Được quảng cáo là một giải pháp về biến đổi khí hậu, AI đã bị chỉ trích vì nhu cầu năng lượng khổng lồ và lịch sử “gia tăng thông tin sai lệch”.
Trí tuệ nhân tạo (AI) trước đây được coi là một công cụ vô giá trong cuộc chiến chống biến đổi khí hậu, nhưng một báo cáo mới của một số nhóm xanh đã phát hiện ra rằng trên thực tế nó đặt ra “hai mối nguy hiểm đáng kể và trước mắt” – đó là nhu cầu năng lượng ngày càng lớn và ngày càng tăng. và xu hướng “thông tin sai lệch gia tăng ” của nó.
Sự phấn khích của ngành về trí tuệ nhân tạo (AI) trước đây đã đưa ra gợi ý rằng các công cụ AI có thể là một phần của giải pháp khí hậu bằng cách dự đoán nhu cầu và sản xuất năng lượng, tối ưu hóa bảo trì và cho phép quản lý tài sản trong ngành tốt hơn.
Tuy nhiên, nói chuyện với Power Technology, Charlie Cray, chuyên gia nghiên cứu cấp cao tại Greenpeace, người tham gia vào báo cáo, cho biết: “Trong khi tiềm năng AI đóng góp cho các giải pháp khí hậu chỉ mới bắt đầu, những thách thức mà chúng tôi vạch ra đã xảy ra và cần sẽ được giải quyết nhanh chóng.”
Nhu cầu năng lượng vô độ của AI sẽ tiếp tục gia tăng
Đặc biệt, báo cáo nhấn mạnh yêu cầu năng lượng “khổng lồ” của AI. Nó lưu ý rằng một truy vấn tìm kiếm AI yêu cầu năng lượng gấp 10 lần so với tìm kiếm trên Google và chỉ ra rằng Cơ quan Năng lượng Quốc tế (IEA) ước tính rằng mức sử dụng năng lượng từ các trung tâm dữ liệu chịu trách nhiệm cung cấp năng lượng cho AI sẽ tăng gấp đôi vào năm 2026. Điều này sẽ mang lại lợi thế cho AI nhu cầu năng lượng lên tới hơn 1.000TWh – gần tương đương với lượng điện tiêu thụ của Nhật Bản.
Những yêu cầu này sẽ gây căng thẳng cho nguồn cung cấp năng lượng, có thể cản trở nỗ lực của ngành nhằm chuyển đổi khỏi các nguồn năng lượng truyền thống và gây ô nhiễm. Đã có những lo ngại về căng thẳng lưới điện ở Mỹ. Ví dụ, ở Kansas, nơi Meta đang xây dựng một trung tâm dữ liệu, Evergy tuyên bố rằng họ sẽ trì hoãn việc ngừng hoạt động của nhà máy than trong 5 năm, trong khi ở Bắc Virginia, nơi có 'trung tâm dữ liệu', Dominion Energy đã tạm dừng các kết nối trung tâm dữ liệu mới vào năm 2022.
Mở rộng về vấn đề này, nhà phân tích Josep Bori của GlobalData cho biết thêm: “AI rất tốn năng lượng khi đào tạo các mô hình mạng thần kinh cơ bản, đòi hỏi sức mạnh tính toán đáng kể để chạy những gì về cơ bản là hồi quy tuyến tính đa biến trên lượng dữ liệu khổng lồ. Ví dụ: một mô hình AI tổng quát như GPT-3 của OpenAI có 175 tỷ tham số hoặc nút, trong khi GPT-4 gần đây hơn có 1,76 nghìn tỷ và Gemini Ultra của Google có 1,56 nghìn tỷ.
“Để đào tạo họ, chúng tôi yêu cầu các trung tâm dữ liệu có đầy đủ các bộ xử lý đồ họa của các công ty như Nvidia hay AMD, vốn tiêu thụ rất nhiều điện năng. Cần khoảng 25.000 GPU Nvidia A100 để thực hiện GPT-4. Để bạn so sánh dễ dàng hơn, người ta ước tính rằng, vào năm 2022 khi GPT-3 được đưa ra, quá trình thực hiện và vận hành nó đã thải ra lượng carbon gần gấp 500 lần so với một hành khách bay trong chuyến khứ hồi từ New York đến San Francisco ”.
