Trong bối cảnh công nghệ Trí tuệ/Trí thông minh nhân tạo (AI) ngày càng phát triển, những kỳ vọng đặt ra cho công nghệ này cũng ngày càng lớn, đặc biệt là trong việc ứng phó với biến đổi khí hậu và hiện tượng Trái đất nóng lên, đe dọa sự sinh tồn của quả địa cầu. Tuy nhiên, hiệu quả thực tế của AI lại bị đặt lên bàn cân, vì công nghệ này ngốn một lượng năng lượng khổng lồ để vận hành. Liệu AI là cứu cánh hành tinh xanh hay là quả bom hủy diệt ?

Ảnh minh họa Trí tuệ/Trí thông minh nhân tạo và biến đổi khí hậu. © Canvas

Kể từ khi ChatGPT ra đời vào năm 2021, cả thế giới chuyển từ ngỡ ngàng sang thán phục, với khả năng trả lời vạn câu hỏi chỉ trong giây lát nhờ bộ nhớ khổng lồ và khả năng tổng hợp thông tin vượt trội trong mọi lĩnh vực, từ giải toán, cho đến làm thơ, sửa ảnh, lập trình. Cho đến nay, nhiều chatbot có tính năng tính toán khối dữ liệu khổng lồ tương tự như ChatGPT cũng đã ra đời, như Gemini, Claude hay Perplexity, chinh phục người dùng khắp nơi trên thế giới. Không chỉ những cá nhân mà ngay cả những doanh nghiệp hoặc chính phủ cũng dần dần áp dụng cách làm việc với Trí tuệ//Trí thông minh nhân tạo để tăng hiệu suất.

Do vậy, Trí tuệ/Trí thông minh nhân tạo mang lại nhiều hy vọng về khả năng tìm ra những giải pháp ứng phó với các vấn đề nan giải của nhân loại hiện nay, đặc biệt là tình trạng biến đổi khí hậu ngày càng khó lường. Tại Pháp, AI đã được xử dụng để giải quyết một số “thách thức cấp bách”, như quản lý hệ sinh thái và tài nguyên, tối ưu hoá tiêu thụ năng lượng, theo Bộ Chuyển Đổi Sinh Thái. Cơ quan khí tượng Pháo Météo-France xử dụng AI để dự báo thời tiết và mô phỏng khí hậu trong tương lai. Viện thông tin địa lý và lâm nghiệp quốc gia Pháp cũng xử dụng AI để lập bản đồ, nhằm gia tăng khả năng phục hồi đa dạng sinh học.

Cỗ máy xanh ?

Tại thượng đỉnh Change Now diễn ra trong 3 ngày tại Grand Palais, Paris (30-01/04/2026), hơn 10 000 doanh nghiệp tại Pháp cũng như các chuyên gia từ khắp nơi trên thế giới đã đến giới thiệu những sáng kiến, giải pháp cho một hành tinh xanh. Bà Sonia Gamero, lãnh đạo của Tenaka, giải thích về sáng kiến của công ty :

 “Giải pháp của chúng tôi là số hóa việc giám sát đa dạng sinh học biển nhờ cỗ máy này, có khả năng thu thập 6000 bức ảnh mỗi ngày dưới biển. Các bức ảnh sẽ được gửi vào lưu trữ đám mây và được AI phân tích, tự động xác định và định lượng tất cả đa dạng sinh học biển, bao gồm cá, động vật không xương sống, v.v.

Dữ liệu sau đó được hiển thị trên bảng điều khiển trên nền tảng trực quan hóa của chúng tôi, có tên là TenacasaGames. Giải pháp này ban đầu được phát triển nhằm mục tiêu đo lường và định lượng những tác động tích cực của các hoạt động phục hồi rạn san hô đối với hệ sinh thái. Từ nền tảng đó, hiện nay chúng tôi đang mở rộng cung ứng giải pháp này cho nhiều lĩnh vực khác, bao gồm các đơn vị quản lý khu bảo tồn biển, công viên hải dương, cũng như các doanh nghiệp có nhu cầu đánh giá tác động môi trường. Mục tiêu cuối cùng là thiết lập một cơ chế bảo tồn đa dạng sinh học hiệu quả và bền vững hơn”.

