จำเป็นต้องมีมาตรฐานเพิ่มเติมเพื่อควบคุมความสัมพันธ์ระหว่างประสิทธิภาพของ AI และการใช้พลังงาน
เมื่อวันที่ 23 มิถุนายน 2025 ผู้เขียน Kameryn Griesser ได้เปิดเผยในบทความ "Your AI prompts may have a negative impact on the environment" ซึ่งเป็นเรื่องที่ไม่ค่อยมีใครรู้จักแต่ก็น่ากังวลเพิ่มมากขึ้นเรื่อยๆ เกี่ยวกับการพัฒนาอย่างรวดเร็วของปัญญาประดิษฐ์ (AI) และต้นทุนด้านสิ่งแวดล้อมที่อาจเกิดขึ้น
AI สร้างความสะดวกสบายแต่ส่งผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อม
แบบจำลอง AI เชิงสร้างสรรค์ถูกนำมาใช้โดยบุคคลและองค์กรต่างๆ มากขึ้นเรื่อยๆ เพื่อเป็นเครื่องมือในการแก้ปัญหาในชีวิตประจำวัน แต่เบื้องหลังความสะดวกสบายดังกล่าวมีความจริงอันเลวร้ายซ่อนอยู่ นั่นคือ ทุกปัญหาที่ AI แก้ไขได้ล้วนมีค่าใช้จ่ายด้านสิ่งแวดล้อมที่แอบแฝงอยู่ ซึ่งเพิ่มขึ้นเรื่อยๆ โดยหัวใจสำคัญอยู่ที่วิธีการทำงานของ AI
แต่ละคำในข้อความแจ้งที่ผู้ใช้ป้อนจะถูกแบ่งออกเป็นกลุ่มตัวเลขที่เรียกว่า "ID โทเค็น" จากนั้นตัวเลขเหล่านี้จะถูกส่งไปยังศูนย์ข้อมูลขนาดใหญ่ ซึ่งบางแห่งมีขนาดใหญ่กว่าสนามฟุตบอลเสียอีก
ที่นี่ คอมพิวเตอร์ขนาดใหญ่ดำเนินการคำนวณอย่างรวดเร็วหลายสิบครั้งเพื่อสร้างการตอบสนอง
ศูนย์เหล่านี้ส่วนใหญ่ใช้พลังงานจากโรงไฟฟ้าถ่านหินหรือก๊าซธรรมชาติ ซึ่งเป็นเชื้อเพลิงฟอสซิลที่ก่อให้เกิดมลพิษต่อสิ่งแวดล้อมอย่างร้ายแรง
จากการประเมินของ Electric Power Research Institute ซึ่งมักถูกอ้างถึงบ่อยครั้ง กระบวนการประมวลผลทั้งหมดอาจใช้พลังงานมากกว่าการค้นหาบน Google ทั่วไปถึง 10 เท่า นับเป็นตัวเลขที่น่าตกใจอย่างยิ่ง โดยเฉพาะเมื่อพิจารณาถึงความถี่และขนาดของการใช้ AI ในปัจจุบัน
ต้องมีมาตรฐานในการวัดขอบเขตความเสียหาย
เพื่อวัด "ความเสียหาย" จากคำเตือนของ AI แต่ละครั้ง นักวิจัยในเยอรมนีได้ทำการศึกษาอย่างละเอียด
พวกเขาทดสอบระบบโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) 14 ระบบโดยถามคำถามทั้งแบบตอบอิสระและแบบเลือกตอบ ผลการศึกษาที่ตีพิมพ์ในวารสาร Frontiers in Communication เผยให้เห็นผลลัพธ์ที่สำคัญหลายประการ:
ตามรายงานของ Tuoi Tre Online คำถามที่ซับซ้อนก่อให้เกิดการปล่อยก๊าซคาร์บอนไดออกไซด์มากกว่าคำถามที่มีคำตอบชัดเจนถึง 6 เท่า นั่นหมายความว่าการใช้ AI อย่างรอบคอบ โดยมีคำถามที่ชัดเจนและตรงประเด็นสามารถช่วยลดผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อมได้
