តើ AI chatbots ប្រើប្រាស់អគ្គិសនីច្រើនដូចពាក្យចចាមអារ៉ាមដែរឬទេ?

បច្ចេកវិទ្យា​ជជែក​តាម​ប្រព័ន្ធ​បញ្ញា​សិប្បនិម្មិត (AI chatbots) កំពុង​មាន​ការ​រីក​ចម្រើន​យ៉ាង​ខ្លាំង ជាមួយ​នឹង​អ្នក​ប្រើប្រាស់​ប្រចាំថ្ងៃ​រាប់រយ​លាន​នាក់ ប៉ុន្តែ​នៅ​ពីក្រោយ​ភាពងាយស្រួល​នោះ គឺ​ការប្រើប្រាស់​ថាមពល​យ៉ាងច្រើន ដែល​បង្កើន​ក្តីបារម្ភ​អំពី​និរន្តរភាព។

ក្នុងរយៈពេលប៉ុន្មានឆ្នាំចុងក្រោយនេះ ChatGPT មានប្រជាប្រិយភាពយ៉ាងខ្លាំង ដោយមានអ្នកប្រើប្រាស់ជិត 200 លាននាក់បានបញ្ចូលសំណើជាងមួយពាន់លានដងជារៀងរាល់ថ្ងៃ។ ការឆ្លើយតបទាំងនេះ ដែលហាក់ដូចជាត្រូវបានដំណើរការ "ចេញពីខ្យល់" តាមពិតប្រើប្រាស់ថាមពលយ៉ាងច្រើននៅពីក្រោយឆាក។

នៅឆ្នាំ 2023 មជ្ឈមណ្ឌលទិន្នន័យ — ជាកន្លែងដែល AI ត្រូវបានបណ្តុះបណ្តាល និងដំណើរការ — មានចំនួន 4.4% នៃការប្រើប្រាស់អគ្គិសនីនៅសហរដ្ឋអាមេរិក។ នៅទូទាំងពិភពលោក តួលេខនេះមានប្រហែល 1.5% នៃតម្រូវការអគ្គិសនីសរុប។ គេព្យាករថាការប្រើប្រាស់នឹងកើនឡើងទ្វេដងនៅឆ្នាំ 2030 ខណៈដែលតម្រូវការសម្រាប់ AI បន្តកើនឡើង។

«កាលពីបីឆ្នាំមុន យើងមិនទាន់មាន ChatGPT ផង» លោក Alex de Vries-Gao អ្នកស្រាវជ្រាវអំពីនិរន្តរភាពនៃបច្ចេកវិទ្យាថ្មីៗនៅសាកលវិទ្យាល័យ Vrije ទីក្រុង Amsterdam និងជាស្ថាបនិកនៃ Digiconomist ដែលជាវេទិកាមួយដែលវិភាគផលវិបាកដែលមិនបានគិតទុកជាមុននៃនិន្នាការឌីជីថល បានមានប្រសាសន៍ថា «ហើយឥឡូវនេះ យើងកំពុងនិយាយអំពីបច្ចេកវិទ្យាមួយដែលអាចមានសក្តានុពលសម្រាប់ជិតពាក់កណ្តាលនៃអគ្គិសនីដែលប្រើប្រាស់ដោយមជ្ឈមណ្ឌលទិន្នន័យ ទូទាំងពិភពលោក »។

ការសួរសំណួរទៅកាន់គំរូភាសាធំ (LLM) ប្រើប្រាស់អគ្គិសនីច្រើនជាងការស្វែងរក Google ធម្មតាប្រហែល 10 ដង។ (រូបភាព៖ Qi Yang/Getty Images)

អ្វីដែលធ្វើឱ្យ AI chatbots ប្រើប្រាស់ថាមពលច្រើនយ៉ាងនេះ? ចម្លើយស្ថិតនៅក្នុងទំហំដ៏ធំសម្បើមរបស់វា។ យោងតាមសាស្ត្រាចារ្យ វិទ្យាសាស្ត្រ កុំព្យូទ័រ Mosharaf Chowdhury នៅសាកលវិទ្យាល័យ Michigan មានដំណាក់កាលពីរដែលស្រេកឃ្លានថាមពលខ្លាំងជាពិសេស៖ ដំណើរការបណ្តុះបណ្តាល និងដំណើរការសន្និដ្ឋាន។

