Theo một nghiên cứu gần đây được thực hiện bởi các nhà nghiên cứu của Đại học Carnegie Mellon và Hugging Face, một trang web cộng đồng học máy, sự phổ biến ngày càng tăng của các công cụ tạo hình ảnh AI trong cuộc sống hàng ngày của chúng ta có thể gây tổn hại cho môi trường.
Với hơn 10 triệu người dùng thường xuyên tham gia vào các mô hình học máy, nghiên cứu này cung cấp những gì mà các nhà nghiên cứu cho là so sánh có hệ thống đầu tiên về chi phí môi trường liên quan đến các mô hình này, khám phá công nghệ báo cáo.
(Ảnh: Alan Frijns từ Pixabay)
(Ảnh: Alan Frijns từ Pixabay)
AI có tốt cho môi trường không?
Trái ngược với niềm tin phổ biến rằng AI có tác động tối thiểu đến môi trường, nghiên cứu tiết lộ rằng việc sử dụng các mô hình AI để tạo hình ảnh sẽ tiêu thụ một lượng năng lượng tương đương với việc sạc điện thoại thông minh.
Trưởng nhóm Alexandra Luccioni nhấn mạnh sự cần thiết phải nhận ra chi phí môi trường liên quan đến việc sử dụng AI, thách thức quan điểm cho rằng AI tồn tại như một công nghệ trừu tượng, dựa trên đám mây.
Nghiên cứu bao gồm việc thử nghiệm 30 bộ dữ liệu sử dụng 88 mô hình, phát hiện ra những khác biệt đáng kể trong việc sử dụng năng lượng giữa các loại nhiệm vụ khác nhau. Nhóm đã đo lượng khí thải carbon dioxide mỗi nhiệm vụ để đánh giá tác động môi trường.
Đáng chú ý, Stable Diffusion XL của Stability AI, một máy tạo hình ảnh, được xác định là tiêu tốn nhiều năng lượng nhất, tạo ra gần 1.600 gram carbon dioxide trong một phiên – gần tương đương với việc lái xe bốn dặm trên một chiếc ô tô chạy bằng xăng.
Ở mức thấp hơn, các tác vụ tạo văn bản cơ bản được cho là ít thải ra nhiều carbon hơn, tương đương với việc một chiếc ô tô chỉ chạy được 3/500 dặm. Nghiên cứu bao gồm nhiều nhiệm vụ học máy khác nhau, bao gồm phân loại hình ảnh và văn bản, chú thích hình ảnh, tóm tắt và trả lời câu hỏi.
Nghiên cứu quan sát thấy rằng các nhiệm vụ liên quan đến việc tạo ra nội dung mới, chẳng hạn như tạo hình ảnh và tóm tắt, có xu hướng đòi hỏi khắt khe hơn về năng lượng và lượng khí thải carbon so với các nhiệm vụ mang tính phân biệt như xếp hạng phim.
Ngoài ra, nghiên cứu nhấn mạnh rằng việc sử dụng các mô hình đa mục đích cho các nhiệm vụ phân biệt đối xử sẽ tiêu tốn nhiều năng lượng hơn so với việc sử dụng các mô hình dành riêng cho nhiệm vụ. Quan sát này có ý nghĩa đặc biệt trong xu hướng phổ biến của việc áp dụng các mô hình được thiết kế để xử lý nhiều nhiệm vụ cùng một lúc.
Ra quyết định có ý thức cho AI
Alexandra Luccioni nhấn mạnh sự cần thiết phải đưa ra quyết định có ý thức liên quan đến việc sử dụng AI, đặc biệt khi các mô hình nhỏ hơn, dành riêng cho nhiệm vụ có thể đáp ứng đủ.
Mặc dù việc sử dụng carbon dioxide riêng lẻ cho các nhiệm vụ AI có vẻ khiêm tốn, nhưng tác động tích lũy của việc hàng triệu người dùng tham gia vào các chương trình do AI tạo ra hàng ngày làm dấy lên mối lo ngại về sự đóng góp đáng kể của nó đối với chất thải môi trường.
“Mọi người nghĩ rằng AI không có bất kỳ tác động nào đến môi trường, rằng thực thể công nghệ trừu tượng này tồn tại trên 'đám mây. Nhưng mỗi khi chúng tôi truy vấn một mô hình AI, nó sẽ gây ra tổn thất cho hành tinh và điều quan trọng là phải tính toán điều đó' “, Luccioni nói trong một tuyên bố.
Bản tóm tắt của nghiên cứu cũng có nội dung: “Chúng tôi kết thúc bằng một cuộc thảo luận xung quanh xu hướng triển khai các hệ thống ML tổng hợp đa mục đích hiện nay và lưu ý rằng tiện ích của chúng nên được cân nhắc có chủ đích hơn so với chi phí gia tăng về mặt năng lượng và khí thải. Tất cả dữ liệu từ chúng tôi nghiên cứu có thể được truy cập thông qua bản demo tương tác để tiến hành khám phá và phân tích sâu hơn.”
Những phát hiện của nhóm nghiên cứu là được phát hành trong arXiv.
ⓒ 2023 TECHTIMES.com Mọi quyền được bảo lưu. Không sao chép mà không được phép.