តើ AI chatbots ជា 'ឃ្លានខ្លាំង' ដូចពាក្យចចាមអារ៉ាមទេ?

AI chatbots កំពុងផ្ទុះឡើងជាមួយនឹងអ្នកប្រើប្រាស់រាប់រយលាននាក់ជារៀងរាល់ថ្ងៃ ប៉ុន្តែនៅពីក្រោយភាពងាយស្រួលនោះគឺការប្រើប្រាស់ថាមពលដ៏ធំ ដែលបង្កើនការព្រួយបារម្ភអំពីនិរន្តរភាព។

ក្នុងរយៈពេលប៉ុន្មានឆ្នាំចុងក្រោយនេះ ChatGPT បានផ្ទុះឡើងក្នុងប្រជាប្រិយភាព ដោយមានអ្នកប្រើប្រាស់ជិត 200 លាននាក់បញ្ចូលសំណើច្រើនជាងមួយពាន់លានក្នុងមួយថ្ងៃ។ ការឆ្លើយតបដែលហាក់ដូចជា "ចេញពីខ្យល់ស្តើង" ពិតជាប្រើប្រាស់ថាមពលយ៉ាងច្រើននៅពីក្រោយឆាក។

នៅឆ្នាំ 2023 មជ្ឈមណ្ឌលទិន្នន័យ ដែល AI ត្រូវបានបណ្តុះបណ្តាល និងដំណើរការ - នឹងមាន 4.4% នៃការប្រើប្រាស់អគ្គិសនីនៅក្នុងសហរដ្ឋអាមេរិក។ នៅទូទាំងពិភពលោក តួលេខនេះគឺប្រហែល 1.5% នៃតម្រូវការអគ្គិសនីសរុប។ នៅឆ្នាំ 2030 ការប្រើប្រាស់ត្រូវបានគេរំពឹងថានឹងកើនឡើងទ្វេដងនៅពេលដែលតម្រូវការ AI បន្តកើនឡើង។

លោក Alex de Vries-Gao អ្នកស្រាវជ្រាវអំពីនិរន្តរភាពនៃបច្ចេកវិទ្យាថ្មីនៅ Vrije Universiteit Amsterdam និងជាស្ថាបនិកនៃ Digiconomist ដែលជាវេទិកាដែលវិភាគពីផលវិបាកដែលមិនចង់បាននៃនិន្នាការឌីជីថលបាននិយាយថា "កាលពីបីឆ្នាំមុនយើងមិនទាន់មាន ChatGPT ទេ" ។ “ហើយ​ឥឡូវ​នេះ យើង​កំពុង​និយាយ​អំពី​បច្ចេកវិទ្យា​មួយ​ដែល​អាច​មាន​ចំនួន​ជិត​ពាក់​កណ្តាល​នៃ​ថាមពល​អគ្គិសនី​ប្រើប្រាស់​ដោយ​មជ្ឈមណ្ឌល​ទិន្នន័យ ​ទូទាំង​ពិភពលោក ។”

ការសួរសំណួរទៅកាន់គំរូភាសាធំ (LLM) ប្រើប្រាស់ថាមពលអគ្គិសនីប្រហែល 10 ដងច្រើនជាងការស្វែងរកតាម Google ធម្មតា។ (រូបថត៖ Qi Yang/Getty Images)

តើអ្វីធ្វើឱ្យ AI chatbots ឃ្លានខ្លាំង? ចម្លើយ​គឺ​ស្ថិត​ក្នុង​មាត្រដ្ឋាន​ច្បាស់លាស់​របស់​ពួកគេ។ យោងតាមសាស្ត្រាចារ្យ វិទ្យាសាស្ត្រ កុំព្យូទ័ររបស់សាកលវិទ្យាល័យ Michigan លោក Mosharraf Chowdhury មានដំណាក់កាល "ឃ្លានថាមពល" ពិសេសពីរគឺ ការបណ្តុះបណ្តាល និងការសន្និដ្ឋាន។

