Sự phát triển của công nghệ AI đi kèm với cái giá không nhỏ về tài nguyên

Sự phát triển của công nghệ AI đi kèm với cái giá không nhỏ về tài nguyên.

Theo Digital Trends, sự phát triển của AI tạo sinh không chỉ mang lại những tiến bộ vượt bậc mà còn đi kèm với một cái giá không nhỏ về tài nguyên. Chẳng hạn, một nghiên cứu mới đã chỉ ra rằng chatbot ChatGPT của OpenAI, dù chỉ thực hiện các chức năng cơ bản, cũng tiêu tốn một lượng nước và điện đáng kể.

Lượng nước mà ChatGPT cần để soạn một email 100 từ có thể dao động đáng kể, từ 235 ml ở Texas đến gần 1,5 lít ở Washington. Sự khác biệt này phụ thuộc vào vị trí địa lý và cách thức làm mát của các trung tâm dữ liệu.

Tại những nơi khan hiếm nước, các trung tâm dữ liệu thường sử dụng hệ thống làm mát bằng không khí tiêu tốn nhiều điện năng hơn, trong khi ở những nơi có nguồn nước dồi dào, họ có thể sử dụng hệ thống làm mát bằng chất lỏng đòi hỏi lượng nước lớn.

Hiện nước Mỹ có khoảng 16 triệu lao động, giả sử cứ 10 người lại có 1 người sử dụng công nghệ AI với tần suất như trên, thì trong một năm số nước cần sử dụng để làm mát là 435.235.476 lít, tương đương lượng nước toàn bộ cư dân đảo Rhode sử dụng trong 1,5 ngày.

Đây không phải là vấn đề riêng của ChatGPT. Các mô hình AI khác như Llama 3.1 của Meta hay siêu máy tính của xAI cũng đòi hỏi lượng nước và điện khổng lồ để huấn luyện và vận hành.

Gần đây, cũng đã có báo cáo về việc AI tạo sinh có thể khiến lượng khí thải carbon phát ra môi trường tăng gấp ba lần, nguyên nhân cũng chính từ các trung tâm dữ liệu. Cụ thể, báo cáo của Morgan Stanley dự đoán ngành công nghiệp trung tâm dữ liệu có thể thải ra tới 2,5 tỉ tấn khí nhà kính vào năm 2030, gấp ba lần so với dự đoán nếu không có sự xuất hiện của AI tạo sinh.

Khi nhu cầu về các công nghệ AI ngày càng tăng, áp lực lên nguồn tài nguyên nước có thể trở nên nghiêm trọng hơn, đặc biệt trong bối cảnh biến đổi khí hậu đang tác động đến nguồn cung nước toàn cầu.

Các chuyên gia đã kêu gọi các công ty công nghệ cần chú trọng đến việc sử dụng tài nguyên bền vững hơn, từ việc tối ưu hóa quy trình làm mát đến việc tìm kiếm các nguồn năng lượng tái tạo và các giải pháp tiết kiệm nước khác.

Việc đảm bảo phát triển AI không làm gia tăng thêm gánh nặng lên môi trường và nguồn tài nguyên tự nhiên là một thách thức cấp bách cần được giải quyết.