Giải pháp để đưa Trí tuệ Nhân tạo phát triển bền vững hơn

Việc xây dựng AI một cách bền vững dường như là một giấc mơ xa vời khi các gã khổng lồ công nghệ, vốn từng cam kết cắt giảm khí thải, lại đang chạy đua xây dựng các trung tâm dữ liệu khổng lồ chạy bằng nhiên liệu hóa thạch. Cuộc đua xây dựng AI bằng mọi giá đang được thúc đẩy bởi chính quyền Trump, đồng thời các quy định bảo vệ môi trường cũng đang bị nới lỏng.

Tuy nhiên, Sasha Luccioni, một nhà nghiên cứu về tính bền vững của AI, tin rằng nhu cầu về sự minh bạch trong AI từ phía khách hàng, bao gồm cả doanh nghiệp và cá nhân, chưa bao giờ cao như hiện nay.

Tiên phong về sự minh bạch trong AI

Trong bốn năm làm việc tại Hugging Face, Luccioni đã trở thành một nhân vật tiên phong trong việc thúc đẩy sự minh bạch về khí thải và tác động môi trường của AI. Bà đã tạo ra một bảng xếp hạng ghi lại hiệu quả năng lượng của các mô hình AI mã nguồn mở. Bà cũng là người chỉ trích mạnh mẽ các công ty AI lớn, cho rằng họ đang cố tình giấu kín thông tin về năng lượng và tính bền vững với công chúng.

Hiện tại, bà đang thành lập Sustainable AI Group, một doanh nghiệp mới cùng với Boris Gamazaychikov, cựu giám đốc bền vững của Salesforce. Họ sẽ tập trung giúp các công ty trả lời các câu hỏi như "chúng ta có thể điều chỉnh những yếu tố nào để làm cho các tác nhân AI ít gây hại hơn?". Luccioni cũng quan tâm đến việc làm rõ nhu cầu năng lượng của các loại công cụ AI khác nhau, chẳng hạn như chuyển đổi giọng nói thành văn bản hoặc chuyển ảnh thành video — một lĩnh vực theo bà là chưa được nghiên cứu kỹ lưỡng.

Áp lực từ phía doanh nghiệp và nhân viên

Khi được hỏi về áp lực từ các công ty, Luccioni chia sẻ rằng họ đang chịu sức ép lớn từ nhân viên và hội đồng quản trị. Các nhân viên thường đặt câu hỏi: "Các ông bắt buộc chúng tôi phải dùng Copilot, nhưng điều này ảnh hưởng thế nào đến các mục tiêu ESG (Môi trường, Xã hội và Quản trị) của công ty?".

Đối với hầu hết các công ty, AI đã trở thành một phần cốt lõi trong hoạt động kinh doanh, do đó họ buộc phải hiểu rõ rủi ro và vị trí chạy các mô hình. Họ không thể tiếp tục sử dụng các mô hình mà không biết trung tâm dữ liệu nằm ở đâu hay lưới điện kết nối là gì. Họ phải biết rõ khí thải trong chuỗi cung ứng, khí thải vận chuyển và nhiều yếu tố khác.

"Vấn đề không phải là không sử dụng AI. Tôi nghĩ chúng ta đã qua giai đoạn đó rồi. Vấn đề là lựa chọn các mô hình phù hợp, hoặc gửi tín hiệu cho thấy nguồn năng lượng quan trọng như thế nào, để khách hàng sẵn sàng trả giá cao hơn một chút cho các trung tâm dữ liệu sử dụng năng lượng tái tạo," Luccioni nhấn mạnh.

Bối cảnh toàn cầu và quy định

Về bối cảnh toàn cầu, tình hình bền vững ở các khu vực khác nhau rất khác biệt. Tại Châu Âu, Đạo luật AI của EU đã đưa tính bền vững trở thành một phần quan trọng từ đầu. Họ đã đưa vào nhiều điều khoản và hiện nay các sáng kiến báo cáo đầu tiên đang bắt đầu được triển khai.