សាស្ត្រាចារ្យ Mosharraf Chowdhury ពន្យល់ប្រាប់ Live Science ថា "ទោះជាយ៉ាងណាក៏ដោយ បញ្ហាគឺថា ម៉ូដែលនាពេលបច្ចុប្បន្ននេះមានទំហំធំណាស់ ដែលពួកគេមិនអាចដំណើរការលើ GPU តែមួយបាន អនុញ្ញាតឱ្យវាសមនឹងនៅលើម៉ាស៊ីនមេតែមួយ" ។

ដើម្បីផ្តល់ឱ្យអ្នកនូវគំនិតនៃមាត្រដ្ឋាន ការសិក្សាឆ្នាំ 2023 របស់ de Vries-Gao បានរកឃើញថាម៉ាស៊ីនមេ Nvidia DGX A100 តែមួយអាចប្រើប្រាស់ថាមពលរហូតដល់ 6.5 គីឡូវ៉ាត់។ ការបណ្តុះបណ្តាល LLM ជាធម្មតាតម្រូវឱ្យមានម៉ាស៊ីនមេច្រើន ដែលនីមួយៗមាន GPU ជាមធ្យមប្រាំបី ដំណើរការជាបន្តបន្ទាប់សម្រាប់សប្តាហ៍ ឬរាប់ខែ។ ការប្រើប្រាស់ថាមពលសរុបគឺធំសម្បើម៖ ការបណ្តុះបណ្តាល GPT-4 របស់ OpenAI តែមួយបានប្រើប្រាស់ថាមពល 50 ជីហ្គាវ៉ាត់ម៉ោង ដែលគ្រប់គ្រាន់ដើម្បីផ្តល់ថាមពលដល់ទីក្រុង San Francisco ទាំងអស់សម្រាប់រយៈពេលបីថ្ងៃ។

ដំណើរការបណ្តុះបណ្តាល GPT-4 របស់ OpenAI គឺគ្រប់គ្រាន់ដើម្បីផ្តល់ថាមពលដល់ទីក្រុង San Francisco ទាំងអស់សម្រាប់រយៈពេលបីថ្ងៃ។ (រូបភាព៖ Jaap Arriens/NurPhoto/Rex/Shutterstock)

ដំណាក់កាលនៃការសន្និដ្ឋានគឺពឹងផ្អែកខ្លាំងលើថាមពលផងដែរ។ នេះគឺជាកន្លែងដែល AI chatbot ប្រើអ្វីដែលវាបានរៀនដើម្បីមកជាមួយនឹងការឆ្លើយតបសម្រាប់អ្នកប្រើប្រាស់។ ទោះបីជាការសន្និដ្ឋានទាមទារធនធានកុំព្យូទ័រតិចជាងដំណាក់កាលបណ្តុះបណ្តាលក៏ដោយ ក៏វានៅតែស្រេកឃ្លានខ្លាំងដោយសារតែសំណើមួយចំនួនធំដែលបានផ្ញើទៅ chatbot ។

គិតត្រឹមខែកក្កដាឆ្នាំ 2025 OpenAI និយាយថាអ្នកប្រើប្រាស់ ChatGPT កំពុងផ្ញើសំណើច្រើនជាង 2.5 ពាន់លានក្នុងមួយថ្ងៃ។ ដើម្បីឆ្លើយតបភ្លាមៗ ប្រព័ន្ធត្រូវតែចល័តម៉ាស៊ីនមេជាច្រើន ដើម្បីដំណើរការក្នុងពេលដំណាលគ្នា។ ហើយនោះគ្រាន់តែជា ChatGPT ប៉ុណ្ណោះ ដែលមិននិយាយអំពីវេទិកាពេញនិយមផ្សេងទៀត ដូចជា Gemini របស់ Google ដែលត្រូវបានគេរំពឹងថានឹងក្លាយទៅជាជម្រើសលំនាំដើមក្នុងពេលឆាប់ៗនេះ នៅពេលដែលអ្នកប្រើប្រាស់ចូលទៅកាន់ Google Search។

