Homelander The Seven
I will laser every f****** one of you!
Trí tuệ nhân tạo (AI) không chỉ dừng lại ở những chatbot giải trí: ngày càng có nhiều chương trình hiệu quả được đào tạo bằng học máy đã trở thành phần không thể thiếu trong các ứng dụng, từ định vị GPS trên điện thoại thông minh đến thuật toán chi phối mạng xã hội. Tuy nhiên, khi AI ngày càng phổ biến, các nhà nghiên cứu và chuyên gia cũng bắt đầu lưu ý đến tác động của nó đối với môi trường. Việc đào tạo và vận hành một hệ thống AI đòi hỏi một lượng lớn năng lượng tính toán và điện năng, và lượng khí thải carbon dioxide sinh ra là một trong những tác động của AI đến khí hậu. Tuy nhiên, tác động của AI đến môi trường không chỉ dừng lại ở lượng khí thải carbon.
"Điều quan trọng là chúng ta cần nhận thức được lượng khí thải CO2 của một số hệ thống AI quy mô lớn", Jesse Dodge, nhà khoa học nghiên cứu tại Viện AI Allen ở Seattle, cho biết. Tuy nhiên, ông cũng nói thêm rằng "tác động của hệ thống AI nói chung sẽ đến từ các ứng dụng mà chúng được xây dựng, không nhất thiết là chi phí đào tạo."
Rất khó để tính toán chính xác tác động của AI đối với khủng hoảng khí hậu, ngay cả khi các chuyên gia chỉ tập trung vào lượng khí nhà kính mà nó thải ra. Đó là bởi vì các loại AI khác nhau - chẳng hạn như mô hình học máy phát hiện xu hướng trong dữ liệu nghiên cứu, chương trình thị giác giúp ô tô tự lái tránh chướng ngại vật hoặc mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) cho phép chatbot trò chuyện - đều yêu cầu lượng năng lượng tính toán khác nhau để đào tạo và vận hành. Ví dụ: khi OpenAI đào tạo LLM có tên GPT-3, công việc đó đã tạo ra lượng khí thải carbon dioxide tương đương khoảng 500 tấn. Tuy nhiên, các mô hình đơn giản hơn tạo ra lượng khí thải tối thiểu. Dodge cho biết thêm, việc thiếu minh bạch từ nhiều công ty AI càng khiến vấn đề trở nên phức tạp hơn. Điều này khiến việc tìm hiểu tác động của các mô hình của họ - khi chỉ được xem xét qua lăng kính khí thải - trở nên khó khăn hơn.
Đây là một lý do khiến các chuyên gia ngày càng khuyến nghị coi lượng khí thải của AI chỉ là một khía cạnh trong tác động của nó đến khí hậu. David Rolnick, nhà khoa học máy tính tại Đại học McGill, ví AI như một chiếc búa: “Tác động chính của búa là thứ bị đóng đinh,” ông nói, “chứ không phải thứ ở trong búa.” Cũng giống như công cụ này có thể đập vỡ mọi thứ hoặc đóng đinh để xây nhà, trí tuệ nhân tạo có thể gây hại hoặc giúp ích cho môi trường.
Hãy xem xét ngành công nghiệp nhiên liệu hóa thạch. Vào năm 2019, Microsoft đã công bố hợp tác mới với ExxonMobil và tuyên bố rằng công ty này sẽ sử dụng nền tảng điện toán đám mây Azure của Microsoft. Gã khổng lồ dầu mỏ tuyên bố rằng bằng cách sử dụng công nghệ này - dựa vào AI cho một số tác vụ nhất định như phân tích hiệu suất - họ có thể tối ưu hóa hoạt động khai thác và đến năm 2025, tăng sản lượng thêm 50.000 thùng dầu mỗi ngày. (Thùng dầu quy đổi là thuật ngữ được sử dụng để so sánh các nguồn nhiên liệu khác nhau- đó là đơn vị gần bằng với năng lượng được tạo ra khi đốt cháy một thùng dầu thô.) Trong trường hợp này, AI của Microsoft được sử dụng trực tiếp để bổ sung thêm nhiên liệu hóa thạch, thứ sẽ thải ra khí nhà kính khi bị đốt cháy, ra thị trường.
