Bùng nổ AI và nghịch lý của một “giải pháp xanh”

Trong hơn một thập kỷ qua, AI đã phát triển với tốc độ cực nhanh và thể hiện rõ qua quy mô nghiên cứu lẫn mức độ đầu tư toàn cầu. Theo báo cáo AI Index 2024 (dữ liệu từ Center for Security and Emerging Technology – CSET, 2023), số lượng công bố AI toàn cầu bằng tiếng Anh giai đoạn 2010–2022 đã tăng gần gấp 3, từ khoảng 88.000 lên hơn 240.000. Năm 2022, mức tăng chỉ khoảng 1,1%, cho thấy tốc độ tăng trưởng chậm lại so với những năm bùng nổ trước đó.

Tuy nhiên, đằng sau sự phát triển mạnh mẽ này là một nghịch lý lớn về bền vững: AI vừa được kỳ vọng là công cụ hỗ trợ giải quyết biến đổi khí hậu, vừa là công nghệ tiêu tốn lượng tài nguyên rất lớn để huấn luyện và vận hành. Theo nghiên cứu nổi tiếng từ Đại học Massachusetts, Amherst và dữ liệu được phân tích lại trên MIT Technology Review, việc huấn luyện một mô hình AI quy mô lớn quá trình này có thể thải ra hơn 626.000 pound khí carbon dioxide tương đương - gần gấp năm lần lượng khí thải trong suốt vòng đời của một chiếc ô tô trung bình ở Mỹ.

Do đó, câu hỏi chính không phải là “có nên sử dụng AI hay không”, mà là làm thế nào để áp dụng AI nhằm tạo ra giá trị tích cực cho hành tinh này. 

AI tạo lợi thế rõ rệt: Những giá trị không thể làm ngơ 

AI có thể đóng góp cho phát triển bền vững trước hết ở khả năng giảm lãng phí và tối ưu sử dụng tài nguyên, giúp chúng ta loại bỏ những lãng phí dư thừa vốn có trong các hoạt động truyền thống. Thay vì hoạt động dựa trên phán đoán, AI giúp con người thực hiện các hành động "xanh" một cách tự động và thông minh:

Đầu tiên, AI đóng vai trò là "quản gia năng lượng" khi có thể tự động điều chỉnh hệ thống điện, điều hòa dựa trên số người thực tế và dự báo chính xác nhu cầu sử dụng để lưới điện không chạy thừa công suất. Trong lĩnh vực vận tải, AI trực tiếp cắt giảm khí thải bằng cách tìm ra lộ trình ngắn nhất cho xe giao hàng và dự báo kẹt xe để tránh tình trạng nổ máy chờ vô ích. Không dừng lại ở đó, AI còn giúp giảm rác thải thông qua các "mắt thần" soi lỗi sản phẩm ngay trên dây chuyền để hạn chế hàng hỏng, đồng thời điều khiển robot phân loại rác tái chế chuẩn xác hơn con người. Đặc biệt, AI giúp loại bỏ lãng phí từ việc "thử và sai" bằng cách chạy các mô phỏng ảo trên máy tính, giúp tìm ra phương án ít tốn tài nguyên nhất ngay từ khâu thiết kế mà không cần tiêu tốn hóa chất hay vật liệu cho thí nghiệm thật.

Mặt tối của hào quang: Khi AI là "kẻ ngốn điện" khổng lồ 

Tuy nhiên, đằng sau những lợi ích về tối ưu hóa là một thực tế ít người để ý: AI không hề “ảo” như chúng ta tưởng. Mọi câu lệnh hay quá trình xử lý đều vận hành dựa trên các trung tâm dữ liệu vật lý khổng lồ, nơi hàng triệu máy chủ hoạt động 24/7. Các hệ thống này "ngốn" một lượng điện cực lớn và cần rất nhiều nước sạch để giải nhiệt cho máy móc bớt nóng, khiến mỗi câu hỏi bạn gửi đi đều tiêu tốn tài nguyên thật ngoài đời chứ không hề miễn phí.

Đặc biệt, trong cuộc đua công nghệ hiện nay, các mô hình càng thông minh thì cái giá phải trả cho môi trường càng lớn. Quá trình huấn luyện một AI siêu cấp có thể phát thải lượng carbon bằng hàng trăm chuyến bay xuyên lục địa và chi phí này vẫn tiếp tục kéo dài suốt vòng đời thiết bị, từ lúc sản xuất linh kiện đến khi vận hành và thay thế. 

Đây là một nghịch lý tâm lý rất đáng chú ý: khi AI khiến mọi thứ trở nên nhanh hơn và rẻ hơn, con người lại dễ có xu hướng sử dụng nhiều hơn mức cần thiết. Trước đây, viết một bài có thể mất cả ngày, còn giờ chỉ mất vài phút với AI; nhưng thay vì dừng lại ở mức đủ dùng, chúng ta thường tiếp tục yêu cầu tạo thêm rất nhiều phiên bản. Tương tự, vì việc tạo ảnh bằng AI quá dễ, chỉ cho một nhu cầu nhỏ cũng có thể dẫn đến hàng chục lần tạo thử. Vì vậy, AI có thể giúp tối ưu từng quy trình, nhưng chính sự tiện lợi của nó cũng có thể tạo ra một gánh nặng tài nguyên mới nếu không được sử dụng có kiểm soát.