Tiềm năng lâu dài của AI
Tuy nhiên, những người ủng hộ AI lạc quan rằng yêu cầu về năng lượng là phù hợp với tiềm năng của AI trong ngành. Thật vậy, trong một cuộc khảo sát với 386 người trong khuôn khổ Cuộc thăm dò ý kiến công nghệ quý 4 năm 2023 của GlobalData trên mạng lưới các trang web B2B, 92% trả lời rằng AI sẽ thực hiện đúng tất cả những lời hứa của mình hoặc nó đã được cường điệu hóa nhưng họ vẫn có thể thấy một sử dụng cho nó.
Maya Sherman, trưởng nhóm kiến thức về AI tại GPAI, nói với Power Technology rằng cô ấy kỳ vọng “sẽ thấy việc sử dụng AI ngày càng tăng trong các lĩnh vực khí hậu để tạo điều kiện thuận lợi cho việc liên lạc và tiếp cận ở các khu vực nông thôn, đồng thời cung cấp những phân tích tốt hơn về các điểm dữ liệu khí hậu trong thời gian thực. Khả năng cung cấp những hiểu biết sâu sắc và khuyến nghị thông minh cho nông nghiệp, cung cấp thực phẩm, nước và quản lý chất thải sẽ cách mạng hóa công việc của những người lao động không chính thức.”
Các trường hợp sử dụng AI mới nổi khác bao gồm việc giám sát chuỗi cung ứng và tài sản để xác định nhu cầu bảo trì và tối đa hóa hiệu quả. Các mô hình thuật toán có thể hợp lý hóa hơn nữa các nỗ lực nhằm làm sạch ngành năng lượng bằng cách dự đoán sản lượng và nhu cầu, giảm lượng khí thải không cần thiết và cân bằng nhu cầu đáng kể của chính ngành này đối với lưới điện.
Nhà phân tích Christopher Papadopoullos của GlobalData nhận xét: “Về lâu dài, có thể có một số cách AI giúp giảm lượng khí thải. Nó có thể được sử dụng để phát triển các chất hóa học pin mới và vận hành máy móc, nhà máy hiệu quả hơn. Và nếu chúng ta thấy nhiều công ty công nghệ đầu tư nhiều hơn vào các tiện ích của riêng họ, chúng ta có thể thấy một số đổi mới ở đó mà chúng ta chưa từng thấy ở các công ty năng lượng truyền thống.”
Bori đồng tình, chỉ ra rằng AI có thể được cung cấp năng lượng tái tạo, tạo ra nhu cầu cho một thị trường đang phát triển. “Những nỗ lực đang được tiến hành để làm cho AI tiết kiệm năng lượng hơn và bền vững với môi trường hơn, bao gồm cả việc sử dụng các nguồn năng lượng tái tạo như năng lượng mặt trời và năng lượng gió… có thể cho rằng, nếu nhu cầu về năng lượng tái tạo tăng lên, nó sẽ đẩy giá lên cao, từ đó sẽ thu hút nhiều đầu tư hơn vào năng lượng tái tạo. cơ sở hạ tầng và tài sản sản xuất, cuối cùng là đẩy nhanh quá trình chuyển đổi xanh,” ông nói.
Sự nguy hiểm của thông tin sai lệch
Báo cáo nêu thêm mối lo ngại về vai trò của AI như một công cụ để “truyền bá thông tin sai lệch về khí hậu” sau Báo cáo Rủi ro Toàn cầu năm 2024 của Diễn đàn Kinh tế Thế giới, trong đó phát hiện ra rằng “Thông tin sai lệch là [những] rủi ro ngắn hạn lớn nhất, trong khi thời tiết khắc nghiệt và những thay đổi nghiêm trọng đối với các hệ thống Trái đất là mối quan tâm lâu dài lớn nhất.”
Báo cáo chỉ ra tính không thể tách rời của hai rủi ro nổi bật này khi cái này kéo dài cái kia.