Trong một tuyên bố được gửi qua email cho Scientific American, người phát ngôn của Microsoft cho biết công ty tin rằng “công nghệ đóng một vai trò quan trọng trong việc giúp ngành công nghiệp khử cacbon và công việc này phải được tiếp tục theo cách thức có nguyên tắc - cân bằng nhu cầu năng lượng và thực tiễn ngành hiện nay trong khi phát minh và triển khai những giải pháp cho tương lai." Người phát ngôn cho biết thêm rằng công ty bán công nghệ và dịch vụ đám mây của mình cho “tất cả khách hàng, bao gồm cả khách hàng trong lĩnh vực năng lượng.”
Khai thác nhiên liệu hóa thạch không phải là ứng dụng AI duy nhất có thể gây hại cho môi trường. Emma Strubell, nhà khoa học máy tính tại Đại học Carnegie Mellon cho biết: “Có những ví dụ như thế này trong mọi lĩnh vực, chẳng hạn như lâm nghiệp, quản lý đất đai, nông nghiệp”.
Điều này cũng có thể thấy rõ qua cách AI được sử dụng trong quảng cáo tự động. Khi một quảng cáo cực kỳ cụ thể xuất hiện trên bảng tin Instagram hoặc Facebook của bạn, thì thuật toán quảng cáo chính là "phù thủy" đứng sau hậu trường. Rolnick cho biết, hành động này thúc đẩy hành vi tiêu dùng tổng thể trong xã hội. Ví dụ: với quảng cáo thời trang nhanh, quảng cáo được nhắm mục tiêu sẽ liên tục quảng bá quần áo giá rẻ, được sản xuất hàng loạt đến người tiêu dùng, những người mua trang phục chỉ để thay thế chúng ngay khi có xu hướng mới xuất hiện. Điều đó tạo ra nhu cầu cao hơn cho các công ty thời trang nhanh và ngành công nghiệp thời trang đã được ước tính tạo ra tới 8% lượng khí thải toàn cầu. Thời trang nhanh tạo ra nhiều khí thải hơn từ vận chuyển và khiến nhiều quần áo bị loại bỏ chất đống trong các bãi chôn lấp. Meta, công ty mẹ của Instagram và Facebook, đã không trả lời yêu cầu bình luận của Scientific American.
Nhưng mặt khác, có những ứng dụng AI có thể giúp giải quyết biến đổi khí hậu và các vấn đề môi trường khác, chẳng hạn như thiệt hại do bão nghiêm trọng gây ra bởi nắng nóng. Một ứng dụng như vậy là xView2, một chương trình kết hợp các mô hình học máy và thị giác máy tính với hình ảnh vệ tinh để xác định các tòa nhà bị hư hại trong thảm họa thiên nhiên. Chương trình được khởi xướng bởi Đơn vị Đổi mới Quốc phòng, một tổ chức thuộc Bộ Quốc phòng Hoa Kỳ. Các mô hình của nó có thể đánh giá cơ sở hạ tầng bị hư hại, từ đó giảm thiểu nguy hiểm và tiết kiệm thời gian cho các nhân viên cứu hộ, những người sẽ phải tự mình đánh giá nếu không có ứng dụng này. Nó cũng có thể giúp các đội tìm kiếm cứu nạn nhanh chóng xác định vị trí cần dồn lực hỗ trợ.
