Trí tuệ nhân tạo (AI) đã trở thành một phần không thể thiếu trong cuộc sống hàng ngày của chúng ta, từ trợ lý ảo cho đến ô tô tự lái. Tuy nhiên, tác động môi trường của các mô hình AI thường bị bỏ qua. Mức tiêu thụ năng lượng cần thiết để đào tạo và chạy các mô hình AI có thể gây ra lượng khí thải carbon đáng kể, góp phần gây ra biến đổi khí hậu. Trong bài viết này, chúng ta sẽ khám phá tác động môi trường của các mô hình AI và đo lượng khí thải CO2 do ChatGPT thải ra.

Các mô hình AI yêu cầu một lượng lớn dữ liệu và sức mạnh tính toán để đào tạo và chạy. Quá trình này liên quan đến việc chạy các thuật toán phức tạp trên lượng dữ liệu khổng lồ, đòi hỏi một lượng năng lượng đáng kể. Mức tiêu thụ năng lượng của các mô hình AI chủ yếu được điều khiển bởi phần cứng được sử dụng để chạy chúng, chẳng hạn như máy chủ và trung tâm dữ liệu. Các cơ sở này yêu cầu cung cấp điện liên tục để duy trì hoạt động của máy chủ, thường đến từ các nguồn không thể tái tạo như than đá hoặc khí đốt tự nhiên.

Lượng khí thải carbon của các mô hình AI có thể được đo bằng lượng khí thải CO2. CO2 là khí nhà kính góp phần gây ra biến đổi khí hậu bằng cách giữ nhiệt trong khí quyển. Càng nhiều CO2 được thải ra, tác động đến môi trường càng lớn. Để đo lượng khí thải CO2 do ChatGPT thải ra, chúng ta cần xem xét mức tiêu thụ năng lượng cần thiết để đào tạo và chạy mô hình.

ChatGPT là một mô hình ngôn ngữ AI do OpenAI phát triển có thể tạo phản hồi giống như con người đối với lời nhắc văn bản. Mô hình được đào tạo trên một tập dữ liệu văn bản khổng lồ từ internet, đòi hỏi một lượng năng lượng đáng kể. Theo một nghiên cứu của các nhà nghiên cứu tại Đại học Massachusetts Amherst, đào tạo ChatGPT trong một giờ trên một GPU (đơn vị xử lý đồ họa) thải ra khoảng 0.6 kg CO2.

Nói một cách dễ hiểu, việc chạy ChatGPT trong một ngày trên một GPU sẽ thải ra khoảng 14.4 kg CO2. Nếu chúng tôi cho rằng ChatGPT đang được chạy trên nhiều GPU trong một trung tâm dữ liệu, lượng phát thải sẽ cao hơn nhiều. Một trung tâm dữ liệu điển hình có thể tiêu thụ nhiều điện năng như một thị trấn nhỏ và phần lớn năng lượng này đến từ các nguồn không thể tái tạo.

Tác động môi trường của các mô hình AI không giới hạn ở mức tiêu thụ năng lượng cần thiết để đào tạo và vận hành chúng. Dữ liệu được sử dụng để đào tạo các mô hình này cũng có thể có tác động đáng kể đến môi trường. Ví dụ: các bộ dữ liệu lớn thường yêu cầu dung lượng lưu trữ lớn, điều này có thể dẫn đến việc xây dựng các trung tâm dữ liệu mới và lượng khí thải carbon liên quan.

Tóm lại, tác động môi trường của các mô hình AI là một mối quan tâm ngày càng tăng cần được giải quyết. Mức tiêu thụ năng lượng cần thiết để đào tạo và vận hành các mô hình này có thể gây ra lượng khí thải carbon đáng kể, góp phần gây ra biến đổi khí hậu. Bằng cách đo lượng khí thải CO2 do ChatGPT thải ra, chúng ta có thể bắt đầu hiểu được tác động của các mô hình AI đối với môi trường. Điều cần thiết là chúng tôi tiếp tục phát triển các mô hình AI tiết kiệm năng lượng hơn và sử dụng các nguồn năng lượng tái tạo để cung cấp năng lượng cho các trung tâm dữ liệu nhằm giảm tác động môi trường của AI.

• Phân phối nội dung và PR được hỗ trợ bởi SEO. Được khuếch đại ngay hôm nay.
• Đúc kết tương lai với Adryenn Ashley. Truy cập Tại đây.
• Mua và bán cổ phần trong các công ty PRE-IPO với PREIPO®. Truy cập Tại đây.
• PlatoAiStream. Thông minh dữ liệu Web3. Kiến thức khuếch đại. Truy cập Tại đây.
• nguồn: Trí thông minh dữ liệu Plato.

• Phân phối nội dung và PR được hỗ trợ bởi SEO. Được khuếch đại ngay hôm nay.
• PlatoAiStream. Thông minh dữ liệu Web3. Kiến thức khuếch đại. Truy cập Tại đây.
• Đúc kết tương lai với Adryenn Ashley. Truy cập Tại đây.
• Mua và bán cổ phần trong các công ty PRE-IPO với PREIPO®. Truy cập Tại đây.
• nguồn: https://platodata.network/platowire/the-environmental-impact-of-ai-models-measuring-the-co2-footprint-of-chatgpts-emissions/