Tôi và đồng nghiệp bỗng dưng thêm việc khi chấm bài cho sinh viên, vì phải xác định xem các em liệu có sử dụng công cụ AI quá mức cho phép.
Phần lớn lạm dụng AI theo nhiều cách, từ việc đơn giản như sử dụng giọng đọc, phác thảo nội dung cho tới những nhiệm vụ khó hơn như trình bày bài thuyết trình, xây dựng các video mô phỏng…
Ứng dụng AI vào học tập, làm việc là tất yếu, nhưng lạm dụng lại là chuyện khác. Bài viết này sẽ đề cập đến các tác động không mong đợi của AI đến môi trường, nếu hàng tỷ người trên thế giới vẫn sử dụng AI thiếu trách nhiệm, gây tiêu tốn năng lượng cho mạng lưới máy chủ khổng lồ.
Chưa tính đến chi phí môi trường của quá trình sản xuất chip và chuỗi cung ứng, quá trình đào tạo cho một mô hình AI đơn lẻ, chẳng hạn như mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), có thể tiêu thụ hàng nghìn megawatt giờ điện và thải ra hàng trăm tấn carbon – tương đương lượng khí thải carbon hàng năm của hàng trăm hộ gia đình ở Mỹ, theo báo cáo của Đại học California, Riverside và Học viện Kỹ thuật California – Caltech.
Hơn nữa, quá trình đào tạo mô hình AI có thể dẫn đến việc bốc hơi một lượng nước ngọt khổng lồ vào khí quyển nhằm tản nhiệt cho các máy chủ và trung tâm dữ liệu, theo báo cáo gần đây của UNEP – Chương trình Môi trường Liên Hợp Quốc.
Đáng lo ngại hơn, nhu cầu năng lượng AI toàn cầu dự kiến tăng cấp số nhân, lên ít nhất 10 lần mức hiện tại, và vượt quá mức tiêu thụ điện hàng năm của các quốc gia phát triển với quy mô nhỏ như Bỉ vào năm 2026. Tại Mỹ, nhu cầu AI tăng nhanh chóng sẽ đẩy mức tiêu thụ năng lượng của các trung tâm dữ liệu lên khoảng 6% tổng lượng điện sử dụng của cả nước vào năm 2026, gây thêm áp lực lên hạ tầng lưới điện.
Trong kỷ nguyên mà ý thức bảo vệ môi trường ngày càng được nâng cao, các sáng kiến thúc đẩy tính bền vững của AI, và áp dụng AI trong việc giảm thiểu biến đổi khí hậu đang được quan tâm. “AI bền vững – Responsible AI” là một trong những sáng kiến được chú ý gần đây. AI bền vững dựa trên các tiêu chí liên quan đến tác động của AI tới đời sống xã hội, nhằm điều chỉnh để phù hợp với các giá trị cộng đồng thông qua các tiêu chuẩn pháp lý và đạo đức.
Tuy vậy, những chỉ số AI bền vững đang được xây dựng hiện nay thường ưu tiên các số liệu môi trường dễ đo lường như tổng lượng khí thải carbon và lượng nước tiêu thụ, mà không đảm bảo được tiêu chí công bằng – Environment Equity. Những tổn hại và tác động cần dựa trên sự công bằng trong việc bảo vệ các cá nhân, nhóm người hay cộng đồng khỏi những nguy hiểm về môi trường bất kể nguồn gốc dân tộc, chủng tộc hay địa vị kinh tế.
Dựa theo báo cáo môi trường của Google năm 2023, trung tâm dữ liệu của Google tại Phần Lan vận hành với 97% năng lượng không phát thải carbon, trong khi con số này tại các trung tâm ở châu Á chỉ dao động 4-18%. Sự chênh lệch đáng kể trong mức độ tiêu thụ và thải nhiên liệu carbon tại từng quốc gia, khu vực kéo theo sự khác biệt trong mức độ ảnh hưởng và ô nhiễm không khí. Tương tự, tỷ lệ tiêu thụ nước làm mát cũng chênh lệch lớn giữa các khu vực ngay cả trong một quốc gia như Mỹ, điển hình như Arizona với khí hậu khô nóng và khan hiếm nước sẽ yêu cầu lượng nước làm mát lớn hơn rất nhiều so với trung tâm tại Nebraska.
