#ChatGPT #AI #Môitruong #TienboiHomNay
ChatGPT và các AI sáng tạo khác có hại cho môi trường không? Đó là câu hỏi đang được đặt ra trong thời đại của công nghệ trí tuệ nhân tạo. Trong khi chatbot AI và các trình tạo hình ảnh được chạy trên hàng nghìn máy tính đặt trong các trung tâm dữ liệu, thì chi phí năng lượng để xây dựng các mô hình trí tuệ nhân tạo càng lớn thì càng gây ra tác động đến môi trường.
Với sự xuất hiện của các mô hình AI thế hệ ngày càng mạnh mẽ hơn, chi phí cho lượng khí thải carbon trong tương lai của xã hội là rất đáng quan tâm. Tuy nhiên, AI sáng tạo được xem là giải pháp thay thế bằng cách tạo ra dữ liệu phức tạp của thuật toán AI thông qua phương pháp “phân biệt đối xử”, chọn giữa một số tùy chọn cố định và chỉ tạo ra một số duy nhất.
Ngoài ra, các mô hình AI lớn đòi hỏi nhiều năng lượng hơn trong quá trình triển khai. Nghiên cứu cho thấy, việc sử dụng các trung tâm dữ liệu xanh hơn và bộ xử lý hiệu quả hơn có thể giảm lượng khí thải carbon từ 100 đến 1.000 lần. Tuy nhiên, áp lực xã hội có thể hữu ích để khuyến khích các công ty công bố lượng khí thải carbon trong các mô hình AI của họ, như một số công ty đã làm.
Trong bối cảnh này, các chatbot AI và các trình tạo hình ảnh sáng tạo cần được phát triển một cách bền vững, thông qua việc sử dụng năng lượng tái tạo và áp dụng các giải pháp xanh hơn. Nếu công nghệ trí tuệ nhân tạo phát triển theo hướng này, chúng ta có thể tối thiểu hóa tác động của nó đến môi trường và đảm bảo sự phát triển bền vững trong tương lai.
Nguồn: https://gizmodo.com/chatgpt-app-ai-is-generative-ai-bad-for-the-environment-1850481190
Có lẽ Tập lệnh do AI viết là một ý tưởng tồi?
AI sáng tạo là công nghệ mới hấp dẫn đằng sau chatbot và trình tạo hình ảnh. Nhưng nó làm cho hành tinh nóng đến mức nào?
Là một nhà nghiên cứu AI, Tôi thường lo lắng về chi phí năng lượng khi xây dựng các mô hình trí tuệ nhân tạo. AI càng mạnh thì càng tốn nhiều năng lượng. Sự xuất hiện của các mô hình AI thế hệ ngày càng mạnh mẽ hơn có ý nghĩa gì đối với lượng khí thải carbon trong tương lai của xã hội?
“Sáng tạo” đề cập đến khả năng tạo ra dữ liệu phức tạp của thuật toán AI. giải pháp thay thế là AI “phân biệt đối xử”, chọn giữa một số tùy chọn cố định và chỉ tạo ra một số duy nhất. Một ví dụ về đầu ra phân biệt đối xử là lựa chọn có chấp thuận đơn xin vay hay không.
AI sáng tạo có thể tạo ra các đầu ra phức tạp hơn nhiều, chẳng hạn như một câu, một đoạn văn, một hình ảnh hoặc thậm chí là một đoạn video ngắn. Nó từ lâu đã được sử dụng trong các ứng dụng như loa thông minh để tạo phản hồi bằng âm thanh hoặc trong tính năng tự động hoàn thành để đề xuất truy vấn tìm kiếm. Tuy nhiên, nó chỉ mới đạt được khả năng gần đây tạo ngôn ngữ giống con người và hình ảnh thực tế.
AI đang sử dụng nhiều năng lượng hơn bao giờ hết
Chi phí năng lượng chính xác của một mô hình AI rất khó ước tính và bao gồm năng lượng được sử dụng để sản xuất thiết bị điện toán, tạo mô hình và sử dụng mô hình trong sản xuất. Vào năm 2019, các nhà nghiên cứu đã phát hiện ra rằng việc tạo ra một mô hình AI tổng quát có tên là BERT với 110 triệu tham số tiêu thụ năng lượng của một chuyến bay xuyên lục địa khứ hồi cho một người. Số lượng tham số đề cập đến kích thước của mô hình, với các mô hình lớn hơn thường có kỹ năng cao hơn. Các nhà nghiên cứu ước tính rằng việc tạo ra GPT-3 lớn hơn nhiều, có 175 tỷ tham số, tiêu thụ 1.287 megawatt giờ điện và tạo ra 552 tấn carbon dioxide tương đương, tương đương với 123 phương tiện chở khách chạy bằng xăng trong một năm. Và đó chỉ là để mô hình sẵn sàng ra mắt, trước khi bất kỳ người tiêu dùng nào bắt đầu sử dụng nó.
Kích thước không phải là yếu tố dự đoán duy nhất về lượng khí thải carbon. truy cập mở mô hình BLOOMđược phát triển bởi Dự án khoa học lớn ở Pháp, có kích thước tương tự như GPT-3 nhưng có lượng khí thải carbon thấp hơn nhiều, tiêu thụ 433 MWh điện để tạo ra 30 tấn CO2eq. Một nghiên cứu của Google cho thấy rằng với cùng một kích thước, việc sử dụng kiến trúc mô hình và bộ xử lý hiệu quả hơn và trung tâm dữ liệu xanh hơn có thể giảm lượng khí thải carbon từ 100 đến 1.000 lần.
