Tác động môi trường của trí tuệ nhân tạo đã trở thành một chiến trường gây tranh cãi, với các gã khổng lồ công nghệ phải đối mặt với sự giám sát ngày càng tăng về mức tiêu thụ tài nguyên của họ. Nỗ lực mới nhất của Google nhằm giải quyết những lo ngại này thay vào đó đã châm ngòi cho một cuộc tranh luận gay gắt giữa các nhà nghiên cứu, những người cho rằng công ty đang trình bày một bức tranh không đầy đủ và gây hiểu lầm về dấu chân môi trường thực sự của các hoạt động AI.
 |
|---|
| Trụ sở chính của Google , tượng trưng cho gã khổng lồ công nghệ đang đối mặt với sự giám sát về tác động môi trường |
Những tuyên bố môi trường lạc quan của Google
Google gần đây đã công bố một nghiên cứu khẳng định rằng trợ lý AI Gemini của họ tiêu thụ rất ít nước và năng lượng cho mỗi lời nhắc văn bản. Theo tính toán của công ty, một lời nhắc văn bản Gemini trung vị sử dụng khoảng 0,26 mililit nước—tương đương với chỉ năm giọt—và tiêu thụ khoảng 0,24 watt-giờ điện, gần bằng lượng điện cần thiết để xem tivi trong chưa đến chín giây. Nghiên cứu cũng tuyên bố điều này tạo ra khoảng 0,03 gram khí thải carbon dioxide cho mỗi lời nhắc.
Gã khổng lồ công nghệ này cho rằng những cải thiện này là do những tiến bộ hiệu quả đáng kể đạt được trong năm qua. Google báo cáo mức giảm 33 lần trong tiêu thụ điện năng cho mỗi lời nhắc từ tháng 5 năm 2024 đến tháng 5 năm 2025, với dấu chân carbon giảm 44 lần trong cùng kỳ. Những cải thiện đáng kể này giải thích tại sao các ước tính hiện tại của Google có vẻ thấp hơn đáng kể so với các nghiên cứu ngành trước đó.
Tuyên bố về mức tiêu thụ tài nguyên của AI Gemini của Google:
- Sử dụng nước: 0,26 mililit (5 giọt) cho mỗi lời nhắc văn bản
- Tiêu thụ năng lượng: 0,24 watt-giờ cho mỗi lời nhắc (tương đương với <9 giây xem TV)
- Phát thải carbon: 0,03 gram CO2 cho mỗi lời nhắc
- Cải thiện hiệu suất: Giảm 33 lần mức tiêu thụ điện (tháng 5/2024-2025)
- Giảm lượng khí thải carbon: Cải thiện 44 lần trong cùng khoảng thời gian
Những thiếu sót quan trọng gây ra sự chỉ trích từ giới học thuật
Các nhà nghiên cứu hàng đầu trong lĩnh vực này đã nêu lên những lo ngại nghiêm trọng về phương pháp luận và tính minh bạch của Google. Shaolei Ren , phó giáo sư kỹ thuật điện và máy tính tại Đại học California, Riverside , người mà nghiên cứu trước đây được Google trích dẫn trong nghiên cứu của mình, đã đưa ra một đánh giá gay gắt. Họ chỉ đang che giấu thông tin quan trọng, Ren tuyên bố. Điều này thực sự truyền tải thông điệp sai lầm đến thế giới.
Chỉ trích chính tập trung vào việc Google loại trừ mức tiêu thụ nước gián tiếp khỏi các tính toán của mình. Trong khi nghiên cứu tính đến nước được sử dụng trực tiếp trong các hệ thống làm mát trung tâm dữ liệu, nó hoàn toàn bỏ qua mức tiêu thụ nước đáng kể liên quan đến việc phát điện. Theo Cơ quan Năng lượng Quốc tế, khoảng 60% tổng mức tiêu thụ nước của một trung tâm dữ liệu bắt nguồn từ các nguồn gián tiếp, bao gồm nước được sử dụng bởi các nhà máy điện cho hệ thống làm mát và tạo hơi nước để vận hành tuabin.
So sánh Tác động Môi trường:
- Ước tính về nước của Google: 0,26ml mỗi prompt
- Ước tính nghiên cứu trước đây: Lên đến 50ml mỗi prompt (bao gồm tiêu thụ gián tiếp)
- Dữ liệu IEA: 60% lượng nước tiêu thụ của trung tâm dữ liệu đến từ các nguồn gián tiếp
- Huấn luyện mô hình Mistral AI: 281.000 mét khối nước, 20,4 nghìn tấn CO2
- Tổng mức tăng phát thải của Google: 11% (năm qua), 51% (kể từ 2019)
Phân tích dấu chân carbon không đầy đủ
Các nhà nghiên cứu môi trường cũng thách thức cách tiếp cận của Google trong việc đo lường khí thải carbon. Nghiên cứu dựa hoàn toàn vào các tính toán khí thải dựa trên thị trường, có tính đến các cam kết của công ty trong việc hỗ trợ tăng trưởng năng lượng tái tạo trên các lưới điện. Tuy nhiên, các chuyên gia cho rằng cách tiếp cận này không thể nắm bắt được bức tranh môi trường hoàn chỉnh.