Các công nghệ AI khác có thể được áp dụng trực tiếp vào việc giảm thiểu biến đổi khí hậu bằng cách sử dụng chúng để giám sát lượng khí thải. “Ở phần lớn thế giới, đối với phần lớn lượng khí thải biến đổi khí hậu, vấn đề này rất khó hiểu,” Gavin McCormick, giám đốc điều hành của WattTime, một công ty theo dõi lượng khí thải liên quan đến điện, cho biết. WattTime là đối tác sáng lập của tổ chức phi lợi nhuận Climate TRACE, có nền tảng kết hợp thị giác máy tính và học máy để gắn cờ lượng khí thải từ các nguồn gây ô nhiễm toàn cầu. Đầu tiên, các nhà khoa học xác định lượng khí thải đến từ các cơ sở được giám sát. Sau đó, họ sử dụng hình ảnh vệ tinh để xác định các dấu hiệu trực quan của các hoạt động gây phát thải - ví dụ như cột khói từ nhà máy. Tiếp theo, các kỹ sư đào tạo thuật toán trên dữ liệu đó để dạy cho chương trình ước tính lượng khí thải chỉ dựa trên thông tin đầu vào trực quan. Những con số thu được sau đó có thể giúp các tập đoàn xác định cách giảm lượng khí thải carbon, cung cấp thông tin cho các nhà hoạch định chính sách và buộc các bên gây ô nhiễm phải chịu trách nhiệm.
Khi AI trở nên hiệu quả hơn trong việc giải quyết các vấn đề môi trường, chẳng hạn như giúp giảm lượng khí thải, nó có thể trở thành một công cụ đắc lực trong cuộc chiến chống biến đổi khí hậu - nếu ngành AI có thể giảm thiểu tác động tiêu cực của chính nó đối với khí hậu. “Từ góc độ chính sách, cả chính sách AI và chính sách khí hậu đều có vai trò của mình,” Rolnick nói. Ông đặc biệt khuyến nghị nên định hình chính sách AI theo cách xem xét tất cả các khía cạnh tác động của nó đối với khí hậu. Điều đó có nghĩa là xem xét các ứng dụng của nó cũng như lượng khí thải và các chi phí sản xuất khác, chẳng hạn như chi phí sử dụng nước.
Hơn nữa, Dodge nói thêm rằng những người có chuyên môn về AI, đặc biệt là những người nắm quyền lực tại các công ty công nghệ, nên thiết lập các nguyên tắc đạo đức để hạn chế việc sử dụng công nghệ này. Mục tiêu là tránh gây hại cho khí hậu và thay vào đó là giúp giảm thiểu tác động. Ông nói: “Nó cần phải là một phần của hệ giá trị”.
"Điều quan trọng là chúng ta cần nhận thức được lượng khí thải CO2 của một số hệ thống AI quy mô lớn", Jesse Dodge, nhà khoa học nghiên cứu tại Viện AI Allen ở Seattle, cho biết. Tuy nhiên, ông cũng nói thêm rằng "tác động của hệ thống AI nói chung sẽ đến từ các ứng dụng mà chúng được xây dựng, không nhất thiết là chi phí đào tạo."
Rất khó để tính toán chính xác tác động của AI đối với khủng hoảng khí hậu, ngay cả khi các chuyên gia chỉ tập trung vào lượng khí nhà kính mà nó thải ra. Đó là bởi vì các loại AI khác nhau - chẳng hạn như mô hình học máy phát hiện xu hướng trong dữ liệu nghiên cứu, chương trình thị giác giúp ô tô tự lái tránh chướng ngại vật hoặc mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) cho phép chatbot trò chuyện - đều yêu cầu lượng năng lượng tính toán khác nhau để đào tạo và vận hành. Ví dụ: khi OpenAI đào tạo LLM có tên GPT-3, công việc đó đã tạo ra lượng khí thải carbon dioxide tương đương khoảng 500 tấn. Tuy nhiên, các mô hình đơn giản hơn tạo ra lượng khí thải tối thiểu. Dodge cho biết thêm, việc thiếu minh bạch từ nhiều công ty AI càng khiến vấn đề trở nên phức tạp hơn. Điều này khiến việc tìm hiểu tác động của các mô hình của họ - khi chỉ được xem xét qua lăng kính khí thải - trở nên khó khăn hơn.