Cray giải thích: “Ngoài những tác động trực tiếp đến khí hậu của AI, nó còn có khả năng đẩy nhanh thông tin sai lệch về khí hậu, khiến việc xây dựng sự hỗ trợ chính trị và xã hội cho các hành động cần thiết để giải quyết khủng hoảng khí hậu trở nên khó khăn hơn”.
Ví dụ về thông tin sai lệch được đề cập trong báo cáo bao gồm các tuyên bố sai sự thật kéo dài vào năm 2023 rằng một số cái chết của cá voi ở bờ biển phía đông Hoa Kỳ là do các dự án điện gió ngoài khơi. Những tuyên bố này đã thu hút sự chú ý đáng kể, với việc Donald Trump tuyên bố rằng “cối xay gió” đã khiến cá voi trở nên “ngốc nghếch”.
Báo cáo lưu ý thêm rằng, vào năm 2022, thông tin sai lệch về khí hậu đã tăng gấp ba lần trên các nền tảng như X. Nó gợi ý rằng: “Có rất ít động lực để các công ty công nghệ ngăn chặn thông tin sai lệch, vì các báo cáo cho thấy các công ty như Google/YouTube kiếm được ước tính 13,4 triệu đô la mỗi năm từ tài khoản từ chối khí hậu.
Liệu AI có thể trở thành đồng minh khí hậu?
Để AI trở thành một bánh răng tích cực trong cỗ máy chuyển đổi năng lượng, Sherman gợi ý rằng nó phải tồn tại với vai trò “có cấu trúc” hơn.
Cô giải thích: “Thực tế là có nhiều trường hợp thông tin sai lệch do AI điều khiển không nhất thiết có nghĩa là AI là vấn đề cốt lõi, nhưng chúng tôi không thể cho phép khoảng trống quy định này và có sự hiện diện có cấu trúc hơn của các hoạt động trực tuyến trong kỷ nguyên genAI.
” Báo cáo đồng ý nhưng gợi ý rằng không nên tin cậy các công ty công nghệ lớn (cụ thể là Meta, Google và OpenAI) để phát triển thị trường một cách an toàn, lập luận rằng họ “đã nhiều lần thể hiện sự tập trung của mình là lợi nhuận vì sự an toàn”
Theo Mining Technology
Trí tuệ nhân tạo (AI) trước đây được coi là một công cụ vô giá trong cuộc chiến chống biến đổi khí hậu, nhưng một báo cáo mới của một số nhóm xanh đã phát hiện ra rằng trên thực tế nó đặt ra “hai mối nguy hiểm đáng kể và trước mắt” – đó là nhu cầu năng lượng ngày càng lớn và ngày càng tăng. và xu hướng “thông tin sai lệch gia tăng ” của nó.
Sự phấn khích của ngành về trí tuệ nhân tạo (AI) trước đây đã đưa ra gợi ý rằng các công cụ AI có thể là một phần của giải pháp khí hậu bằng cách dự đoán nhu cầu và sản xuất năng lượng, tối ưu hóa bảo trì và cho phép quản lý tài sản trong ngành tốt hơn.
Tuy nhiên, nói chuyện với Power Technology, Charlie Cray, chuyên gia nghiên cứu cấp cao tại Greenpeace, người tham gia vào báo cáo, cho biết: “Trong khi tiềm năng AI đóng góp cho các giải pháp khí hậu chỉ mới bắt đầu, những thách thức mà chúng tôi vạch ra đã xảy ra và cần sẽ được giải quyết nhanh chóng.”
Nhu cầu năng lượng vô độ của AI sẽ tiếp tục gia tăng
Đặc biệt, báo cáo nhấn mạnh yêu cầu năng lượng “khổng lồ” của AI. Nó lưu ý rằng một truy vấn tìm kiếm AI yêu cầu năng lượng gấp 10 lần so với tìm kiếm trên Google và chỉ ra rằng Cơ quan Năng lượng Quốc tế (IEA) ước tính rằng mức sử dụng năng lượng từ các trung tâm dữ liệu chịu trách nhiệm cung cấp năng lượng cho AI sẽ tăng gấp đôi vào năm 2026. Điều này sẽ mang lại lợi thế cho AI nhu cầu năng lượng lên tới hơn 1.000TWh – gần tương đương với lượng điện tiêu thụ của Nhật Bản.
