AI hay trí tuệ nhân tạo đang dần trở thành động lực của ngành công nghiệp khi nó giúp con người phát hiện ung thư, lái xe và dự đoán thiên tai,…Thế nhưng chúng ta đều không hay biết rằng, quá trình đào tại AI cũng gây ra những hệ lụy cho môi trường.

Theo một nghiên cứu mới đây của các nhà khoa học Mỹ, mô hình đào tạo AI phổ biến có thể phát thải ra hơn 283,9 tấn CO2. Con số này nhiều hơn 5 lần số lượng khí thải trung bình mà một chiếc xe tại Mỹ phát thải ra môi tường trong suốt vòng đời của nó, tính bao gồm cả công đoạn sản xuất xe hơi.

Hầu như các nhà nghiên cứu AI đều tỏ ra bất ngờ với những tác động tiềm tàng của AI đối với môi trường.

Việc giúp máy móc có thể hiểu được ngôn ngữ là hành vi gây hại cho môi trường?

Theo Interesting Engineering, nghiên cứu trên tiến hành tìm hiểu quá trình xử lý ngôn ngữ tự nhiên hoặc lập trình ngôn ngữ tư duy (NLP). Cộng đồng nghiên cứu NLP đã đóng góp khá nhiều cho công nghệ trong thời gian quan, bao gồm việc dịch máy và hoàn thành câu.

Tuy nhiên để đánh đổi những cải tiến trong thời gian qua trên nhiều ứng dụng, việc đào tạo AI hiểu được ngôn ngữ của con người đòi hỏi một lượng dữ liệu khổng lồ được thu thập từ Internet. Đặc biệt việc chuyển đổi các bộ dữ liệu này thành một chương trình đào tạo cần tới một nguồn năng lượng máy tính khổng lồ.

Nguồn năng lượng đó đền từ đâu?

Tất nhiên điện năng được lấy từ nhà máy điện và để tạo ra điện, con người cần tới các nguồn tài nguyên như nhiên liệu hóa thạch, hạt nhân,…và đó chỉ là một trong số ít những nguyên nhân gây ra biến đổi khí hậu và ô nhiễm môi trường.

Bốn mô hình được các nhà nghiên cứu sử dụng để xác định tác động của quá trình đào tạo AI đối với môi trường gồm Transformer, ELMo, BERT và GPT-2. Để tìm ra mức độ phát thải CO2 của các mô hình này, nhóm nghiên cứu tiến hành đào tạo từng mô hình một, dựa trên một GPU duy nhất trong vòng tối đa 1 ngày. Hoạt động này nhằm đo lượng điện tiêu thụ của AI.

Sau đó, họ sử dụng số giờ đào tạo các mô hình để tính tổng điện năng mà toàn bộ quá trình đào tạo có thể tiêu thụ. Con số này sau đó sẽ được chuyển đổi thành khối lượng CO2 phát thải. Kết quả cho thấy, chi phí đào tạo AI và tác động của nó với môi trường tỷ lệ thuận với quy mô của mô hình huấn luyện AI.

Bước cuối cùng và cũng là tốn kém nhất chính là cải thiện độ chính xác của AI. Mặc dù vậy đây cũng là bước gây ra tác động lớn nhất đối với môi trường.

Với các mô hình loại bỏ bước cuối cùng, lượng phát thải CO2 ước tính chỉ vào khoảng 635kg CO2. Con số này tương đương với lượng CO2 của một chuyến bay vòng quanh nước Mỹ áp dụng cho một người.

Điều tồi tệ hơn là khi các nhà nghiên cứu khẳng định, đây chỉ là những con số khiêm tốn vì các nhà nghiên cứu chỉ đào tạo mô hình AI với mức tiêu thụ điện năng tối thiểu. Hầu hết các chương trình đào tạo AI thực tế sẽ cần một lượng điện năng khổng lồ hơn thế.

Tác động từ việc huấn luyện AI là rất lớn. Đó là lý do nhóm nghiên cứu đề xuất chuyển hoạt động nghiên cứu AI ra khỏi các học viện và áp dụng chỉ trong nội bộ một không gian riêng. Có thể thấy, chi phí để phát triển AI thực tế rất lớn vì nó không chỉ tốn tài nguyên mà còn gián tiếp gây ô nhiễm môi trường.

Mặc dù AI đang thúc đẩy sự phát triển của nhiều ngành công nghiệp như quốc phòng, y tế, giáo dục. Nhưng rõ ràng việc theo dõi và giám sát sự phát triển của AI sẽ ngày càng khó khăn hơn nếu như các nguồn tài nguyên dần cạn kiệt.

Tiến Thanh

AI hay trí tuệ nhân tạo đang dần trở thành động lực của ngành công nghiệp khi nó giúp con người phát hiện ung thư, lái xe và dự đoán thiên tai,…Thế nhưng chúng ta đều không hay biết rằng, quá trình đào tại AI cũng gây ra những hệ lụy cho môi trường.

Theo một nghiên cứu mới đây của các nhà khoa học Mỹ, mô hình đào tạo AI phổ biến có thể phát thải ra hơn 283,9 tấn CO2. Con số này nhiều hơn 5 lần số lượng khí thải trung bình mà một chiếc xe tại Mỹ phát thải ra môi tường trong suốt vòng đời của nó, tính bao gồm cả công đoạn sản xuất xe hơi.