Alex de Vries-Gao , người sáng lập Digiconomist và nghiên cứu sinh tiến sĩ tại Viện Nghiên cứu Môi trường Đại học Vrije Amsterdam , nhấn mạnh tầm quan trọng của việc bao gồm các phép đo khí thải dựa trên vị trí. Cách tiếp cận thay thế này xem xét sự kết hợp thực tế của các nguồn năng lượng sạch và bẩn cung cấp năng lượng cho các trung tâm dữ liệu tại các vị trí cụ thể của chúng, thường dẫn đến các con số khí thải cao hơn phản ánh chính xác hơn tác động môi trường địa phương.
Những lo ngại về phương pháp luận và khoảng trống đánh giá đồng nghiệp
Ngoài phạm vi dữ liệu được bao gồm, các nhà nghiên cứu còn đặt câu hỏi về phương pháp so sánh của Google. Công ty đối chiếu các tính toán dựa trên trung vị của mình với các nghiên cứu trước đó sử dụng các con số tiêu thụ trung bình, tạo ra cái mà các chuyên gia mô tả là một sự so sánh không cùng loại. Ngoài ra, Google chưa tiết lộ các thông số cụ thể—chẳng hạn như số từ hoặc số token—được sử dụng để xác định các tính toán lời nhắc trung vị của mình.
Nghiên cứu chưa trải qua đánh giá đồng nghiệp, mặc dù phát ngôn viên Google Mara Harris cho biết công ty vẫn mở cửa để theo đuổi quy trình xác thực này trong tương lai. Việc thiếu sự giám sát học thuật độc lập này thêm một lớp lo ngại khác cho các nhà nghiên cứu đang tìm cách hiểu tác động môi trường thực sự của AI.
Những Chỉ Trích Chính Từ Các Chuyên Gia:
- Thiếu sót về sử dụng nước gián tiếp: Loại trừ việc tiêu thụ nước của nhà máy điện để làm mát và tạo hơi nước
- Chỉ số carbon không đầy đủ: Chỉ sử dụng lượng khí thải dựa trên thị trường, bỏ qua các phép đo dựa trên vị trí địa lý
- Lo ngại về phương pháp nghiên cứu: So sánh số liệu trung vị với số liệu trung bình từ các nghiên cứu trước đó
- Thiếu minh bạch: Không tiết lộ các thông số prompt hoặc đánh giá từ chuyên gia
- Hạn chế về phạm vi: Loại trừ chi phí huấn luyện mô hình và tác động của việc tạo video/hình ảnh
Thực tế môi trường rộng lớn hơn
Trong khi Google ăn mừng những cải thiện hiệu quả của mình, bức tranh môi trường tổng thể vẫn đáng lo ngại. Mặc dù có những tiến bộ hiệu quả cho mỗi lời nhắc, tổng lượng khí thải carbon của Google đã tăng 11% trong năm qua và 51% kể từ năm 2019, chủ yếu do sự mở rộng AI tích cực. Hiện tượng này, được gọi là nghịch lý Jevons , chứng minh cách những cải thiện hiệu quả có thể nghịch lý dẫn đến tăng tổng mức tiêu thụ tài nguyên do việc sử dụng mở rộng.
Nghiên cứu cũng loại trừ một số yếu tố môi trường quan trọng, bao gồm các tài nguyên đáng kể cần thiết cho việc đào tạo mô hình AI ban đầu và tác động môi trường của việc tạo hình ảnh hoặc video thông qua Gemini . Nghiên cứu trước đó của startup AI Pháp Mistral tiết lộ rằng việc đào tạo mô hình Large 2 của họ đã tiêu thụ khoảng 281.000 mét khối nước—tương đương với 112 bể bơi Olympic—trong khi tạo ra 20,4 kiloton carbon dioxide.
Thách thức minh bạch toàn ngành
Cách tiếp cận của Google phản ánh những thách thức rộng lớn hơn trên toàn ngành AI về tính minh bạch môi trường. CEO OpenAI Sam Altman đã đưa ra những tuyên bố tương tự về mức tiêu thụ nước tối thiểu của ChatGPT , tuyên bố rằng các truy vấn điển hình chỉ sử dụng một phần mười lăm thìa cà phê nước. Tuy nhiên, khi nhân lên qua hàng tỷ tương tác hàng ngày và xem xét việc xây dựng các trung tâm dữ liệu mới ở các khu vực khan hiếm nước, ngay cả những lượng tưởng chừng không đáng kể này cũng tích lũy thành những tác động môi trường đáng kể.
Cuộc tranh luận này làm nổi bật nhu cầu cấp thiết về các phương pháp luận tiêu chuẩn hóa, toàn diện để đo lường dấu chân môi trường của AI. Khi trí tuệ nhân tạo ngày càng được tích hợp vào cuộc sống hàng ngày và hoạt động kinh doanh, việc đánh giá chính xác mức tiêu thụ tài nguyên của nó trở nên quan trọng cho các quyết định chính sách có thông tin và trách nhiệm giải trình của doanh nghiệp.