Tác động của Trí tuệ nhân tạo đến môi trường

Ở mặt tích cực, AI đang góp phần cải thiện mối quan hệ giữa con người với môi trường, xong nó cũng có những tác động tiêu cực tới môi trường



Tác động tích cực của AI tới môi trường

Có thể nói, AI là một công cụ mạnh mẽ để chống lại biến đổi khí hậu. Nghiên cứu công bố trên tạp chí Nature Communication vào năm ngoái cho thấy AI có thể giúp đạt được 93% các chỉ tiêu môi trường trong danh sách 17 Mục tiêu Phát triển Bền vững (SDG) của Liên Hợp Quốc đến năm 2030, thông qua việc tạo ra thành phố thông minh phát thải carbon thấp, kiểm soát các thiết bị IoT tự điều chỉnh điện năng tiêu thụ, tích hợp năng lượng tái tạo vào lưới điện thông minh, xác định các xu hướng sa mạc hóa bằng ảnh vệ tinh, và chống lại ô nhiễm biển.

Ứng dụng AI trong ngành công nghiệp giúp cải thiện môi trường và giảm phát thải. Một vài tập đoàn sản xuất xi măng trên thế giới đang sử dụng AI để loại bỏ đáng kể lượng khí thải carbon. Với một nhà máy xi măng tầm trung sản xuất khoảng 1 triệu tấn xi măng mỗi năm, chỉ cần giảm khoảng 1% clinker nhờ ứng dụng AI trong quy trình sản xuất thì đã giảm được khoảng 7.000 tấn CO2 mỗi năm, tương đương với 320.000 cây hấp thụ CO2 trong một năm. Theo các nhà nghiên cứu, ngành sản xuất xi măng chiếm khoảng 8% lượng khí thải CO2 toàn cầu. Do đó, việc sử dụng AI trong giảm phát thải chính là phương pháp hiệu quả.

AI còn được sử dụng phân tích các cảm biến để xác định các vụ cháy rừng. Entel - công ty viễn thông lớn nhất Chile đã sử dụng các cảm biến IoT để xác định sớm các đám cháy. Những cảm biến này hoạt động như một "chiếc mũi" kỹ thuật số đặt ở trên cây, nhằm phát hiện các hạt bụi (PM) trong không khí. Dữ liệu từ cảm biến cho phép Entel sử dụng AI để tự động dự đoán khi nào đám cháy sẽ bùng phát. AI cho phép họ phát hiện một đám cháy rừng sớm 12 phút so với các phương pháp truyền thống

Tác động tiêu cực của AI tới môi trường

AI là một công cụ mạnh mẽ để chống lại biến đổi khí hậu, nhưng AI cũng là một nguồn đóng góp phát thải không thể bỏ qua. Theo một nghiên cứu mới công bố trong năm 2020, các nhà khoa học ước tính, để đào tạo GPT-3, mô hình ngôn ngữ lớn nhất thế giới hiện nay, người ta đã sử dụng lượng năng lượng phát thải carbon tương đương với việc lái một chiếc xe ô tô từ Trái đất lên Mặt trăng và quay trở lại.

Cho đến nay, trọng tâm của các nghiên cứu và đổi mới sáng tạo là cải thiện độ chính xác hoặc tạo ra các thuật toán mới. Những mục tiêu này thường phải tiêu thụ lượng dữ liệu ngày càng lớn và tạo ra các mô hình ngày càng phức tạp.  Tuy nhiên nếu theo đuổi độ chính xác, chúng ta sẽ ít ưu tiên hơn cho việc phát triển những phương pháp tốn ít thời gian hơn hoặc tiết kiệm tài nguyên.

Vì vậy, theo các nhà nghiên cứu, trong việc phát triển trí tuệ nhân tạo, cần lưu tâm đến lượng khí thải carbon của các mô hình trong quá trình đào tạo và khi nó đưa ra các phân tích suy luận. Đây là một công việc khá phức tạp: trong mỗi quy trình - từ các phép toán đơn giản (cộng, trừ, nhân, chia, gán biến) để tạo ra mô hình đến phần cứng tính toán GPU hoặc CPU, hoặc lưu trữ đám mây và làm mát máy chủ - đều có thể ảnh hưởng đến tổng mức năng lượng mà AI sử dụng và lượng carbonmà AI thải ra.

Nguồn gốc năng lượng để chạy AI cũng rất quan trọng. Nếu AI sử dụng năng lượng đến từ nguồn tái tạo như điện gió, điện mặt trời... sẽ giúp giảm carbon nhiều hơn từ các nguồn nhiên liệu hóa thạch như than đá, dầu mỏ, khí đốt.

Theo Môi trường và đô thị