Cách đơn giản giảm tác động môi trường của các nền tảng AI

Nhưng sự trỗi dậy đi kèm với cái giá phải trả về môi trường. Nhiều báo cáo gần đây chỉ ra ngay cả vài thói quen tưởng chừng vô hại, chẳng hạn dùng ngôn từ lịch sự với AI cũng có thể làm tăng đáng kể mức tiêu thụ năng lượng. Khi hàng triệu người dùng trí tuệ nhân tạo, nhu cầu năng lượng cùng lượng phát thải carbon liên quan trở thành mối lo ngại nghiêm trọng. Chuyên gia công nghệ Jan Curn (nhà sáng lập công ty cung cấp dịch vụ vận hành trang web Apify) tin rằng nỗ lực giải quyết lượng phát thải từ AI đòi hỏi cách tiếp cận đa chiều, từ thay đổi hành vi người dùng đến phát triển nền tảng, nâng cao nhận thức của tổ chức sử dụng.

Theo ông, có 5 cách chính để giảm tác động môi trường của AI.

Vài thói quen tưởng chừng vô hại cũng có thể làm tăng đáng kể mức tiêu thụ năng lượng của nền tảng AI - Ảnh: Tech Digest

Tối ưu hóa câu lệnh

Cụm từ vô hại như “làm ơn”, “cảm ơn”, “hy vọng bạn khỏe” chẳng góp gì cho kết quả đầu ra của nền tảng AI. Nhưng chúng làm tăng 30% lượng token (đơn vị dữ liệu cơ bản) mà trí tuệ nhân tạo cần để xử lý tác vụ. Mặc dù nhỏ, từ ngữ thừa thãi khi được hàng tỉ người sử dụng hằng ngày sẽ khiến mức tiêu thụ năng lượng gia tăng đáng kể cũng như làm tiêu tốn chi phí không cần thiết.

Giải pháp rất đơn giản. Ta nên đưa ra câu lệnh ngắn gọn, trực tiếp, tập trung vào thông tin thiết yếu.

Cân nhắc tác động của tương tác phức tạp

Ngoài câu hỏi đơn giản, người dùng còn tiến hành nhiều tương tác phức tạp với AI, chẳng hạn hỏi cách xử lý tình huống, phỏng vấn mô phỏng, buổi tập huấn… Tất cả đều đòi hỏi trí tuệ nhân tạo phải trả lời dài dòng hơn, dùng nhiều tài nguyên tính toán hơn nên tiêu thụ nhiều năng lượng hơn.

Giảm thiểu ngôn từ không cần thiết

Chuyên gia Curn lưu ý rằng thành tố không cần thiết như từ thừa, dấu câu quá mức, ký hiệu phi ngôn ngữ như biểu tượng cảm xúc cũng góp phần làm tăng lượng token dùng đến. Ông đề xuất các nền tảng AI tương lai tích hợp công cụ tối ưu hóa câu lệnh đầu vào trước khi xử lý. Như vậy có thể giảm thiểu tác động môi trường mà không làm giảm chất lượng kết quả đầu ra.

Phát triển nền tảng hiệu quả hơn

Trách nhiệm giảm lượng phát thải carbon không chỉ thuộc về người dùng. Chuyên gia Curn nhấn mạnh đơn vị phát triển cũng phải góp phần xây dựng tính bền vững cho nền tảng AI. Họ nên tích hợp chỉ báo hiệu suất nhanh chóng, chế độ tiết kiệm năng lượng, tính năng cảnh báo người dùng khi dữ liệu đầu vào vượt quá ngưỡng độ dài hoặc độ phức tạp được khuyến nghị.

Nâng cao nhận thức

Mặc dù AI đang nhanh chóng được dùng trong hoạt động của nhiều tổ chức, nhưng họ vẫn chưa xem xét đến hệ quả môi trường của việc sử dụng trí tuệ nhân tạo quy mô lớn. Chuyên gia Curn ủng hộ các tổ chức đặt ra hướng dẫn nội bộ về AI, thúc đẩy sử dụng có trách nhiệm.

Cẩm Bình