Các mô hình lớn hơn sử dụng nhiều năng lượng hơn trong quá trình triển khai. Có dữ liệu hạn chế về lượng khí thải carbon của một truy vấn AI tổng quát duy nhất, nhưng một số số liệu trong ngành ước tính nó là gấp bốn đến năm lần so với truy vấn của công cụ tìm kiếm. Khi chatbot và trình tạo hình ảnh trở nên phổ biến hơn, cũng như khi Google và Microsoft kết hợp các mô hình ngôn ngữ AI vào các công cụ tìm kiếm của họ, số lượng truy vấn họ nhận được mỗi ngày có thể tăng theo cấp số nhân.
ChatGPT và các bot AI khác để tìm kiếm
Vài năm trước, không có nhiều người bên ngoài phòng thí nghiệm nghiên cứu sử dụng các mô hình như BERT hoặc GPT. Điều đó đã thay đổi vào ngày 30 tháng 11 năm 2022, khi OpenAI phát hành ChatGPT. Theo dữ liệu mới nhất hiện có, ChatGPT đã có hơn 1,5 tỷ lượt truy cập vào tháng 3 năm 2023. Microsoft đã kết hợp ChatGPT vào công cụ tìm kiếm Bing và biến nó thành có sẵn cho tất cả mọi người vào ngày 4 tháng 5 năm 2023. Nếu chatbot trở nên phổ biến như các công cụ tìm kiếm, chi phí năng lượng để triển khai AI thực sự có thể tăng lên. Nhưng các trợ lý AI có nhiều công dụng hơn là chỉ tìm kiếm, chẳng hạn như viết tài liệu, giải toán và tạo các chiến dịch tiếp thị.
Một vấn đề khác là các mô hình AI cần được cập nhật liên tục. Ví dụ: ChatGPT chỉ được đào tạo về dữ liệu cho đến năm 2021, vì vậy nó không biết về bất kỳ điều gì đã xảy ra kể từ đó. Lượng khí thải carbon khi tạo ChatGPT không phải là thông tin công khai nhưng có khả năng cao hơn nhiều so với GPT-3. Nếu nó phải được tạo lại một cách thường xuyên để cập nhật kiến thức, thì chi phí năng lượng sẽ còn lớn hơn nữa.
Một nhược điểm là hỏi chatbot có thể là một cách trực tiếp hơn để lấy thông tin hơn là sử dụng công cụ tìm kiếm. Thay vì nhận được một trang chứa đầy các liên kết, bạn sẽ nhận được câu trả lời trực tiếp giống như từ một con người, giả sử các vấn đề về độ chính xác được giảm nhẹ. Truy cập thông tin nhanh hơn có khả năng bù đắp cho việc sử dụng năng lượng tăng lên so với công cụ tìm kiếm.
Con đường phía trước với ChatGPT và các AI tổng quát khác
Tương lai thật khó dự đoán, nhưng các mô hình AI tổng quát lớn vẫn ở đây và mọi người có thể sẽ ngày càng tìm đến chúng để lấy thông tin. Ví dụ, nếu một học sinh cần giúp giải một bài toán ngay bây giờ, họ sẽ nhờ một gia sư hoặc một người bạn, hoặc tham khảo sách giáo khoa. Trong tương lai, họ có thể sẽ hỏi một chatbot. Điều tương tự cũng xảy ra đối với các kiến thức chuyên môn khác như tư vấn pháp lý hoặc chuyên môn y tế.
Mặc dù một mô hình AI lớn duy nhất sẽ không hủy hoại môi trường, nhưng nếu hàng nghìn công ty phát triển các bot AI hơi khác nhau cho các mục đích khác nhau, mỗi bot được sử dụng bởi hàng triệu khách hàng, thì việc sử dụng năng lượng có thể trở thành một vấn đề. Cần nhiều nghiên cứu hơn để làm cho AI tổng quát hiệu quả hơn. Tin tốt là AI có thể chạy bằng năng lượng tái tạo. Bằng cách đưa tính toán đến nơi có nhiều năng lượng xanh hơn hoặc lên lịch tính toán cho các thời điểm trong ngày khi có nhiều năng lượng tái tạo hơn, lượng khí thải có thể được giảm thiểu. giảm theo hệ số từ 30 đến 40so với việc sử dụng lưới điện do nhiên liệu hóa thạch chi phối.
Cuối cùng, áp lực xã hội có thể hữu ích để khuyến khích các công ty và phòng thí nghiệm nghiên cứu công bố lượng khí thải carbon trong các mô hình AI của họ, như một số công ty đã làm. Trong tương lai, có lẽ người tiêu dùng thậm chí có thể sử dụng thông tin này để chọn một chatbot “xanh hơn”.
Bạn muốn biết thêm về AI, chatbot và tương lai của máy học? Kiểm tra bảo hiểm đầy đủ của chúng tôi về trí tuệ nhân tạohoặc duyệt hướng dẫn của chúng tôi để Trình tạo nghệ thuật AI miễn phí tốt nhất Và Mọi thứ chúng tôi biết về ChatGPT của OpenAI.
Kate SaenkoPhó Giáo sư Khoa học Máy tính, đại học Boston
Bài viết này được đăng lại từ Cuộc trò chuyện theo giấy phép Creative Commons. Đọc bài báo gốc.
