thân AI cuối cùng có thể hỗ trợ trong robot tái chế, quỹ đạo hiện tại nhấn mạnh sự cần thiết của các nguyên tắc kinh tế tuần hoàn trong thiết kế công nghệ, nhấn mạnh độ bền, khả năng sửa chữa và tái chế để kiềm chế sự phát triển của bãi rác kỹ thuật số này.

Gánh nặng không đồng đều: Công bằng môi trường và AI

Tác động môi trường của AI không được phân bổ đồng đều; chúng thường đè nặng nhất lên những cộng đồng vốn đã đối mặt với áp lực. Các trung tâm dữ liệu thường đặt ở những khu vực có mức độ căng thẳng về nước từ trung bình đến cao, làm trầm trọng thêm tình trạng thiếu hụt và ô nhiễm địa phương. Ví dụ, ở Iowa, một cụm trung tâm dữ liệu của Microsoft chịu trách nhiệm cho 6% lượng nước ngọt sử dụng của một thị trấn, cho thấy nhu cầu công nghệ toàn cầu có thể gây áp lực lên tài nguyên địa phương như thế nào.

Gánh nặng không đồng đều này làm dấy lên những lo ngại về đạo đức, khi các khu vực bị thiệt thòi phải gánh chịu hậu quả nặng nề nhất của sự suy thoái không khí và nước trong khi nhận được ít lợi ích hơn từ những tiến bộ của AI. Giải quyết vấn đề này đòi hỏi các đánh giá tác động minh bạch và các chính sách ưu tiên phân bổ nguồn lực công bằng, đảm bảo rằng cuộc cách mạng AI không làm sâu sắc thêm những bất công môi trường hiện có.

Cân bằng: Liệu AI có thể là một phần của giải pháp?

Bất chấp dấu chân đáng kể của mình, AI hứa hẹn cho sự bền vững môi trường. Nó có thể tối ưu hóa lưới điện năng lượng tái tạo, mô hình hóa các kịch bản biến đổi khí hậu và tăng cường nỗ lực bảo tồn, chẳng hạn như theo dõi nạn phá rừng hoặc giám sát khí thải. Các dự án như Green Light của Google sử dụng AI để giảm lượng khí thải xe cộ bằng cách tối ưu hóa luồng giao thông, cho thấy các ứng dụng tích cực tiềm năng.

Để khai thác tiềm năng này một cách có trách nhiệm, chúng ta cần một cách tiếp cận toàn diện: phát triển các thuật toán tiết kiệm năng lượng hơn, cung cấp năng lượng cho các trung tâm dữ liệu bằng năng lượng tái tạo và áp dụng các hệ thống làm mát tiết kiệm nước. Đổi mới phải tập trung vào việc giảm cường độ tài nguyên của AI trong khi định hướng khả năng của nó để giải quyết các thách thức sinh thái. Bằng cách tích hợp tính bền vững vào sự phát triển cốt lõi của AI, chúng ta có thể biến nó từ một gánh nặng thành một đòn bẩy cho một tương lai xanh hơn, nơi công nghệ và môi trường phát triển hài hòa.