សាស្ត្រាចារ្យ Mosharaf Chowdhury បានពន្យល់ទៅកាន់ Live Science ថា “ទោះជាយ៉ាងណាក៏ដោយ បញ្ហាគឺថា ម៉ូដែលសព្វថ្ងៃនេះមានទំហំធំណាស់ ដែលពួកវាមិនអាចដំណើរការលើ GPU តែមួយបានទេ ទុកឲ្យតែដាក់ចូលទៅក្នុងម៉ាស៊ីនមេតែមួយ”។

ដើម្បីបង្ហាញពីមាត្រដ្ឋាននេះ ការសិក្សាមួយក្នុងឆ្នាំ 2023 ដោយ de Vries-Gao បានបង្ហាញថា ម៉ាស៊ីនមេ Nvidia DGX A100 អាចប្រើប្រាស់អគ្គិសនីរហូតដល់ 6.5 គីឡូវ៉ាត់។ ការបណ្តុះបណ្តាល LLM ជាធម្មតាតម្រូវឱ្យមានម៉ាស៊ីនមេច្រើន ដែលម៉ាស៊ីនមេនីមួយៗមាន GPU ជាមធ្យម 8 ដែលដំណើរការជាបន្តបន្ទាប់រយៈពេលជាច្រើនសប្តាហ៍ ឬសូម្បីតែច្រើនខែ។ សរុបមក ការប្រើប្រាស់អគ្គិសនីគឺធំធេងណាស់៖ ការបណ្តុះបណ្តាល GPT-4 របស់ OpenAI តែមួយមុខប្រើប្រាស់ 50 ជីហ្គាវ៉ាត់ម៉ោង ដែលស្មើនឹងអគ្គិសនីគ្រប់គ្រាន់ដើម្បីផ្គត់ផ្គង់ថាមពលដល់ទីក្រុងសាន់ហ្វ្រាន់ស៊ីស្កូទាំងមូលរយៈពេលបីថ្ងៃ។

ដំណើរការបណ្តុះបណ្តាល GPT-4 របស់ OpenAI គឺគ្រប់គ្រាន់ដើម្បីផ្តល់ថាមពលដល់ទីក្រុងសាន់ហ្វ្រាន់ស៊ីស្កូទាំងមូលរយៈពេលបីថ្ងៃ។ (រូបភាព៖ Jaap Arriens/NurPhoto/Rex/Shutterstock)

ដំណើរការសន្និដ្ឋានក៏ប្រើប្រាស់ថាមពលច្រើនដែរ។ នេះជាពេលដែល AI chatbot ប្រើប្រាស់ចំណេះដឹងដែលបានរៀនរបស់វាដើម្បីផ្តល់ចម្លើយដល់អ្នកប្រើប្រាស់។ ទោះបីជាការសន្និដ្ឋានតម្រូវឱ្យមានធនធានកុំព្យូទ័រតិចជាងដំណាក់កាលបណ្តុះបណ្តាលក៏ដោយ វានៅតែប្រើប្រាស់ថាមពលខ្លាំងដោយសារតែបរិមាណសំណើដែលបានផ្ញើទៅកាន់ chatbot។

គិតត្រឹមខែកក្កដា ឆ្នាំ២០២៥ OpenAI ប៉ាន់ប្រមាណថាអ្នកប្រើប្រាស់ ChatGPT ផ្ញើសំណើជាង ២,៥ពាន់លានដងជារៀងរាល់ថ្ងៃ។ ដើម្បីឆ្លើយតបភ្លាមៗ ប្រព័ន្ធត្រូវតែចល័តម៉ាស៊ីនមេជាច្រើនដែលដំណើរការក្នុងពេលដំណាលគ្នា។ ហើយនោះគ្រាន់តែជា ChatGPT តែមួយមុខប៉ុណ្ណោះ។ វាមិនរាប់បញ្ចូលវេទិកាផ្សេងទៀតដែលកំពុងមានប្រជាប្រិយភាពយ៉ាងទូលំទូលាយផងដែរ ដូចជា Gemini របស់ Google ដែលត្រូវបានគេរំពឹងថានឹងក្លាយជាជម្រើសលំនាំដើមក្នុងពេលឆាប់ៗនេះ នៅពេលដែលអ្នកប្រើប្រាស់ចូលប្រើ Google Search។