Đây là một lý do khiến các chuyên gia ngày càng khuyến nghị coi lượng khí thải của AI chỉ là một khía cạnh trong tác động của nó đến khí hậu. David Rolnick, nhà khoa học máy tính tại Đại học McGill, ví AI như một chiếc búa: “Tác động chính của búa là thứ bị đóng đinh,” ông nói, “chứ không phải thứ ở trong búa.” Cũng giống như công cụ này có thể đập vỡ mọi thứ hoặc đóng đinh để xây nhà, trí tuệ nhân tạo có thể gây hại hoặc giúp ích cho môi trường.
Hãy xem xét ngành công nghiệp nhiên liệu hóa thạch. Vào năm 2019, Microsoft đã công bố hợp tác mới với ExxonMobil và tuyên bố rằng công ty này sẽ sử dụng nền tảng điện toán đám mây Azure của Microsoft. Gã khổng lồ dầu mỏ tuyên bố rằng bằng cách sử dụng công nghệ này - dựa vào AI cho một số tác vụ nhất định như phân tích hiệu suất - họ có thể tối ưu hóa hoạt động khai thác và đến năm 2025, tăng sản lượng thêm 50.000 thùng dầu mỗi ngày. (Thùng dầu quy đổi là thuật ngữ được sử dụng để so sánh các nguồn nhiên liệu khác nhau- đó là đơn vị gần bằng với năng lượng được tạo ra khi đốt cháy một thùng dầu thô.) Trong trường hợp này, AI của Microsoft được sử dụng trực tiếp để bổ sung thêm nhiên liệu hóa thạch, thứ sẽ thải ra khí nhà kính khi bị đốt cháy, ra thị trường.
Trong một tuyên bố được gửi qua email cho Scientific American, người phát ngôn của Microsoft cho biết công ty tin rằng “công nghệ đóng một vai trò quan trọng trong việc giúp ngành công nghiệp khử cacbon và công việc này phải được tiếp tục theo cách thức có nguyên tắc - cân bằng nhu cầu năng lượng và thực tiễn ngành hiện nay trong khi phát minh và triển khai những giải pháp cho tương lai." Người phát ngôn cho biết thêm rằng công ty bán công nghệ và dịch vụ đám mây của mình cho “tất cả khách hàng, bao gồm cả khách hàng trong lĩnh vực năng lượng.”
Khai thác nhiên liệu hóa thạch không phải là ứng dụng AI duy nhất có thể gây hại cho môi trường. Emma Strubell, nhà khoa học máy tính tại Đại học Carnegie Mellon cho biết: “Có những ví dụ như thế này trong mọi lĩnh vực, chẳng hạn như lâm nghiệp, quản lý đất đai, nông nghiệp”.
Điều này cũng có thể thấy rõ qua cách AI được sử dụng trong quảng cáo tự động. Khi một quảng cáo cực kỳ cụ thể xuất hiện trên bảng tin Instagram hoặc Facebook của bạn, thì thuật toán quảng cáo chính là "phù thủy" đứng sau hậu trường. Rolnick cho biết, hành động này thúc đẩy hành vi tiêu dùng tổng thể trong xã hội. Ví dụ: với quảng cáo thời trang nhanh, quảng cáo được nhắm mục tiêu sẽ liên tục quảng bá quần áo giá rẻ, được sản xuất hàng loạt đến người tiêu dùng, những người mua trang phục chỉ để thay thế chúng ngay khi có xu hướng mới xuất hiện. Điều đó tạo ra nhu cầu cao hơn cho các công ty thời trang nhanh và ngành công nghiệp thời trang đã được ước tính tạo ra tới 8% lượng khí thải toàn cầu. Thời trang nhanh tạo ra nhiều khí thải hơn từ vận chuyển và khiến nhiều quần áo bị loại bỏ chất đống trong các bãi chôn lấp. Meta, công ty mẹ của Instagram và Facebook, đã không trả lời yêu cầu bình luận của Scientific American.