Vậy AI có “xấu” không?

Thay vì xem AI là “vị cứu tinh” hay “tội đồ”, cần nhìn đúng bản chất của nó: AI là một công cụ, vốn không tự thân động “xanh” hay “xấu”. Điều quyết định nằm ở cách con người thiết kế, triển khai và sử dụng công nghệ này.

Giá trị của AI nằm ở mục đích sử dụng. AI có thể trở thành một phần của giải pháp khi được dùng để tối ưu vận hành, giảm lãng phí, hỗ trợ y tế, bảo vệ môi trường hoặc giải quyết các bài toán xã hội. Nhưng AI cũng có thể trở thành một phần của vấn đề nếu bị lạm dụng để tạo ra nội dung kém giá trị, chạy theo số lượng hoặc phục vụ những nhu cầu không tạo ra giá trị thực.

Vì vậy, điều chúng ta cần không phải là một AI “hoàn hảo” mà là cách sử dụng AI thông minh và có trách nhiệm. Khi có mục tiêu rõ ràng, đo lường được hiệu quả và đặt yếu tố đạo đức, bền vững vào quá trình triển khai, AI mới thực sự phát huy lợi ích mà không làm gia tăng rủi ro cho xã hội và môi trường.

Cách dùng AI bền vững: Trách nhiệm từ văn phòng đến cá nhân

Để AI thực sự bền vững, trách nhiệm không chỉ thuộc về bên phát triển công nghệ mà còn nằm ở cách sử dụng trong doanh nghiệp và ở thói quen của từng cá nhân.

Đối với doanh nghiệp, sử dụng AI bền vững trước hết là chọn công cụ phù hợp với nhu cầu thực tế, thay vì dùng các mô hình quá lớn cho những tác vụ đơn giản. Cách tiếp cận “vừa đủ” giúp giảm tiêu thụ tài nguyên nhưng vẫn đảm bảo hiệu quả công việc. Doanh nghiệp cũng nên xây dựng kho tri thức dùng chung cho các đầu ra AI có thể tái sử dụng (như mẫu email, bản tóm tắt, quy trình chuẩn…) để tránh việc nhiều người lặp lại cùng một yêu cầu và làm tăng chi phí tính toán không cần thiết. Bên cạnh đó, đào tạo nhân viên cách đặt yêu cầu rõ ràng, đúng mục tiêu ngay từ đầu cũng rất quan trọng, vì càng ít phải thử đi thử lại thì càng tiết kiệm thời gian, chi phí và tài nguyên hạ tầng.

Đối với người dùng cá nhân, dùng AI bền vững bắt đầu từ thói quen sử dụng có chủ đích. Khi viết yêu cầu rõ ràng, đủ thông tin và đúng mục tiêu, người dùng có thể nhận kết quả phù hợp ngay từ lần đầu, giảm số lần chạy lại không cần thiết. Đồng thời, cần tránh lạm dụng AI để tạo ra quá nhiều nội dung chỉ vì tiện hoặc vì tò mò nhất thời, đặc biệt là những nội dung không phục vụ nhu cầu thực tế. Nói cách khác, AI phát huy giá trị bền vững nhất khi được dùng để giải quyết vấn đề thật, thay vì chỉ tạo thêm tiêu thụ số không cần thiết.

Kết luận 

AI có thể bền vững, nhưng điều đó không tự nhiên xảy ra. Nếu AI tiếp tục phát triển theo hướng “càng mạnh càng tốt” mà thiếu kiểm soát, chi phí điện năng, nước làm mát và tài nguyên phần cứng sẽ tăng nhanh, khiến AI có nguy cơ trở thành một gánh nặng mới cho môi trường. Vì vậy, muốn AI “xanh”, chúng ta phải chủ động định hướng nó theo tiêu chí hiệu suất năng lượng và giá trị thực tế, thay vì chỉ chạy theo quy mô. 

Để đạt được điều này, cần một phương pháp tiếp cận đa chiều: chính phủ thiết lập khung chính sách và tiêu chuẩn, trong khi các doanh nghiệp áp dụng AI một cách có trách nhiệm và có khả năng đo lường được tác động hay các nhà khoa học và kỹ sư đang phát triển những giải pháp kỹ thuật để giúp AI trở nên nhẹ hơn và tiết kiệm hơn. Khi chính sách và công nghệ đi cùng nhau, AI mới có thể trở thành một phần của giải pháp khí hậu, thay vì là một “kẻ ngốn tài nguyên” trong kỷ nguyên số.