Những yêu cầu này sẽ gây căng thẳng cho nguồn cung cấp năng lượng, có thể cản trở nỗ lực của ngành nhằm chuyển đổi khỏi các nguồn năng lượng truyền thống và gây ô nhiễm. Đã có những lo ngại về căng thẳng lưới điện ở Mỹ. Ví dụ, ở Kansas, nơi Meta đang xây dựng một trung tâm dữ liệu, Evergy tuyên bố rằng họ sẽ trì hoãn việc ngừng hoạt động của nhà máy than trong 5 năm, trong khi ở Bắc Virginia, nơi có 'trung tâm dữ liệu', Dominion Energy đã tạm dừng các kết nối trung tâm dữ liệu mới vào năm 2022.
Mở rộng về vấn đề này, nhà phân tích Josep Bori của GlobalData cho biết thêm: “AI rất tốn năng lượng khi đào tạo các mô hình mạng thần kinh cơ bản, đòi hỏi sức mạnh tính toán đáng kể để chạy những gì về cơ bản là hồi quy tuyến tính đa biến trên lượng dữ liệu khổng lồ. Ví dụ: một mô hình AI tổng quát như GPT-3 của OpenAI có 175 tỷ tham số hoặc nút, trong khi GPT-4 gần đây hơn có 1,76 nghìn tỷ và Gemini Ultra của Google có 1,56 nghìn tỷ.
“Để đào tạo họ, chúng tôi yêu cầu các trung tâm dữ liệu có đầy đủ các bộ xử lý đồ họa của các công ty như Nvidia hay AMD, vốn tiêu thụ rất nhiều điện năng. Cần khoảng 25.000 GPU Nvidia A100 để thực hiện GPT-4. Để bạn so sánh dễ dàng hơn, người ta ước tính rằng, vào năm 2022 khi GPT-3 được đưa ra, quá trình thực hiện và vận hành nó đã thải ra lượng carbon gần gấp 500 lần so với một hành khách bay trong chuyến khứ hồi từ New York đến San Francisco ”.
Tiềm năng lâu dài của AI
Tuy nhiên, những người ủng hộ AI lạc quan rằng yêu cầu về năng lượng là phù hợp với tiềm năng của AI trong ngành. Thật vậy, trong một cuộc khảo sát với 386 người trong khuôn khổ Cuộc thăm dò ý kiến công nghệ quý 4 năm 2023 của GlobalData trên mạng lưới các trang web B2B, 92% trả lời rằng AI sẽ thực hiện đúng tất cả những lời hứa của mình hoặc nó đã được cường điệu hóa nhưng họ vẫn có thể thấy một sử dụng cho nó.
Maya Sherman, trưởng nhóm kiến thức về AI tại GPAI, nói với Power Technology rằng cô ấy kỳ vọng “sẽ thấy việc sử dụng AI ngày càng tăng trong các lĩnh vực khí hậu để tạo điều kiện thuận lợi cho việc liên lạc và tiếp cận ở các khu vực nông thôn, đồng thời cung cấp những phân tích tốt hơn về các điểm dữ liệu khí hậu trong thời gian thực. Khả năng cung cấp những hiểu biết sâu sắc và khuyến nghị thông minh cho nông nghiệp, cung cấp thực phẩm, nước và quản lý chất thải sẽ cách mạng hóa công việc của những người lao động không chính thức.”
Các trường hợp sử dụng AI mới nổi khác bao gồm việc giám sát chuỗi cung ứng và tài sản để xác định nhu cầu bảo trì và tối đa hóa hiệu quả. Các mô hình thuật toán có thể hợp lý hóa hơn nữa các nỗ lực nhằm làm sạch ngành năng lượng bằng cách dự đoán sản lượng và nhu cầu, giảm lượng khí thải không cần thiết và cân bằng nhu cầu đáng kể của chính ngành này đối với lưới điện.