Việt Nam, với cơ sở hạ tầng đang phát triển, cùng khí hậu nóng quanh năm, rất dễ bị tổn thương. Nhằm ngăn chặn những rủi ro từ trí tuệ nhân tạo, những quy định và thể chế trong nghiên cứu, phát triển và quản lý AI đóng vai trò rất quan trọng.
Thứ nhất, các hệ thống AI phải đảm bảo an toàn, bảo mật nhằm hạn chế những ảnh hưởng tiêu cực nhãn tiền và thuận tiện cho việc kiểm soát rủi ro. Việt Nam đã ban hành Chiến lược quốc gia về phát triển Trí tuệ nhân tạo, tầm nhìn 2030. Việc tiếp theo là tập trung ưu tiên xây dựng bộ nguyên tắc về trách nhiệm AI.
Thứ hai, Bộ Thông tin và Truyền thông đã sớm xây dựng dự thảo Luật Công nghiệp công nghệ số. Đây là hành lang pháp lý rất quan trọng nhằm thúc đẩy ngành công nghiệp công nghệ số với trọng tâm là các doanh nghiệp Việt Nam, nhằm mục tiêu chuyển dịch từ chuỗi giá trị lắp ráp, gia công… sang sáng tạo, thiết kế, và làm chủ các công nghệ tiên tiến hơn. Các bộ luật về phát triển Trí tuệ nhân tạo cần được tích hợp trực tiếp vào Luật Công nghiệp công nghệ số, tránh tình trạng trùng lặp và chồng chéo luật lệ, tạo gánh nặng cho doanh nghiệp.
Cuối cùng, trong nhiều kế hoạch giảm thiểu tác động tiêu cực tới môi trường, việc dễ thực hiện nhất luôn là giảm phát sinh/sử dụng tại nguồn (đối với rác thải, hay thức ăn). Ngoài việc xây dựng các bộ quy chuẩn về trách nhiệm AI, cũng như quản lý và ứng dụng các dự án AI vào việc bảo vệ môi trường, điều không kém quan trọng là giáo dục và tuyên truyền về tác động tiêu cực của lạm dụng AI.
Trong bài giảng cuối cùng của kỳ học gần đây, một vài sinh viên đặt câu hỏi cho tôi: “Tại sao không nên phụ thuộc vào trí tuệ nhân tạo?”. Câu trả lời của tôi: AI, suy cho cùng vẫn là một cỗ máy. Nếu là người yêu âm nhạc, hẳn chúng ta đều rõ sự khác biệt giữa âm thanh từ tín hiệu liên tục (Analog) và tín hiệu số (Digital). Một cỗ máy không thể tái tạo hoàn chỉnh âm thanh hoàn hảo như tín hiệu liên tục, vì những tín hiệu được mã hóa nhị phân dưới dạng 0 và 1 không thể mô tả được sự biến thiên như tín hiệu liên tục. Điều tương tự xảy ra với những nội dung được sản xuất bởi AI, khi chúng không thể tái tạo được trí tuệ nguyên bản và liên tục được hình thành trong suy nghĩ của con người.
Trí tuệ nhân tạo dù thay đổi và sẽ được tối ưu nhanh chóng, thì việc duy trì và khuyến khích thế hệ trẻ sử dụng trí tuệ và tri thức nguyên bản chính là trách nhiệm đối với AI của thế hệ đi trước.
Phạm Tâm Long
Nguồn tin: https://vnexpress.net/viec-gi-cung-hoi-ai-4852117.html
