 |
| Gemini 4 Argon hiện đã có mặt trên toàn cầu. |
Khi AI trở thành công cụ bảo vệ thiên nhiên
Tại những khu rừng xa xôi ở Campuchia, việc phát hiện sớm nguy cơ cháy rừng gặp nhiều khó khăn do địa hình rộng và lực lượng tuần tra hạn chế. Tổ chức Conservation International đang sử dụng AI để phân tích các điểm nóng do vệ tinh ghi nhận, từ đó gửi cảnh báo đến lực lượng tuần tra cộng đồng tại những khu vực nhạy cảm về sinh thái. Theo Reuters ngày 7/11, đây là một trong nhiều ứng dụng AI giúp các tổ chức môi trường xử lý thông tin nhanh hơn và nâng cao hiệu quả bảo tồn.
Tại Kenya, tổ chức Save the Elephants sử dụng AI để phân tích hình ảnh thu thập trong các cuộc khảo sát động vật hoang dã. Trước đây, việc kiểm tra khoảng 200.000 bức ảnh từ một cuộc khảo sát năm 2017 cần 9 người làm việc trong 9 tháng. Với AI, công việc tương tự có thể hoàn thành trong vài giờ, đồng thời giúp phát hiện những cá thể động vật mà phương pháp đếm thủ công từng bỏ sót.
Ở Tanzania, Viện Jane Goodall cũng ứng dụng AI để số hóa hàng thập kỷ ghi chép nghiên cứu về tinh tinh tại Vườn quốc gia Gombe. Công việc từng được dự tính kéo dài 13 - 15 năm nay có thể rút xuống chỉ còn khoảng 2 năm.
Những trường hợp này cho thấy AI không chỉ tiết kiệm thời gian mà còn giúp các nhà nghiên cứu khai thác lượng dữ liệu lớn, nhận biết những thay đổi khó phát hiện bằng phương pháp truyền thống.
Bà Ali Swanson, phụ trách AI tại Conservation International, nói với Reuters: “Chúng tôi nhận thức rằng AI có thể đi kèm những chi phí môi trường và cần cân nhắc kỹ cách sử dụng. Khi các cuộc khủng hoảng khí hậu và đa dạng sinh học ngày càng cấp bách, AI có thể giúp chúng tôi hành động nhanh hơn và tận dụng tốt hơn những thông tin thu thập được”.
Trong cuộc khảo sát của Reuters vừa công bố ngày 7/11, 15 tổ chức môi trường, bảo tồn và phát triển được phỏng vấn đều cho biết, đang sử dụng AI dưới những hình thức khác nhau. Tuy nhiên, tất cả cũng bày tỏ lo ngại về tác động môi trường của các trung tâm dữ liệu phục vụ công nghệ này.
 |
| Báo cáo phát triển bền vững 2025 - 2026 ghi nhận khoảng 81% nhân viên toàn cầu sử dụng AI hằng ngày. |
Sức ép từ những trung tâm dữ liệu
Đằng sau những ứng dụng AI là hệ thống máy chủ hoạt động liên tục để lưu trữ và xử lý dữ liệu. Hoạt động này cần lượng điện lớn, trong khi nhiều trung tâm dữ liệu còn sử dụng nước để làm mát thiết bị.
Theo báo cáo “Energy and AI” của Cơ quan Năng lượng Quốc tế (IEA), các trung tâm dữ liệu trên toàn cầu tiêu thụ khoảng 415 tỷ kWh điện trong năm 2024, tương đương 1,5% tổng nhu cầu điện thế giới. Con số này có thể tăng hơn gấp đôi, lên khoảng 945 tỷ kWh vào năm 2030 - cao hơn so với lượng điện Nhật Bản sử dụng trong một năm.
AI là động lực quan trọng thúc đẩy sự gia tăng đó, bên cạnh nhu cầu ngày càng lớn đối với các dịch vụ số khác. Tuy nhiên, số liệu trên phản ánh toàn bộ hoạt động trung tâm dữ liệu, không chỉ riêng AI.
Nhu cầu điện tăng cũng đặt ra câu hỏi về nguồn năng lượng cung cấp. IEA cho biết đến năm 2030, năng lượng tái tạo dự kiến đáp ứng gần một nửa phần tăng thêm trong nhu cầu điện của các trung tâm dữ liệu, phần còn lại vẫn cần nhiều nguồn khác, trong đó có khí đốt và than.
Một vấn đề khác cần quan tâm là nguồn nước. Reuters dẫn các ước tính cho thấy lượng nước tiêu thụ hằng năm của các trung tâm dữ liệu toàn cầu có thể tăng từ khoảng 560 tỷ lít năm 2023 lên 1.200 tỷ lít vào năm 2030. Ở những khu vực khan hiếm nước, việc mở rộng hạ tầng dữ liệu có thể làm gia tăng sức ép lên nguồn cung phục vụ sinh hoạt và sản xuất.