Nhà phân tích Christopher Papadopoullos của GlobalData nhận xét: “Về lâu dài, có thể có một số cách AI giúp giảm lượng khí thải. Nó có thể được sử dụng để phát triển các chất hóa học pin mới và vận hành máy móc, nhà máy hiệu quả hơn. Và nếu chúng ta thấy nhiều công ty công nghệ đầu tư nhiều hơn vào các tiện ích của riêng họ, chúng ta có thể thấy một số đổi mới ở đó mà chúng ta chưa từng thấy ở các công ty năng lượng truyền thống.”
Bori đồng tình, chỉ ra rằng AI có thể được cung cấp năng lượng tái tạo, tạo ra nhu cầu cho một thị trường đang phát triển. “Những nỗ lực đang được tiến hành để làm cho AI tiết kiệm năng lượng hơn và bền vững với môi trường hơn, bao gồm cả việc sử dụng các nguồn năng lượng tái tạo như năng lượng mặt trời và năng lượng gió… có thể cho rằng, nếu nhu cầu về năng lượng tái tạo tăng lên, nó sẽ đẩy giá lên cao, từ đó sẽ thu hút nhiều đầu tư hơn vào năng lượng tái tạo. cơ sở hạ tầng và tài sản sản xuất, cuối cùng là đẩy nhanh quá trình chuyển đổi xanh,” ông nói.
Sự nguy hiểm của thông tin sai lệch
Báo cáo nêu thêm mối lo ngại về vai trò của AI như một công cụ để “truyền bá thông tin sai lệch về khí hậu” sau Báo cáo Rủi ro Toàn cầu năm 2024 của Diễn đàn Kinh tế Thế giới, trong đó phát hiện ra rằng “Thông tin sai lệch là [những] rủi ro ngắn hạn lớn nhất, trong khi thời tiết khắc nghiệt và những thay đổi nghiêm trọng đối với các hệ thống Trái đất là mối quan tâm lâu dài lớn nhất.”
Báo cáo chỉ ra tính không thể tách rời của hai rủi ro nổi bật này khi cái này kéo dài cái kia.
Cray giải thích: “Ngoài những tác động trực tiếp đến khí hậu của AI, nó còn có khả năng đẩy nhanh thông tin sai lệch về khí hậu, khiến việc xây dựng sự hỗ trợ chính trị và xã hội cho các hành động cần thiết để giải quyết khủng hoảng khí hậu trở nên khó khăn hơn”.
Ví dụ về thông tin sai lệch được đề cập trong báo cáo bao gồm các tuyên bố sai sự thật kéo dài vào năm 2023 rằng một số cái chết của cá voi ở bờ biển phía đông Hoa Kỳ là do các dự án điện gió ngoài khơi. Những tuyên bố này đã thu hút sự chú ý đáng kể, với việc Donald Trump tuyên bố rằng “cối xay gió” đã khiến cá voi trở nên “ngốc nghếch”.
Báo cáo lưu ý thêm rằng, vào năm 2022, thông tin sai lệch về khí hậu đã tăng gấp ba lần trên các nền tảng như X. Nó gợi ý rằng: “Có rất ít động lực để các công ty công nghệ ngăn chặn thông tin sai lệch, vì các báo cáo cho thấy các công ty như Google/YouTube kiếm được ước tính 13,4 triệu đô la mỗi năm từ tài khoản từ chối khí hậu.
Liệu AI có thể trở thành đồng minh khí hậu?
Để AI trở thành một bánh răng tích cực trong cỗ máy chuyển đổi năng lượng, Sherman gợi ý rằng nó phải tồn tại với vai trò “có cấu trúc” hơn.
Cô giải thích: “Thực tế là có nhiều trường hợp thông tin sai lệch do AI điều khiển không nhất thiết có nghĩa là AI là vấn đề cốt lõi, nhưng chúng tôi không thể cho phép khoảng trống quy định này và có sự hiện diện có cấu trúc hơn của các hoạt động trực tuyến trong kỷ nguyên genAI.
” Báo cáo đồng ý nhưng gợi ý rằng không nên tin cậy các công ty công nghệ lớn (cụ thể là Meta, Google và OpenAI) để phát triển thị trường một cách an toàn, lập luận rằng họ “đã nhiều lần thể hiện sự tập trung của mình là lợi nhuận vì sự an toàn”
Theo Mining Technology