AI trong quá trình chuyển đổi xanh: Cơ hội và thách thức

Các chuyên gia nhận định, trí tuệ nhân tạo (AI) là ‘con dao hai lưỡi’ đối với tính bền vững của môi trường ở khu vực châu Á – Thái Bình Dương, khi vừa mang lại nhiều hứa hẹn nhưng cũng tiềm ẩn nhiều rủi ro.

Trong khi các nước đang đẩy nhanh thiết kế các khung pháp lý về AI, những cân nhắc về khí hậu và nỗ lực giảm tác động đến môi trường vẫn chưa được quan tâm đúng mức trong quá trình này. Để có thể tối ưu hóa lợi ích môi trường của AI trong khi vẫn giảm thiểu các rủi ro liên quan, các Chính phủ phải kết hợp các mục tiêu bao quát với mục tiêu cụ thể, để phối hợp trong cách tiếp cận của họ đối với AI và tính bền vững của môi trường.

Khả năng “giúp sức” vô hạn của AI

Nhiều nghiên cứu chỉ ra rằng, AI có thể giúp đẩy nhanh quá trình chuyển đổi xanh và xây dựng khả năng phục hồi ở khu vực châu Á – Thái Bình Dương, thúc đẩy các mô hình khí hậu và hệ thống cảnh báo sớm cho các sự kiện thời tiết khắc nghiệt. Bằng cách dự đoán sự suy giảm của lớp đất đóng băng vĩnh cửu nhanh hơn và chính xác hơn con người, AI có thể hỗ trợ các nỗ lực giải quyết tình trạng cạn kiệt của các sông băng Himalaya cung cấp nước cho gần hai tỷ người.

Cơ hội và rủi ro của AI đối với quá trình chuyển đổi xanh của châu Á – Thái Bình Dương

Thêm vào đó, AI tối ưu hóa hệ thống điện, nước và chất thải, cải thiện hiệu quả sử dụng tài nguyên của các tòa nhà, ngành công nghiệp và thành phố. Điều này rất cần thiết trong một khu vực mà lượng rác thải hàng năm dự kiến sẽ tăng 71% vào năm 2050. Công nghệ này cũng có thể nâng cao hiệu quả quản lý tài nguyên thiên nhiên và hiệu quả của các quy định về môi trường. AI giúp lập bản đồ các bồn chứa carbon và giải quyết nạn phá rừng ở Indonesia, Malaysia và Philippines; đồng thời cung cấp năng lượng cho máy bay không người lái phát tán hạt giống nhanh hơn con người gấp 100 lần.

Thách thức môi trường đến từ AI

Tuy nhiên, sự phát triển nhanh chóng của AI cũng tạo ra những thách thức đáng kể về môi trường. Trên toàn cầu, AI đã thúc đẩy sự gia tăng theo cấp số nhân về số lượng trung tâm dữ liệu, tăng từ 500.000 vào năm 2012 lên hơn 8 triệu ngày nay. Những trung tâm này cần nguồn nước đáng kể để làm mát phần cứng. Đến năm 2027, cơ sở hạ tầng liên quan đến AI trên toàn thế giới có thể tiêu thụ lượng nước gấp sáu lần Đan Mạch.

Việc đào tạo các mô hình và thuật toán AI đòi hỏi sức mạnh tính toán đáng kể, gây áp lực cho lưới điện và chuyển hướng nguồn cung khan hiếm. Các trung tâm dữ liệu chiếm khoảng 7% mức sử dụng năng lượng của Singapore vào năm 2020, khiến chính phủ phải ban hành lệnh hoãn xây dựng cho đến năm 2022.

Cơ quan Năng lượng Quốc tế (IEA) dự đoán rằng AI, tiề.n điện tử và các trung tâm dữ liệu sẽ ngốn 4% điện năng của thế giới vào năm 2026, tương đương với tổng mức tiêu thụ hàng năm của Nhật Bản. Do đó, lượng khí thải và rác thải điện tử do AI tạo ra đang tăng lên đáng kể. Tìm kiếm trên ChatGPT sử dụng nhiều điện gấp 10 lần so với tìm kiếm trên internet thông thường, trong khi các hoạt động AI của Google đã làm tăng lượng khí thải của công ty lên 48% từ năm 2019 đến năm 2023.

Cần một cách tiếp cận rõ ràng và tham vọng hơn

Đứng trước những rủi ro về môi trường do AI mang lại, hồi tháng 2, 150 nhà hoạch định chính sách đã tập trung tại Jakarta để tham dự Diễn đàn nghiên cứu chính sách Indonesia – Nhật Bản lần thứ 20 để cùng thảo luận giải quyết vấn đề. Kết quả khảo sát người tham gia cho thấy, nhu cầu điện tăng đột biến và lượng khí thải nhà kính được coi là những thách thức môi trường trọng tâm cần giải quyết. Những thách thức này vẫn liên quan chặt chẽ với nhau ở Đông Nam Á – nơi có hơn 80% điện đến từ nhiên liệu hóa thạch.

