Cần thêm các tiêu chuẩn để điều chỉnh mối quan hệ giữa hiệu suất AI và mức năng lượng tiêu thụ.
Ngày 23-6-2025, tác giả Kameryn Griesser trong bài viết “Những câu promt AI của bạn có thể tác động không tốt đến môi trường” đã phơi bày một khía cạnh ít được biết đến, nhưng ngày càng đáng lo ngại về sự phát triển nhanh chóng của trí tuệ nhân tạo (AI) tạo sinh và chi phí môi trường tiềm ẩn phải trả giá.
AI tạo sinh tiện lợi nhưng ảnh hưởng môi trường
Ngày càng có nhiều các cá nhân hay tổ chức sử dụng phổ biến các mô hình AI tạo sinh như một công cụ giải quyết vấn đề hằng ngày. Tuy nhiên đằng sau sự tiện lợi đó là một thực tế khắc nghiệt: mỗi vấn đề AI giải quyết đều đi kèm với những chi phí môi trường ẩn đang ngày càng chồng chất, trong đó điểm mấu chốt của vấn đề nằm ở cách thức hoạt động của AI.
Mỗi từ trong lệnh nhắc (prompt) mà người dùng nhập vào được phân tách thành các “mã token ID” (clusters of numbers called “token IDs”). Những mã này sau đó được gửi đến các trung tâm dữ liệu khổng lồ, một số có kích thước lớn hơn cả sân bóng đá.
Tại đây hàng loạt máy tính lớn thực hiện hàng chục phép tính nhanh chóng để tạo ra phản hồi.
Các trung tâm này thường được cấp năng lượng từ các nhà máy nhiệt điện than hoặc khí đốt tự nhiên, những nguồn năng lượng hóa thạch gây ô nhiễm môi trường nghiêm trọng.
Toàn bộ quá trình tính toán của máy tính, theo ước tính thường được trích dẫn của Viện Nghiên cứu Điện lực (Electric Power Research Institute), có thể tiêu tốn năng lượng gấp 10 lần so với một tìm kiếm Google thông thường. Con số này thực sự đáng báo động, đặc biệt khi xét đến tần suất và quy mô sử dụng AI hiện nay.
Cần tiêu chuẩn để đo lường mức độ thiệt hại
Để định lượng “thiệt hại” từ mỗi lệnh nhắc AI, các nhà nghiên cứu ở Đức đã thực hiện một nghiên cứu sâu rộng.
Họ thử nghiệm 14 hệ thống mô hình ngôn ngữ lớn (LLM viết tắt của Large Language Mode) bằng cách đặt cả câu hỏi trả lời tự do và câu hỏi trắc nghiệm. Kết quả nghiên cứu, được công bố trên tạp chí Frontiers in Communication, đã chỉ ra những phát hiện quan trọng:
Theo tìm hiểu từ Tuổi Trẻ Online, các câu hỏi phức tạp tạo ra lượng khí thải carbon dioxide gấp 6 lần so với các câu hỏi có câu trả lời súc tích. Điều này ngụ ý rằng, việc sử dụng AI một cách cân nhắc, với các câu hỏi rõ ràng và đi thẳng vào vấn đề, có thể giúp giảm thiểu tác động môi trường.
Thông thường, các LLM “thông minh hơn”, tiêu tốn nhiều năng lượng hơn này, có hàng chục tỉ tham số (parameters) – là các trọng số được sử dụng để xử lý mã token ID – nhiều hơn so với các mô hình nhỏ hơn, súc tích hơn.
Dauner ví von điều này giống như một mạng lưới thần kinh trong não: “Càng nhiều kết nối thần kinh, bạn càng có thể suy nghĩ nhiều hơn để trả lời một câu hỏi”.
Mặc dù khả năng lập luận và hiệu suất cao hơn mong muốn, chúng lại tiêu hao năng lượng đáng kể, đặt ra thách thức cho việc phát triển AI bền vững.
Lời kêu gọi hành động và giải pháp trong tương lai
Theo Tuổi Trẻ Online, sự thông dụng của việc tích hợp AI vào công việc thường ngày đã đặt ra một vấn đề nhức nhối trong bối cảnh cuộc khủng hoảng khí hậu ngày càng trầm trọng.
Cũng có thể xem đó là lời nhắc nhở về trách nhiệm môi trường của chúng ta khi sử dụng công nghệ. Người dùng cần được thông báo về chi phí môi trường tiềm ẩn của việc sử dụng AI.
Ngành công nghiệp AI cần ưu tiên nghiên cứu và phát triển các mô hình và kiến trúc hiệu quả năng lượng hơn. Điều này có thể bao gồm việc tối ưu hóa thuật toán, sử dụng các trung tâm dữ liệu xanh hơn, hoặc khám phá các phương pháp tính toán ít tốn kém năng lượng hơn.
Ngoài ra các nhà phát triển AI và nhà cung cấp dịch vụ nên minh bạch hơn về lượng khí thải carbon liên quan đến việc sử dụng sản phẩm của họ. Điều này sẽ cho phép người dùng và doanh nghiệp đưa ra lựa chọn sáng suốt hơn.
Bên cạnh đó, cần có thêm nghiên cứu để hiểu rõ hơn về mối quan hệ giữa hiệu suất AI và tiêu thụ năng lượng, cũng như tìm kiếm các giải pháp giảm thiểu tác động môi trường. Sự hợp tác giữa các nhà khoa học, kỹ sư và nhà hoạch định chính sách là rất quan trọng.
Đã đến lúc phải suy nghĩ lại về cách chúng ta tương tác với công nghệ AI, và đặt ra câu hỏi quan trọng về sự bền vững của nó trong tương lai. Khi AI tiếp tục phát triển và trở nên mạnh mẽ hơn, việc giải quyết gánh nặng năng lượng và khí thải carbon sẽ không còn là một lựa chọn, mà là một yêu cầu cấp bách để đảm bảo rằng sự tiến bộ công nghệ không đi kèm với sự suy thoái môi trường.
