How Developers Can Lower AI’s Climate Impact

  • Sự phát triển của AI, đặc biệt là các mô hình ngôn ngữ lớn như ChatGPT, đã gây chú ý rộng rãi, đồng thời trở thành động lực quan trọng giúp các công ty đổi mới và phát triển.
  • Tuy nhiên, việc đào tạo mô hình ngôn ngữ đa ngôn ngữ nguồn mở BLOOM đã tạo ra khoảng 24.7 tấn khí thải carbon.
  • Công cụ như Software Carbon Intensity của Green Software Foundation và Green Algorithms project có thể giúp ước lượng lượng khí thải carbon từ các dự án AI.
  • Các dịch vụ đám mây như Amazon Web Services, Google Cloud Platform, và Microsoft Azure cung cấp công cụ kế toán carbon.
  • Một nghiên cứu chung giữa Google và Đại học California, Berkeley chỉ ra rằng việc tiêu thụ năng lượng trong đào tạo ML có thể giảm đến 100 lần và lượng khí thải CO2 có thể giảm đến 1,000 lần bằng cách áp dụng bốn phương pháp tốt nhất.
  • Ba hành động "Rethink, reuse, và reduce" được khuyến nghị áp dụng cho toàn bộ vòng đời AI, từ việc phát triển đến triển khai.

📌 Trong bối cảnh môi trường đang đối mặt với nhiều thách thức, việc tích hợp các phương pháp bền vững vào quá trình phát triển và triển khai AI trở nên cần thiết. Một nghiên cứu chỉ ra rằng có thể giảm lượng tiêu thụ năng lượng lên đến 100 lần và khí thải CO2 đến 1.000 lần khi áp dụng các phương pháp tốt nhất. Cụ thể, việc áp dụng "Nghĩ lại, tái sử dụng và giảm bớt" không chỉ giúp làm giảm tác động môi trường mà còn đóng góp vào việc tối ưu hóa chi phí và thúc đẩy sự đổi mới. Các công ty và nhà phát triển cần nhận thức rõ về lượng năng lượng tiêu thụ và khí thải carbon của dự án AI, với mục tiêu giảm thiểu là ưu tiên hàng đầu, thể hiện trách nhiệm với xã hội và hành tinh.

Thảo luận

© Sóng AI - Tóm tắt tin, bài trí tuệ nhân tạo