Ngược lại, một số ý kiến khác cho rằng, lợi ích môi trường đầy hứa hẹn nhất của AI là cải thiện việc giám sát và thực thi các quy định về môi trường. Nhiều quốc gia tại khu vực châu Á – Thái Bình Dương đã áp dụng các biện pháp bảo vệ môi trường đầy tham vọng, nhưng thường gặp khó khăn trong việc thực thi.

Các chính sách về AI hiện đang gia tăng ở châu Á – Thái Bình Dương, ít nhất 16 khu vực pháp lý đang khám phá hoặc áp dụng một số hình thức khuôn khổ để quản lý AI. Mặc dù các khuôn khổ này rất đa dạng, nhưng chúng có thể được chia ra thành bốn loại riêng biệt. Theo đó, Trung Quốc đang theo đuổi một cách tiếp cận bắt buộc do nhà nước chỉ đạo, với một loạt biện pháp ràng buộc cụ thể về công nghệ, để huy động AI hướng tới các mục tiêu phát triển. Hàn Quốc và Nhật Bản đã ban hành các chính sách theo định hướng thị trường để thúc đẩy các nhà sản xuất trong nước. Ngược lại, Malaysia và Singapore cung cấp hướng dẫn không ràng buộc và các công cụ kỹ thuật, chẳng hạn như AI Verify, để hỗ trợ các công ty phát triển AI có trách nhiệm; trong khi đó Thái Lan đã áp dụng các quy định dựa trên rủi ro với mức độ nghiêm ngặt khác nhau tùy thuộc vào nơi và cách áp dụng AI.

Đáng chú ý, Philippines đã đưa ra một cách tiếp cận đầy hứa hẹn hơn. Trong khi Kế hoạch phát triển 2023 – 2028 của Philippines và Chương trình nghị sự và Chiến lược đổi mới quốc gia 2023 – 2032 định vị AI là động lực thúc đẩy phát triển bền vững, các sáng kiến theo ngành có mục tiêu tích hợp AI vào lập bản đồ cây trồng, khả năng phục hồi sau thảm họa và hiệu quả sử dụng nước và lưới điện. Đây được đán.h giá là một môi trường pháp lý thuận lợi hỗ trợ nâng cao kỹ năng do AI thúc đẩy, công nghệ xanh, tính di động bền vững và tuân thủ môi trường, xã hội và quản trị.

Song, bất chấp tất cả những nỗ lực này, hành động phối hợp để quản lý tác động môi trường của AI hoặc tích hợp các cân nhắc liên quan đến khí hậu vào các quy định AI bắt buộc vẫn còn khan hiếm. Cường độ tài nguyên của AI chỉ được đề cập một cách mơ hồ, chưa rõ ràng trong Hướng dẫn của ASEAN về Quản trị và Đạo đức AI (2024) và bộ khung đạo đức về AI (Australian AI Ethics Framework) của Australia (2019).

Để bảo đảm cuộc cách mạng AI được thúc đẩy thay vì cản trở quá trình chuyển đổi xanh, một bộ quy tắc rõ ràng, chi tiết và công bằng là chìa khóa. Điều này liên quan đến việc kết hợp các khuôn khổ quản trị bao quát với sự khác biệt theo ngành và tạo sự cân bằng giữa các ưu tiên về đổi mới công nghệ, bảo vệ công dân và tính bền vững của môi trường. Chính phủ các nước nên đưa ra các ưu đãi để mở rộng năng lượng xanh để cung cấp năng lượng cho AI. Ví dụ, Chiến lược tăng trưởng xanh của Nhật Bản yêu cầu các trung tâm dữ liệu phải dựa vào năng lượng tái tạo để cung cấp một phần năng lượng sử dụng.

Việc lồng ghép các cân nhắc về môi trường vào khuôn khổ quản trị AI và các công cụ chính sách cũng sẽ rất cần thiết. Khi Singapore dỡ bỏ lệnh tạm dừng trung tâm dữ liệu vào năm 2022, điều này đi kèm với các tiêu chuẩn nghiêm ngặt hơn về năng lượng, nước và tác động môi trường. Hơn nữa, cần có sự hội nhập khu vực sâu rộng hơn và định giá carbon xuyên biên giới để tối đa hóa tiềm năng của AI trong việc thúc đẩy quá trình chuyển đổi xanh. Australia, Nhật Bản và ASEAN đang nỗ lực để hài hòa các phương pháp tính toán khí nhà kính của họ thông qua Cộng đồng Không phát thải châu Á (AZEC).

Các chuyên gia nhấn mạnh, trước tốc độ và quy mô thay đổi cũng như những thách thức cấp bách về môi trường mà khu châu Á – Thái Bình Dương đang phải đối mặt, cần có một cách tiếp cận tham vọng, rộng khắp và tập trung hơn để điều chỉnh và mở khóa tiềm năng chuyển đổi số và tính bền vững.