Hầu như các nhà nghiên cứu AI đều tỏ ra bất ngờ với những tác động tiềm tàng của AI đối với môi trường.

Việc giúp máy móc có thể hiểu được ngôn ngữ là hành vi gây hại cho môi trường?

Theo Interesting Engineering, nghiên cứu trên tiến hành tìm hiểu quá trình xử lý ngôn ngữ tự nhiên hoặc lập trình ngôn ngữ tư duy (NLP). Cộng đồng nghiên cứu NLP đã đóng góp khá nhiều cho công nghệ trong thời gian quan, bao gồm việc dịch máy và hoàn thành câu.

Tuy nhiên để đánh đổi những cải tiến trong thời gian qua trên nhiều ứng dụng, việc đào tạo AI hiểu được ngôn ngữ của con người đòi hỏi một lượng dữ liệu khổng lồ được thu thập từ Internet. Đặc biệt việc chuyển đổi các bộ dữ liệu này thành một chương trình đào tạo cần tới một nguồn năng lượng máy tính khổng lồ.

Nguồn năng lượng đó đền từ đâu?

Tất nhiên điện năng được lấy từ nhà máy điện và để tạo ra điện, con người cần tới các nguồn tài nguyên như nhiên liệu hóa thạch, hạt nhân,…và đó chỉ là một trong số ít những nguyên nhân gây ra biến đổi khí hậu và ô nhiễm môi trường.

Bốn mô hình được các nhà nghiên cứu sử dụng để xác định tác động của quá trình đào tạo AI đối với môi trường gồm Transformer, ELMo, BERT và GPT-2. Để tìm ra mức độ phát thải CO2 của các mô hình này, nhóm nghiên cứu tiến hành đào tạo từng mô hình một, dựa trên một GPU duy nhất trong vòng tối đa 1 ngày. Hoạt động này nhằm đo lượng điện tiêu thụ của AI.

Sau đó, họ sử dụng số giờ đào tạo các mô hình để tính tổng điện năng mà toàn bộ quá trình đào tạo có thể tiêu thụ. Con số này sau đó sẽ được chuyển đổi thành khối lượng CO2 phát thải. Kết quả cho thấy, chi phí đào tạo AI và tác động của nó với môi trường tỷ lệ thuận với quy mô của mô hình huấn luyện AI.

Bước cuối cùng và cũng là tốn kém nhất chính là cải thiện độ chính xác của AI. Mặc dù vậy đây cũng là bước gây ra tác động lớn nhất đối với môi trường.

Với các mô hình loại bỏ bước cuối cùng, lượng phát thải CO2 ước tính chỉ vào khoảng 635kg CO2. Con số này tương đương với lượng CO2 của một chuyến bay vòng quanh nước Mỹ áp dụng cho một người.

Điều tồi tệ hơn là khi các nhà nghiên cứu khẳng định, đây chỉ là những con số khiêm tốn vì các nhà nghiên cứu chỉ đào tạo mô hình AI với mức tiêu thụ điện năng tối thiểu. Hầu hết các chương trình đào tạo AI thực tế sẽ cần một lượng điện năng khổng lồ hơn thế.

Tác động từ việc huấn luyện AI là rất lớn. Đó là lý do nhóm nghiên cứu đề xuất chuyển hoạt động nghiên cứu AI ra khỏi các học viện và áp dụng chỉ trong nội bộ một không gian riêng. Có thể thấy, chi phí để phát triển AI thực tế rất lớn vì nó không chỉ tốn tài nguyên mà còn gián tiếp gây ô nhiễm môi trường.

Mặc dù AI đang thúc đẩy sự phát triển của nhiều ngành công nghiệp như quốc phòng, y tế, giáo dục. Nhưng rõ ràng việc theo dõi và giám sát sự phát triển của AI sẽ ngày càng khó khăn hơn nếu như các nguồn tài nguyên dần cạn kiệt.

Tiến Thanh

Trong bản báo cáo nói trên, cảm ứng vân tay dưới màn hình được nhận định cho phép các thiết bị có hiển thị toàn màn hình với tỷ lệ 18:9 hoặc cao hơn với tính năng nhận diện vân tay đã bị ẩn đi ở  phía trước điện thoại. Hiện tại, mới chỉ có hai dòng máy có cảm ứng vân tay dưới màn hình: Vivo X20 Plus ID, được bán chủ yếu tại thị trường Trung Quốc và Porsche Design Huawei Mate RS, phiên bản hạn chế số lượng có 3 camera sau lưng với giá 2.100 USD.

Từ trung tâm công nghệ Zhongguancun ở Bắc Kinh với Baidu và Sina; Alibaba ở Hàng Châu, đến Tencent và Huawei ở Thâm Quyến, sự đổi mới và tinh thần khởi nghiệp trở thành một nhân tố then chốt của tăng trưởng kinh tế Trung Quốc. Do đó, việc phát triển môi trường đầu tư là vô cùng quan trọng.

Đầu tiên, để thu hút các nhà đầu tư, chính quyền quyết định thử nghiệm các chính sách nhập cư và kinh doanh mới. Bắt đầu với việc loại bỏ hạn chế về lao động để khuyến khích đầu tư trong ngành công nghệ và dịch vụ tại Thượng Hải, thu hút nhân tài trong nước và nước ngoài đến Thượng Hải đầu tư khởi nghiệp, sau đó mở rộng chính sách này ra cả nước.