លោក Chowdhury បានសង្កេតឃើញថា «សូម្បីតែនៅក្នុងដំណាក់កាលសន្និដ្ឋានក៏ដោយ អ្នកពិតជាមិនអាចសន្សំសំចៃថាមពលបានឡើយ» ។ «បញ្ហាលែងជាបរិមាណទិន្នន័យដ៏ច្រើនសន្ធឹកសន្ធាប់ទៀតហើយ។ គំរូនេះមានទំហំធំរួចទៅហើយ ប៉ុន្តែបញ្ហាធំជាងនេះទៅទៀតគឺចំនួនអ្នកប្រើប្រាស់»។

អ្នកស្រាវជ្រាវដូចជា Chowdhury និង de Vries-Gao ឥឡូវនេះកំពុងស្វែងរកវិធីដើម្បីវាស់ស្ទង់ការប្រើប្រាស់ថាមពលបានកាន់តែត្រឹមត្រូវ ដោយហេតុនេះស្វែងរកដំណោះស្រាយដើម្បីកាត់បន្ថយវា។ ឧទាហរណ៍ Chowdhury រក្សាតារាងចំណាត់ថ្នាក់មួយដែលមានឈ្មោះថា ML Energy Leaderboard ដែលតាមដានការប្រើប្រាស់ថាមពលនៅក្នុងការសន្និដ្ឋាននៃគំរូប្រភពបើកចំហ។

ទោះជាយ៉ាងណាក៏ដោយ ទិន្នន័យភាគច្រើនដែលទាក់ទងនឹងវេទិកា AI ដែលអាចធ្វើពាណិជ្ជកម្មបាននៅតែជា "សម្ងាត់"។ សាជីវកម្មធំៗដូចជា Google, Microsoft និង Meta រក្សាវាជាសម្ងាត់ ឬចេញផ្សាយតែស្ថិតិមិនច្បាស់លាស់ដែលមិនអាចឆ្លុះបញ្ចាំងពីផលប៉ះពាល់បរិស្ថានបានត្រឹមត្រូវ។ នេះធ្វើឱ្យវាពិបាកខ្លាំងណាស់ក្នុងការកំណត់ថាតើ AI ពិតជាប្រើប្រាស់អគ្គិសនីប៉ុន្មាន តម្រូវការនឹងទៅជាយ៉ាងណានៅក្នុងឆ្នាំខាងមុខ និងថាតើពិភពលោកអាចបំពេញវាបានឬអត់។

យ៉ាងណាក៏ដោយ អ្នកប្រើប្រាស់ពិតជាអាចដាក់សម្ពាធលើតម្លាភាព។ នេះមិនត្រឹមតែជួយបុគ្គលធ្វើការជ្រើសរើសដែលមានទំនួលខុសត្រូវជាងមុននៅពេលប្រើប្រាស់ AI ប៉ុណ្ណោះទេ ប៉ុន្តែវាក៏រួមចំណែកដល់ការលើកកម្ពស់គោលនយោបាយដែលធ្វើឱ្យអាជីវកម្មទទួលខុសត្រូវផងដែរ។

អ្នកស្រាវជ្រាវ de Vries-Gao បានសង្កត់ធ្ងន់ថា “បញ្ហាស្នូលមួយជាមួយកម្មវិធីឌីជីថលគឺថាផលប៉ះពាល់បរិស្ថានរបស់វាត្រូវបានលាក់បាំងជានិច្ច”។ “ឥឡូវនេះ ភារកិច្ចគឺស្ថិតនៅក្នុងដៃរបស់អ្នកធ្វើគោលនយោបាយ៖ ពួកគេត្រូវតែលើកទឹកចិត្តឱ្យមានតម្លាភាពទិន្នន័យ ដើម្បីឱ្យអ្នកប្រើប្រាស់អាចចាត់វិធានការ”។

ង៉ុក ង្វៀន (វិទ្យាសាស្ត្រផ្ទាល់)

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