លោក Chowdhury បាននិយាយថា "សូម្បីតែនៅក្នុងដំណាក់កាលសន្និដ្ឋានក៏ដោយ អ្នកពិតជាមិនអាចសន្សំថាមពលបានទេ។ "វា​មិន​មែន​អំពី​ទំហំ​ទិន្នន័យ​ទៀត​ទេ​។ ម៉ូដែល​នេះ​មាន​ទំហំ​ធំ ប៉ុន្តែ​អ្វី​ដែល​ធំ​ជាង​នោះ​គឺ​ចំនួន​អ្នក​ប្រើ។"

អ្នកស្រាវជ្រាវដូចជា Chowdhury និង de Vries-Gao ឥឡូវនេះកំពុងស្វែងរកមធ្យោបាយដើម្បីវាស់ស្ទង់ការប្រើប្រាស់ថាមពលកាន់តែត្រឹមត្រូវ និងស្វែងរកវិធីកាត់បន្ថយវា។ ជាឧទាហរណ៍ លោក Chowdhury រក្សាចំណាត់ថ្នាក់ដែលហៅថា ML Energy Leaderboard ដែលតាមដានការប្រើប្រាស់ថាមពលនៃការសន្និដ្ឋានពីគំរូប្រភពបើកចំហ។

ទោះជាយ៉ាងណាក៏ដោយ ទិន្នន័យភាគច្រើនទាក់ទងនឹងវេទិកា AI បង្កើតពាណិជ្ជកម្មនៅតែជា "អាថ៌កំបាំង" ។ សាជីវកម្មធំៗដូចជា Google, Microsoft ឬ Meta រក្សាវាសម្ងាត់ ឬគ្រាន់តែផ្សាយស្ថិតិមិនច្បាស់លាស់ដែលមិនឆ្លុះបញ្ចាំងពីផលប៉ះពាល់បរិស្ថានពិតប្រាកដ។ នេះធ្វើឱ្យមានការលំបាកក្នុងការកំណត់ថាតើ AI ពិតជាប្រើប្រាស់ថាមពលអគ្គិសនីប៉ុន្មាន តម្រូវការនឹងមានប៉ុន្មានឆ្នាំខាងមុខ និងថាតើពិភពលោកអាចបំពេញវាបានដែរឬទេ។

ទោះជាយ៉ាងណាក៏ដោយ អ្នកប្រើប្រាស់ពិតជាអាចជំរុញឱ្យមានតម្លាភាព ដែលមិនត្រឹមតែជួយបុគ្គលឱ្យធ្វើការជ្រើសរើសប្រកបដោយទំនួលខុសត្រូវនៅពេលប្រើប្រាស់ AI ប៉ុណ្ណោះទេ ប៉ុន្តែថែមទាំងជួយផ្សព្វផ្សាយគោលនយោបាយដែលទទួលខុសត្រូវចំពោះអាជីវកម្មផងដែរ។

អ្នកស្រាវជ្រាវ de Vries-Gao បាននិយាយថា "បញ្ហាស្នូលមួយជាមួយនឹងកម្មវិធីឌីជីថលគឺថាផលប៉ះពាល់បរិស្ថានរបស់ពួកគេត្រូវបានលាក់ជាញឹកញាប់" ។ "ឥឡូវនេះបាល់ស្ថិតនៅក្នុងតុលាការរបស់អ្នកបង្កើតគោលនយោបាយ៖ ពួកគេត្រូវតែលើកទឹកចិត្តឱ្យបញ្ចេញទិន្នន័យដើម្បីឱ្យអ្នកប្រើប្រាស់អាចចាត់វិធានការបាន។"

ង៉ុក ង្វៀន (វិទ្យាសាស្ត្រផ្ទាល់)

ប្រភព៖ https://vtcnews.vn/chatbot-ai-co-ngon-dien-nhu-loi-don-ar965919.html