AI “xanh”: Hy vọng hay lời hứa suông?

Trong Tuần hành động vì khí hậu do Đại học Harvard tổ chức năm 2025, một nhóm nhà nghiên cứu đã tập trung thảo luận về tính bền vững của AI.

Tác động tiêu cực của AI đến môi trường và con người

Một trong những lo ngại lớn nhất là nhu cầu năng lượng khổng lồ của các trung tâm dữ liệu AI. Theo Giáo sư Francesca Dominici, các trung tâm dữ liệu hiện tiêu tốn khoảng 4% tổng lượng điện tiêu thụ của Hoa Kỳ.

Đặc biệt, lượng điện năng này chủ yếu đến từ nhiên liệu hóa thạch, dẫn tới cường độ carbon trung bình cao hơn 58%. Nói cách khác, AI không chỉ tiêu thụ nhiều điện năng mà còn góp phần tạo ra phát thải khí nhà kính ở mức độ cao hơn.

Bên cạnh đó, các phát thải từ hạ tầng AI không chỉ bao gồm CO₂ mà còn có bụi mịn PM 2.5, sinh ra trong quá trình đốt nhiên liệu hóa thạch, có thể xâm nhập sâu vào phổi và đi vào máu, gây tử vong sớm và làm gia tăng các bệnh về tim phổi.

Tình hình ngày càng nghiêm trọng hơn, khi nhu cầu điện cho hạ tầng AI tăng theo cấp số nhân, khiến nhiều nhà máy nhiệt điện bị “khai tử” trước đây, phải tái khởi động để đáp ứng nguồn cung.

Hệ quả lâu dài không chỉ là lượng phát thải khí nhà kính tăng mạnh, mà còn là rủi ro sức khỏe cộng đồng, đặc biệt đối với các khu vực có chất lượng không khí thấp và hạn chế khả năng tiếp cận dịch vụ y tế.

Minh bạch thông tin trong quyết định phát triển AI

Năm 2024, công ty Balico LLC (Hoa Kỳ) đề xuất dự án xây dựng trung tâm dữ liệu “MegaCampus” sử dụng khí đốt tại Pittsylvania, Virginia, với công suất 3.500 MW, dự kiến trở thành nhà máy khí đốt lớn thứ hai của Hoa Kỳ.

Khi đó, nhóm của Giáo sư Francesca Dominici đã tham gia đánh giá tác động của dự án đến sức khỏe cộng đồng. Dominici cho biết trong các cuộc đàm phán như vậy, những cộng đồng chịu ảnh hưởng thường có rất ít thông tin và được trấn an rằng rủi ro ô nhiễm là không đáng kể.

Tuy nhiên, phân tích của nhóm cho thấy nguy cơ hơn 1,28 triệu người sẽ bị phơi nhiễm bụi mịn PM 2.5, với chi phí y tế ước tính hơn 625 triệu USD trong 10 năm. Sau khi báo cáo được công bố, dự án đã bị hủy bỏ.

Điều này nhấn mạnh việc cộng đồng cần phải được tham gia vào quá trình ra quyết định, thay vì bị dẫn dắt bởi những thông tin có lợi cho nhà đầu tư.

Định hình lại động lực phát triển AI

Nhóm các nhà nghiên cứu cho rằng để AI phát triển bền vững, cần thay đổi cơ chế khuyến khích hiện nay, vốn đang đặt nặng quy mô, tốc độ và hiệu năng hơn yếu tố môi trường.

Theo quan điểm của Giáo sư Francesca Dominici, thay vì ca ngợi những mô hình lớn nhất, nhanh nhất và tiêu tốn năng lượng nhất, nên khuyến khích các mô hình chỉ kém chính xác đôi chút nhưng tiết kiệm năng lượng gấp nhiều lần.

Dominici gợi ý: Nếu cần bằng lái để điều khiển ô tô, tại sao không cần giấy phép để triển khai mô hình AI? Giấy phép đó có thể bao gồm các nguyên tắc về minh bạch, trách nhiệm giải trình và sử dụng dữ liệu có trách nhiệm.

Bên cạnh đó, bà cũng đề xuất dán nhãn carbon cho các công cụ AI, xây dựng chuẩn ngành cân bằng giữa hiệu suất và tác động môi trường.

AI và phát triển bền vững

Trước thực trạng đó, phong trào mang tên “AI xanh” dần nổi lên, hướng tới việc phát triển các thuật toán tiết kiệm năng lượng, tăng cường minh bạch trong báo cáo phát thải và thúc đẩy thực hành điện toán thân thiện với môi trường.

Mục tiêu của phong trào không chỉ là giảm thiểu tác động tiêu cực của AI, mà còn là tái định hình tư duy về cách thức thiết kế, phát triển và ứng dụng các hệ thống AI trong tương lai.

Nhóm các nhà nghiên cứu chỉ ra nhiều ưu tiên then chốt cho “AI xanh”, bao gồm: Giảm phát thải carbon từ trung tâm dữ liệu; Nâng cấp, tối ưu hạ tầng AI; Lựa chọn địa điểm trung tâm dữ liệu có sự tham vấn cộng đồng và đảm bảo tính bền vững; Hạn chế tác động môi trường như ô nhiễm không khí; Giảm tiêu thụ nước cho làm mát. Đồng thời giảm nhu cầu tiêu điện tổng thể và tận dụng năng lượng tái sử dụng; Có cơ chế khuyến khích, hướng tới bền vững thay vì chỉ hiệu năng.

Những xu hướng này tạo nền tảng cho sự phát triển của AI theo hướng bền vững. Tuy nhiên, nếu thiếu cơ chế quản lý hiệu quả, các yếu tố vận hành của thị trường khó có thể tự điều chỉnh, thậm chí có thể gia tăng các tác động tiêu cực.

Thanh Trúc