Ý KIẾN: Của Sherif Elsayed-Ali, người sáng lập nhiều công ty công nghệ và AI, đồng thời là đồng sáng lập của Nexus Climate.
AI có mặt trong mọi cuộc trò chuyện về công nghệ và đổi mới. Nó đã thống trị công nghệ trong một năm rưỡi. Nó được chào mời như một giải pháp cho mọi thứ, từ năng suất, đến giáo dục, chăm sóc sức khỏe và khủng hoảng khí hậu. Nhưng tôi sẽ tiết lộ cho bạn một bí mật: AI này, loại mà mọi người đang nói đến, không làm gì cho cuộc khủng hoảng khí hậu.
Thực ra, hãy bỏ qua điều đó. Nó chịu trách nhiệm cho một sự gia tăng rất lớn về lượng khí thải từ các trung tâm dữ liệu. Loại AI này, được gọi là AI tạo sinh hoặc viết tắt là GenAI, là loại AI mà chúng ta gặp trong các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) trong các ứng dụng như ChatGPT và các công cụ tạo hình ảnh như MidJourney.
Có rất nhiều khoản đầu tư đổ vào GenAI – liệu tất cả sự cường điệu đó có hợp lý hay không thì lại là một chủ đề khác (ý kiến ngắn gọn của tôi: không, đó là một bong bóng được thổi phồng quá mức rồi sẽ vỡ). Điều tôi lo ngại là sự cường điệu GenAI đang hút hết không khí của căn phòng khi nói đến vai trò của AI trong cuộc chiến chống khủng hoảng khí hậu.
GenAI là một tập hợp con của lĩnh vực AI và học máy lớn hơn nhiều. Nó có thể có một số công dụng cho những người và tổ chức giải quyết các vấn đề về khí hậu, chủ yếu là xung quanh việc phân tích dữ liệu và thông tin. Tuy nhiên, khi nói đến việc khử cacbon trực tiếp bất cứ thứ gì, LLM và những người anh em hình ảnh và video của họ hầu như vô dụng.*
Nhưng hiện nay có rất nhiều công nghệ AI và máy học đang trực tiếp đóng góp vào quá trình khử cacbon. Chúng không phải là chatbot và chúng không tạo ra video chỉ bằng một nút bấm. Và chúng có xu hướng ít ngốn điện hơn GenAI. Một ví dụ tuyệt vời là dự báo chuỗi thời gian, sử dụng các giá trị trong quá khứ trong một tập dữ liệu chuỗi thời gian để dự đoán các giá trị trong tương lai. Nó không hấp dẫn, không được đưa tin, nhưng có thể cực kỳ hiệu quả.
AI và máy học hiện đang giúp khử cacbon cho nhiều lĩnh vực và ngành công nghiệp với nhiều công ty khởi nghiệp đang giải quyết những thách thức lớn bằng các sản phẩm AI của họ. Để kể tên một vài: cacbon tái, làm cho quá trình đốt nhiên liệu trong sản xuất xi măng hiệu quả hơn;** AI bê tông, tối ưu hóa hỗn hợp bê tông; Máy dữ liệu Foresight, tăng hiệu quả sản xuất thép và BrainBox AI làm cho các tòa nhà làm mát hiệu quả hơn. Nhiều trường hợp sử dụng thú vị khác đang nổi lên, ví dụ Vật liệu quỹ đạo đang sử dụng AI để thiết kế các vật liệu carbon thấp mới và các nhà khoa học Princeton đang sử dụng AI để kiểm soát phản ứng tổng hợp.
Các giải pháp AI này rất khó. Chúng không chỉ cần chuyên môn về AI mà còn cần chuyên môn sâu về lĩnh vực. Chúng cần các kỹ sư và nhà nghiên cứu AI làm việc chặt chẽ với các chuyên gia về quy trình công nghiệp, hóa học và khoa học vật liệu, cùng nhiều lĩnh vực khác. Chúng cần rất nhiều dữ liệu mà hầu như luôn là độc quyền.
Xây dựng một sản phẩm AI mang lại khả năng giảm phát thải thực sự khó hơn nhiều so với việc đưa LLM vào một ứng dụng phần mềm. Các giải pháp AI thực sự cho khí hậu có tiềm năng to lớn để cho phép và đẩy nhanh quá trình khử cacbon – và do đó có tiềm năng lợi nhuận kinh tế và tài chính rất đáng kể. AI là một công cụ rất quan trọng trong việc giải quyết vấn đề biến đổi khí hậu, nhưng chúng ta cần ngừng nói về LLM.
*Điều này không làm mất đi bất cứ điều gì từ kiến trúc biến áp cơ bản của GenAI và các ứng dụng rộng hơn của nó
**Để minh bạch, tôi là người đồng sáng lập Carbon Re.