Tuy nhiên, các chuyên gia được AP tham khảo cho rằng, mức tiêu thụ tài nguyên còn phụ thuộc vào công nghệ làm mát, hiệu quả thiết bị và nguồn điện tại địa phương. Một ứng dụng AI có thể mang lại lợi ích đáng kể trong bảo tồn, nhưng chi phí năng lượng để vận hành nó không phải lúc nào cũng được công khai đầy đủ.
Greenpeace International là một trong những tổ chức đặt câu hỏi về quy mô mở rộng hạ tầng AI hiện nay.
“Trong khi các tổ chức khác đặt câu hỏi làm thế nào sử dụng AI có trách nhiệm, Greenpeace đặt câu hỏi liệu có thực sự cần xây dựng tất cả những trung tâm dữ liệu khổng lồ này hay không”, bà Katrin Xueying Wu, nhà vận động về khí hậu và năng lượng của Greenpeace International, nói với AP.
Quan điểm này phản ánh sự khác biệt trong cách tiếp cận của các tổ chức môi trường: Một bên nhấn mạnh khả năng AI giải quyết những vấn đề cấp bách; trong khi phía còn lại đặt câu hỏi liệu lợi ích đó có tương xứng với nhu cầu tài nguyên ngày càng lớn?
Để sử dụng AI bền vững hơn
Thay vì lựa chọn hoàn toàn sử dụng hoặc từ bỏ AI, nhiều tổ chức môi trường đang tìm cách giảm tác động của công nghệ ngay trong quá trình ứng dụng.
Viện Tài nguyên Thế giới (WRI) sử dụng AI để phân tích dữ liệu khí hậu và môi trường, nhưng hạn chế những ứng dụng đòi hỏi nhiều tài nguyên tính toán, chẳng hạn tạo hình ảnh và video. Tổ chức này cũng lưu lại kết quả truy vấn để tránh xử lý những yêu cầu giống nhau.
The Nature Conservancy lựa chọn một giải pháp khác trong hoạt động giám sát nghề cá. AI được tích hợp vào camera trên tàu đánh cá để phân tích hình ảnh, xác định số lượng và các loài cá được đánh bắt. Thay vì chuyển toàn bộ video về trung tâm dữ liệu, hệ thống xử lý thông tin ngay trên thiết bị, qua đó giảm nhu cầu truyền tải và xử lý dữ liệu.
“Cần rất nhiều công sức kỹ thuật để có thể xử lý dữ liệu ngay tại thiết bị. Điều đó xứng đáng vì vừa giúp giảm dấu chân carbon, vừa cung cấp những thông tin hữu ích cho phát triển bền vững”, bà Vienna Saccomanno, nhà khoa học cấp cao của The Nature Conservancy, chia sẻ.
Những giải pháp này chưa thể giải quyết toàn bộ tác động môi trường của AI, nhưng cho thấy việc sử dụng công nghệ hiệu quả hơn không nhất thiết phải chờ đến những thay đổi lớn về hạ tầng.
Ở góc độ chính sách, các chính phủ và doanh nghiệp công nghệ cũng đang đối diện yêu cầu minh bạch hơn về mức tiêu thụ điện, nước và lượng phát thải của hệ thống dữ liệu. Đây là một trong những nội dung được chú ý tại COP31, diễn ra từ ngày 9/11 - 20/11 ở Antalya, Thổ Nhĩ Kỳ. Theo Reuters, nước chủ nhà đang thúc đẩy các nguyên tắc phát triển và triển khai AI bền vững, trong bối cảnh nhu cầu điện cho công nghệ này gia tăng nhanh chóng.
Tại Đông Nam Á, những kinh nghiệm trên có ý nghĩa đối với cả hoạt động bảo tồn lẫn phát triển hạ tầng số. Trường hợp Campuchia cho thấy AI có thể hỗ trợ lực lượng bảo vệ rừng ở những địa bàn khó tiếp cận. Trong khi đó, việc xây dựng thêm trung tâm dữ liệu đòi hỏi các quốc gia tính toán nhu cầu điện, nước và tác động đến cộng đồng địa phương.
Vì thế, câu trả lời cho nghịch lý giữa lợi ích và chi phí môi trường của AI là không dễ. Công nghệ này có thể giúp phát hiện cháy rừng sớm hơn, bảo vệ động vật hoang dã hiệu quả hơn và hiểu rõ hơn những thay đổi của tự nhiên. Để các lợi ích ấy được duy trì lâu dài, việc ứng dụng AI cần đi cùng những đánh giá đầy đủ về tài nguyên tiêu thụ và tác động phát sinh. Kinh nghiệm từ các tổ chức bảo tồn cho thấy hướng đi không chỉ nằm ở phát triển công nghệ mạnh hơn, mà còn ở lựa chọn đúng mục đích, sử dụng hiệu quả và giảm thiểu chi phí môi trường ngay từ đầu.