Sự phát triển nhanh chóng của các công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI) đã biến đổi nhiều ngành công nghiệp từ y tế đến giao thông. Một công nghệ AI như vậy đã thu hút sự chú ý đáng kể là ChatGPT của OpenAI, một mô hình ngôn ngữ có thể tạo ra văn bản giống con người dựa trên các gợi ý được cho. Mặc dù tiềm năng ứng dụng của ChatGPT rất lớn, nhưng đã có ngày càng nhiều lo ngại về tác động môi trường của các công nghệ AI, đặc biệt là về mặt tiêu thụ năng lượng. Khi nhu cầu về các giải pháp AI tiếp tục tăng cao, việc xem xét xem các công nghệ AI như ChatGPT có thể áp dụng các phương pháp bền vững và xanh là rất quan trọng.
Để hiểu được khó khăn về năng lượng mà các công nghệ AI đang đối mặt, việc nghiên cứu quá trình huấn luyện các mô hình AI là cần thiết. Thông thường, các mô hình AI được huấn luyện bằng cách sử dụng tập dữ liệu lớn, đòi hỏi tài nguyên tính toán mạnh để xử lý. Quá trình này, được gọi là học sâu, tiêu thụ một lượng năng lượng đáng kể. Trên thực tế, một nghiên cứu của Đại học Massachusetts Amherst đã chỉ ra rằng việc huấn luyện một mô hình AI duy nhất có thể thải ra lượng khí carbon dioxide tương đương với năm ô tô trong suốt cuộc đời chúng. Do đó, tác động môi trường của các công nghệ AI không thể bị bỏ qua.
Tiêu thụ năng lượng của các công nghệ AI được làm nặng hơn bởi sự phức tạp ngày càng tăng của các mô hình AI. Khi các nhà nghiên cứu cố gắng cải thiện hiệu suất của các mô hình AI như ChatGPT, họ thường tăng kích thước các mô hình và tập dữ liệu được sử dụng cho việc huấn luyện. Điều này lại dẫn đến nhu cầu cao hơn về tài nguyên tính toán và năng lượng. Sự tăng trưởng số mũ về độ phức tạp của các mô hình AI đã gây ra một cuộc tranh luận về việc liệu lợi ích của các tiến bộ AI có vượt trội hơn so với chi phí môi trường hay không.
Tuy nhiên, đáng chú ý rằng cộng đồng AI nhận thức về khó khăn về năng lượng và đang tích cực khám phá các phương pháp để giảm tác động môi trường của các công nghệ AI. Một phương pháp như vậy là phát triển phần cứng tiết kiệm năng lượng hơn. Các công ty như NVIDIA và Google đã đầu tư vào thiết kế chip AI chuyên dụng tiêu thụ ít năng lượng trong khi vẫn duy trì hiệu suất cao. Những con chip này, được gọi là Tensor Processing Units (TPUs) và Graphcore’s Intelligence Processing Units (IPUs), được thiết kế đặc biệt cho công việc AI và có thể giảm đáng kể nhu cầu về tiêu thụ năng lượng của các mô hình AI.
Một phương pháp khác để giảm tác động môi trường của các công nghệ AI là tối ưu hóa các thuật toán AI. Các nhà nghiên cứu đang không ngừng làm việc để phát triển các thuật toán hiệu quả hơn có thể đạt được cùng mức hiệu suất với ít tài nguyên tính toán hơn. Các kỹ thuật như loại bỏ mô hình, lượng tử hóa và truyền thụ kiến thức đang được áp dụng để nén các mô hình AI mà không ảnh hưởng đến độ chính xác của chúng. Những tối ưu này không chỉ giảm tiêu thụ năng lượng trong quá trình huấn luyện, mà còn làm cho các mô hình AI dễ dàng truy cập hơn trên các thiết bị có công suất tính toán hạn chế, chẳng hạn như điện thoại thông minh và các thiết bị IoT.
Hơn nữa, các nhà nghiên cứu AI ngày càng áp dụng việc chia sẻ các mô hình đã được huấn luyện trước. Bằng cách chia sẻ các mô hình mà đã trải qua quá trình huấn luyện tốn kém tài nguyên, các nhà nghiên cứu có thể xây dựng trên công trình hiện có mà không cần bắt đầu từ đầu. Phương pháp hợp tác này không chỉ tăng tốc phát triển các công nghệ AI mà còn giúp giảm tổng tiêu thụ năng lượng liên quan đến việc huấn luyện các mô hình AI.
Tóm lại, khó khăn về năng lượng mà các công nghệ AI như ChatGPT đang đối mặt là một vấn đề đáng quan tâm cần được giải quyết. Trong khi tác động môi trường của các công nghệ AI không thể phủ nhận, cộng đồng AI đang tích cực làm việc để phát triển các phương pháp bền vững nhằm giảm thiểu tác động này. Bằng việc đầu tư vào phần cứng tiết kiệm năng lượng, tối ưu hóa các thuật toán AI và tạo một môi trường nghiên cứu hợp tác, có thể để các công nghệ AI trở nên xanh và đóng góp vào một tương lai bền vững hơn.