Nhưng mặt khác, có những ứng dụng AI có thể giúp giải quyết biến đổi khí hậu và các vấn đề môi trường khác, chẳng hạn như thiệt hại do bão nghiêm trọng gây ra bởi nắng nóng. Một ứng dụng như vậy là xView2, một chương trình kết hợp các mô hình học máy và thị giác máy tính với hình ảnh vệ tinh để xác định các tòa nhà bị hư hại trong thảm họa thiên nhiên. Chương trình được khởi xướng bởi Đơn vị Đổi mới Quốc phòng, một tổ chức thuộc Bộ Quốc phòng Hoa Kỳ. Các mô hình của nó có thể đánh giá cơ sở hạ tầng bị hư hại, từ đó giảm thiểu nguy hiểm và tiết kiệm thời gian cho các nhân viên cứu hộ, những người sẽ phải tự mình đánh giá nếu không có ứng dụng này. Nó cũng có thể giúp các đội tìm kiếm cứu nạn nhanh chóng xác định vị trí cần dồn lực hỗ trợ.
Các công nghệ AI khác có thể được áp dụng trực tiếp vào việc giảm thiểu biến đổi khí hậu bằng cách sử dụng chúng để giám sát lượng khí thải. “Ở phần lớn thế giới, đối với phần lớn lượng khí thải biến đổi khí hậu, vấn đề này rất khó hiểu,” Gavin McCormick, giám đốc điều hành của WattTime, một công ty theo dõi lượng khí thải liên quan đến điện, cho biết. WattTime là đối tác sáng lập của tổ chức phi lợi nhuận Climate TRACE, có nền tảng kết hợp thị giác máy tính và học máy để gắn cờ lượng khí thải từ các nguồn gây ô nhiễm toàn cầu. Đầu tiên, các nhà khoa học xác định lượng khí thải đến từ các cơ sở được giám sát. Sau đó, họ sử dụng hình ảnh vệ tinh để xác định các dấu hiệu trực quan của các hoạt động gây phát thải - ví dụ như cột khói từ nhà máy. Tiếp theo, các kỹ sư đào tạo thuật toán trên dữ liệu đó để dạy cho chương trình ước tính lượng khí thải chỉ dựa trên thông tin đầu vào trực quan. Những con số thu được sau đó có thể giúp các tập đoàn xác định cách giảm lượng khí thải carbon, cung cấp thông tin cho các nhà hoạch định chính sách và buộc các bên gây ô nhiễm phải chịu trách nhiệm.
Khi AI trở nên hiệu quả hơn trong việc giải quyết các vấn đề môi trường, chẳng hạn như giúp giảm lượng khí thải, nó có thể trở thành một công cụ đắc lực trong cuộc chiến chống biến đổi khí hậu - nếu ngành AI có thể giảm thiểu tác động tiêu cực của chính nó đối với khí hậu. “Từ góc độ chính sách, cả chính sách AI và chính sách khí hậu đều có vai trò của mình,” Rolnick nói. Ông đặc biệt khuyến nghị nên định hình chính sách AI theo cách xem xét tất cả các khía cạnh tác động của nó đối với khí hậu. Điều đó có nghĩa là xem xét các ứng dụng của nó cũng như lượng khí thải và các chi phí sản xuất khác, chẳng hạn như chi phí sử dụng nước.
Hơn nữa, Dodge nói thêm rằng những người có chuyên môn về AI, đặc biệt là những người nắm quyền lực tại các công ty công nghệ, nên thiết lập các nguyên tắc đạo đức để hạn chế việc sử dụng công nghệ này. Mục tiêu là tránh gây hại cho khí hậu và thay vào đó là giúp giảm thiểu tác động. Ông nói: “Nó cần phải là một phần của hệ giá trị”.
