Rủi ro và Phần thưởng cho Trí tuệ Nhân tạo trong Chiến đấu với Biến đổi Khí hậu

Trong khi trí tuệ nhân tạo đang được sử dụng để giải quyết các vấn đề trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe, nông nghiệp, dự báo thời tiết và nhiều hơn nữa, các nhà khoa học và kỹ sư đang điều tra cách trí tuệ nhân tạo có thể được sử dụng để chống lại biến đổi khí hậu. Các thuật toán trí tuệ nhân tạo có thể được sử dụng để xây dựng các mô hình khí hậu tốt hơn và xác định các phương pháp hiệu quả hơn để giảm thiểu lượng khí thải CO2, nhưng chính trí tuệ nhân tạo thường đòi hỏi một lượng điện toán lớn và do đó tiêu thụ nhiều năng lượng. Liệu có thể giảm thiểu lượng năng lượng tiêu thụ bởi trí tuệ nhân tạo và cải thiện hiệu quả của nó trong việc chống lại biến đổi khí hậu?

Virginia Dignum, giáo sư trí tuệ nhân tạo đạo đức tại Đại học Umeå ở Thụy Điển, đã được phỏng vấn gần đây bởi Tạp chí Horizon. Dignum giải thích rằng trí tuệ nhân tạo có thể có một dấu ấn môi trường lớn mà không được kiểm tra. Dignum chỉ ra Netflix (NFLX ) và các thuật toán được sử dụng để đề xuất phim cho người dùng Netflix. Để chạy các thuật toán này và đề xuất phim cho hàng trăm nghìn người dùng, Netflix cần chạy các trung tâm dữ liệu lớn. Các trung tâm dữ liệu này lưu trữ và xử lý dữ liệu được sử dụng để đào tạo thuật toán.

Dignum thuộc nhóm chuyên gia tư vấn cho Ủy ban Châu Âu về cách tạo ra trí tuệ nhân tạo hướng đến con người và đạo đức. Dignum giải thích với Tạp chí Horizon rằng tác động môi trường của trí tuệ nhân tạo thường không được đánh giá cao, nhưng trong điều kiện đúng, các trung tâm dữ liệu có thể chịu trách nhiệm cho việc phát thải một lượng lớn khí CO2.

‘Đây là một việc sử dụng năng lượng mà chúng ta không thực sự nghĩ về,’ giải thích Giáo sư Dignum với Tạp chí Horizon. ‘Chúng ta có các trang trại dữ liệu, đặc biệt là ở các quốc gia phía Bắc của Châu Âu và ở Canada, những thứ này rất lớn. Một số trong những thứ này sử dụng nhiều năng lượng như một thành phố nhỏ.’

Dingum lưu ý rằng một nghiên cứu, được thực hiện bởi Đại học Massachusetts, đã tìm thấy rằng việc tạo ra một trí tuệ nhân tạo tinh vi để giải thích ngôn ngữ của con người dẫn đến việc phát thải khoảng 300.000 kilogram khí CO2 tương đương. Điều này tương đương với lần tác động của một chiếc xe hơi trung bình ở Mỹ. Những phát thải này có thể tăng lên, vì ước tính được thực hiện bởi một nhà nghiên cứu Thụy Điển, Anders Andrae, dự kiến rằng vào năm 2025, các trung tâm dữ liệu có thể chiếm khoảng 10% tổng lượng điện tiêu thụ. Sự tăng trưởng của dữ liệu lớn và sức mạnh tính toán cần thiết để xử lý nó đã đưa tác động môi trường của trí tuệ nhân tạo đến sự chú ý của nhiều nhà khoa học và nhà bảo vệ môi trường.

Mặc dù có những lo ngại này, trí tuệ nhân tạo có thể đóng vai trò trong việc giúp chúng ta chống lại biến đổi khí hậu và hạn chế lượng khí thải. Các nhà khoa học và kỹ sư trên toàn thế giới đang ủng hộ việc sử dụng trí tuệ nhân tạo trong việc thiết kế các giải pháp cho biến đổi khí hậu. Ví dụ, Giáo sư Felix Creutzig thuộc Viện Nghiên cứu Mercator về Các Tài nguyên Toàn cầu và Biến đổi Khí hậu ở Berlin và Crutzig hy vọng sử dụng trí tuệ nhân tạo để cải thiện việc sử dụng không gian trong môi trường đô thị. Việc sử dụng không gian hiệu quả hơn có thể giúp giải quyết các vấn đề như đảo nhiệt đô thị. Các thuật toán học máy có thể được sử dụng để xác định vị trí tối ưu cho các không gian xanh, hoặc để xác định các mẫu luồng không khí khi thiết kế kiến trúc thông gió để chống lại nhiệt độ cực đoan. Các không gian xanh đô thị có thể đóng vai trò như một bể chứa carbon.

Hiện tại, Creutzig đang làm việc với kiến trúc xếp chồng, một phương pháp sử dụng cả mô hình hóa cơ học và học máy, nhằm xác định cách các tòa nhà sẽ phản ứng với nhiệt độ và nhu cầu năng lượng. Creutzig hy vọng rằng công việc của mình có thể dẫn đến các thiết kế tòa nhà mới sử dụng ít năng lượng hơn trong khi vẫn duy trì chất lượng cuộc sống.

Beyond này, trí tuệ nhân tạo có thể giúp chống lại biến đổi khí hậu theo nhiều cách. Ví dụ, trí tuệ nhân tạo có thể được sử dụng để xây dựng các hệ thống điện tốt hơn có thể tích hợp các nguồn năng lượng tái tạo một cách hiệu quả hơn. Trí tuệ nhân tạo đã được sử dụng để theo dõi việc phá rừng, và việc tiếp tục sử dụng nó cho nhiệm vụ này có thể giúp bảo tồn các khu rừng hoạt động như các bể chứa carbon. Các thuật toán học máy cũng có thể được sử dụng để tính toán lượng khí thải carbon của một cá nhân và đề xuất cách giảm thiểu nó.

Chiến lược để giảm thiểu lượng năng lượng tiêu thụ bởi trí tuệ nhân tạo bao gồm việc xóa dữ liệu không còn được sử dụng, giảm nhu cầu về các hoạt động lưu trữ dữ liệu lớn. Thiết kế các thuật toán và phương pháp đào tạo hiệu quả hơn cũng rất quan trọng, bao gồm cả việc theo đuổi các giải pháp thay thế cho học máy, vốn thường đòi hỏi nhiều dữ liệu.