Ngay cả Châu Á cũng đang cố gắng minh bạch hơn. Cơ quan Năng lượng Quốc tế (IEA) đã thực hiện các báo cáo về việc sử dụng năng lượng của AI. Luccioni chia sẻ rằng các quốc gia khác nhận ra IEA lấy số liệu từ chính các nước, nhưng các nước này lại không có số liệu cụ thể cho trung tâm dữ liệu. Họ không thể đưa ra các lựa chọn mang tính tương lai vì thiếu số liệu để biết "được rồi, điều đó có nghĩa là chúng ta cần công suất X trong năm năm tới". Một số quốc gia đã bắt đầu gây áp lực ngược lại với các nhà xây dựng trung tâm dữ liệu.

Những gì Big Tech cần làm

Khi được hỏi về điều bà muốn thấy từ các ông lớn công nghệ như Sam Altman hay Dario Amodei, Luccioni ước rằng có một đồng hồ đo hoặc hộp thông tin trên giao diện ChatGPT hoặc Claude hiển thị lượng năng lượng tiêu thụ sau mỗi truy vấn. Lý tưởng nhất là nó phải hiển thị cả lượng khí thải nhà kính và nguồn gốc năng lượng đó.

Bà tin rằng việc một nhà cung cấp mô hình lớn đặt cược vào tính bền vững sẽ tạo ra lợi thế cạnh tranh trên thị trường. Hiện tại, họ đang tranh giành nhau và cố gắng vượt qua đối phương. Nếu một trong họ nói: "Được rồi, chúng tôi sẽ ngừng cố gắng tạo ra các trung tâm dữ liệu chạy bằng khí đốt tự nhiên và chúng tôi sẽ xây dựng các trung tâm dữ liệu sử dụng năng lượng tái tạo," bà tin rằng điều đó thực sự có thể mang lại lợi thế cho họ. Nó giống như khi Anthropic từ chối chính phủ Mỹ sử dụng AI cho mục đích quân sự.

Không phải nhiệm vụ nào cũng cần mô hình lớn

Luccioni cũng nhấn mạnh rằng trong các cuộc thảo luận về AI, các mô hình lớn khép kín không phải là lựa chọn duy nhất. Bà cho rằng chúng ta cần phân biệt rõ những gì thực sự hữu ích so với những gì đang được bán cho chúng ta.

Ví dụ, nếu bạn làm việc trong tài chính, bạn đang cố gắng dự đoán thị trường. Bạn không cần một Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM) đa năng cho việc đó. Google đã cung cấp số liệu về số lượng token gửi và nhận, đây là một thông tin rất quan trọng. Nhờ đó, bạn có thể xác định xem nếu các truy vấn siêu đơn giản, bạn có thể sử dụng các mô hình đơn giản hơn.

Nội bộ, các công ty có thể quy định: "Nếu các bạn chỉ muốn tìm kiếm tài liệu công ty, hãy dùng mô hình này. Nó đơn giản và rẻ. Còn nếu các bạn thực sự muốn nghiên cứu sâu, hãy dùng mô hình phức tạp hơn".

Bà cũng chỉ trích việc các công ty phát triển mô hình cũng là người bán sức mạnh tính toán (compute). Điều này hợp lý về mặt kinh doanh khi họ bán các mô hình lớn nhất vì như vậy khách hàng sẽ cần nhiều sức mạnh tính toán nhất. Nếu những người tính tiền, vận hành trung tâm dữ liệu, huấn luyện mô hình và tạo sản phẩm là những nhóm hoàn toàn khác biệt, chúng ta sẽ có sự đa dạng lớn hơn nhiều trong lĩnh vực AI.

Kết luận

Kết thúc cuộc trò chuyện, Luccioni nhấn mạnh rằng chúng ta vẫn cần các con số cụ thể về việc sử dụng năng lượng và nước để đưa ra các quyết định sáng suốt. Ngay cả khi những con số đó nhỏ, chúng ta vẫn cần phải có chúng, giống như chúng ta có số liệu cho giao thông vận tải hay dinh dưỡng.

"Đúng là có thể mỗi truy vấn cá nhân không phải là vấn đề lớn. Nhưng sau đó bạn nhân nó với số lượng người sử dụng những thứ này — đó thực sự là một cuộc trò chuyện khó khăn. Nhưng chúng ta vẫn cần các con số," bà kết luận.