โดยทั่วไป LLM ที่ "ชาญฉลาด" และใช้พลังงานมากขึ้นเหล่านี้จะมีพารามิเตอร์หลายหมื่นล้านตัว ซึ่งเป็นน้ำหนักที่ใช้ในการประมวลผลโทเค็น ID มากกว่าโมเดลที่เล็กกว่าและกระชับกว่า
Dauner เปรียบเทียบสิ่งนี้กับเครือข่ายประสาทในสมอง: "ยิ่งคุณมีการเชื่อมต่อของประสาทมากเท่าใด คุณก็จะยิ่งสามารถคิดเพื่อตอบคำถามได้มากขึ้นเท่านั้น"
แม้ว่าความสามารถในการใช้เหตุผลและประสิทธิภาพจะน่าพึงปรารถนามากกว่าก็ตาม แต่สิ่งเหล่านี้ก็ใช้พลังงานจำนวนมาก ซึ่งถือเป็นความท้าทายสำหรับการพัฒนา AI ที่ยั่งยืน
เรียกร้องให้ดำเนินการและแก้ปัญหาในอนาคต
ตามรายงานของ Tuoi Tre Online ความนิยมในการผสาน AI เข้ากับการทำงานประจำวันได้ก่อให้เกิดปัญหายุ่งยากในบริบทของวิกฤตสภาพอากาศที่รุนแรงเพิ่มมากขึ้น
นอกจากนี้ยังถือเป็นการเตือนใจถึงความรับผิดชอบต่อสิ่งแวดล้อมเมื่อใช้เทคโนโลยีอีกด้วย ผู้ใช้จำเป็นต้องได้รับข้อมูลเกี่ยวกับต้นทุนด้านสิ่งแวดล้อมที่อาจเกิดขึ้นจากการใช้ AI
อุตสาหกรรม AI ต้องให้ความสำคัญกับการวิจัยและพัฒนาโมเดลและสถาปัตยกรรมที่ประหยัดพลังงานมากขึ้น ซึ่งอาจรวมถึงการปรับอัลกอริทึมให้เหมาะสม การใช้ศูนย์ข้อมูลที่เป็นมิตรกับสิ่งแวดล้อมมากขึ้น หรือ การสำรวจ วิธีการประมวลผลที่ใช้พลังงานน้อยลง
นอกจากนี้ นักพัฒนาและผู้ให้บริการ AI ควรมีความโปร่งใสมากขึ้นเกี่ยวกับปริมาณคาร์บอนที่เกี่ยวข้องกับการใช้ผลิตภัณฑ์ของตน ซึ่งจะช่วยให้ผู้ใช้และธุรกิจสามารถตัดสินใจเลือกได้อย่างมีข้อมูลมากขึ้น
จำเป็นต้องมีการวิจัยเพิ่มเติมเพื่อทำความเข้าใจความสัมพันธ์ระหว่างประสิทธิภาพของ AI และการใช้พลังงานให้ดียิ่งขึ้น รวมถึงค้นหาวิธีลดผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อม ความร่วมมือระหว่าง นักวิทยาศาสตร์ วิศวกร และผู้กำหนดนโยบายถือเป็นสิ่งสำคัญ
ถึงเวลาแล้วที่จะต้องคิดทบทวนวิธีการโต้ตอบกับเทคโนโลยี AI และตั้งคำถามสำคัญเกี่ยวกับความยั่งยืนของเทคโนโลยีในอนาคต เนื่องจาก AI ยังคงพัฒนาและทรงพลังมากขึ้น การแก้ไขปัญหาด้านพลังงานและการปล่อยคาร์บอนจึงไม่ใช่ทางเลือกอีกต่อไป แต่เป็นข้อกำหนดเร่งด่วนเพื่อให้แน่ใจว่าความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีจะไม่ส่งผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อม
ที่มา: https://tuoitre.vn/moi-cau-lenh-cho-ai-deu-gay-o-nhiem-moi-truong-20250625114142376.htm
การแสดงความคิดเห็น (0)