Làm thế nào để AI trở nên thân thiện hơn với môi trường

Ngành công nghệ thông tin đang góp phần đáng kể vào lượng phát thải toàn cầu, và sự bùng nổ của trí tuệ nhân tạo càng khiến vấn đề trở nên cấp bách hơn. Theo báo cáo của chính các công ty, mức tiêu thụ điện của Microsoft và Google đã tăng lên rõ rệt vì AI.

Tính bền vững cần được xem là mối quan tâm kiến trúc hàng đầu, chứ không phải một yếu tố phụ được cân nhắc sau cùng. Bài viết của Ben Linders trên InfoQ đưa ra những khuyến nghị thiết thực để đưa AI vào quỹ đạo xanh hơn.

CNTT chiếm 2-4% phát thải toàn cầu — con số không hề nhỏ

Ngành CNTT chịu trách nhiệm khoảng 2 đến 4% tổng lượng phát thải toàn cầu, tương đương mức phát thải của cả ngành hàng không. Con số này từng khá ổn định nhờ hiệu quả của trung tâm dữ liệu, nhưng AI đang đảo ngược xu hướng đó.

Theo báo cáo thường niên, lượng điện tiêu thụ của Microsoft và Google đã tăng lên trong những năm gần đây, gắn liền với nhu cầu huấn luyện và vận hành các mô hình AI lớn. Điều này đặt ra câu hỏi: liệu đà tăng trưởng AI có thể duy trì mà không đánh đổi mục tiêu khí hậu?

"Tính bền vững nên là mối quan tâm kiến trúc cấp cao nhất" — quan điểm được nêu trong bài viết, nhấn mạnh rằng đây là trách nhiệm của đội ngũ kỹ thuật ngay từ giai đoạn thiết kế.

Ba hướng đi để giảm dấu chân carbon của AI

Bài viết gợi ý một số biện pháp cụ thể mà đội ngũ phát triển và tổ chức có thể áp dụng ngay.

Ưu tiên mô hình nhỏ và mô hình có sẵn

Không phải bài toán nào cũng cần đến mô hình ngôn ngữ lớn nhất. Việc chọn mô hình nhỏ hơn, phù hợp với nhu cầu thực tế giúp giảm đáng kể năng lượng tiêu thụ trong cả quá trình huấn luyện lẫn suy luận (inference).

• Tận dụng mô hình mã nguồn mở có sẵn thay vì huấn luyện từ đầu
• Cân nhắc tinh chỉnh (fine-tuning) mô hình nhỏ cho tác vụ cụ thể
• Tránh dùng mô hình tổng quát khổng lồ cho những tác vụ đơn giản như phân loại văn bản hay trích xuất thông tin

Chạy tính toán ở nơi có điện carbon thấp

Vị trí địa lý của trung tâm dữ liệu ảnh hưởng trực tiếp đến lượng phát thải. Chạy khối lượng tính toán ở những khu vực có nguồn điện tái tạo dồi dào — như thủy điện, điện mặt trời hay điện gió — giúp giảm đáng kể cường độ carbon của mỗi phép tính.

Với các doanh nghiệp Việt Nam đang thuê hạ tầng đám mây, việc lựa chọn vùng (region) có tỷ lệ năng lượng tái tạo cao là một quyết định kiến trúc có ý nghĩa môi trường thực sự.

Huấn luyện bằng năng lượng tái tạo

Các mô hình lớn tiêu tốn lượng điện khổng lồ trong giai đoạn huấn luyện. Việc ưu tiên hạ tầng chạy bằng năng lượng tái tạo — hoặc ký kết các thỏa thuận mua điện sạch — là cách trực tiếp nhất để giảm phát thải ở quy mô lớn.

Hàm ý cho doanh nghiệp và kỹ sư tại Việt Nam

Với các đội ngũ phát triển phần mềm và AI tại Việt Nam, những khuyến nghị trên không chỉ là chuyện của các ông lớn công nghệ. Một số điểm đáng lưu ý:

• Đo lường trước khi tối ưu: cần có công cụ theo dõi mức tiêu thụ năng lượng và phát thải của hệ thống AI
• Đưa tính bền vững vào tiêu chí thiết kế ngay từ đầu, song song với hiệu năng và chi phí
• Tận dụng mô hình nhỏ, lượng tử hóa và biên (edge) để giảm tải cho trung tâm dữ liệu

Khi AI ngày càng thấm sâu vào mọi lĩnh vực, việc phát triển AI có trách nhiệm với môi trường sẽ trở thành một tiêu chuẩn cạnh tranh, chứ không còn là lựa chọn tùy nghi.