Công ty Latitudo40, đến từ Ý Đại Lợi, tự giới thiệu mình là một “công ty tư vấn dữ liệu” thành phố, dùng AI để làm cho các ảnh vệ tinh, vốn có độ phân giải thấp như Sentinel-2, thành ảnh chất lượng cao. Cô Eleonora S., đại diện của công ty, cho biết : 

“Chúng tôi cung cấp dịch vụ quan sát và thông tin về Trái đất. Thay vì chỉ cung cấp dữ liệu thô, chúng tôi chuyển hóa chúng thành những thông tin giá trị về môi trường, hỗ trợ tiến trình ra quyết định dựa trên dữ liệu thực tế. Các chỉ số này bao gồm nhiệt độ bề mặt đất, chỉ số tiện nghi nhiệt (PET), hệ số phản xạ (albedo) và chỉ số quang điện. Hệ thống của chúng tôi tích hợp nhiều tầng dữ liệu khác nhau, phục vụ thiết thực cho việc quản lý đô thị và đời sống người dân.

Điểm cốt lõi trong giải pháp của chúng tôi chính là khai thác tiềm năng của trí tuệ/trí thông minh nhân tạo thông qua thuật toán siêu độ phân giải (super-resolution algorithm) do chúng tôi tự phát triển. Cụ thể, chúng tôi tiếp nhận các hình ảnh từ vệ tinh Sentinel-2, sau đó ứng dụng thuật toán để nâng cấp chúng thành những hình ảnh có độ phân giải rất cao như quý vị đang thấy ở đây. Năng lực chuyên môn của chúng tôi tập trung chủ yếu vào việc vận hành các mô hình AI tự phát triển để phân tích và nhận diện hình ảnh vệ tinh.”

Nếu như ngày càng có nhiều start-up tận dụng những khả năng của AI để tối ưu hoá những giải pháp đối với khí hậu, thì tác động của công nghệ này đã được cảnh báo tại hội nghị Change Now : Đằng sau sự tiện lợi đó là một cái giá rất đắt về sinh thái, từ khai thác nguyên liệu, tiêu thụ nước sạch đến gia tăng gánh nặng lên lưới điện và phát thải khí nhà kính.

“Mỗi datacenter là một quả bom khí hậu”

Việc vận hành các mô hình AI cần đến các trung tâm dữ liệu (datacenter) khổng lồ, tiêu tốn điện năng cũng như lượng nước lớn để làm mát. Theo báo cáo của Chương trình Môi trường Liên Hiệp Quốc, việc xây dựng cơ sở hạ tầng cho AI đòi hỏi một lượng tài nguyên khổng lồ. Để sản xuất một chiếc máy tính chỉ nặng 2kg, người ta cần tới 800kg nguyên liệu thô. Các chip vi tính toán phục vụ AI chứa nhiều nguyên tố đất hiếm, vốn thường được khai thác qua những quy trình gây hủy hoại môi trường nghiêm trọng. Các trung tâm dữ liệu không chỉ tiêu thụ tài nguyên mà còn thải ra một lượng lớn rác thải điện tử. Những thiết bị hư hỏng hoặc lỗi thời đều chứa các chất độc hại như thủy ngân và chì, gây ô nhiễm môi trường và ảnh hưởng đến sức khỏe con người.

Các datacenter cũng cần đến một lượng nước khổng lồ để làm mát linh kiện điện tử khi vận hành. Dự báo cơ sở hạ tầng AI sẽ sớm tiêu thụ lượng nước gấp 6 lần toàn bộ đất nước Đan Mạch. Điều này gây ra mâu thuẫn nghiêm trọng, khi 1/4 dân số thế giới hiện vẫn thiếu nước sạch. Mức độ ngốn điện của AI cũng vượt xa các mô hình tìm kiếm truyền thống. Ví dụ, một lệnh tìm kiếm trên ChatGPT tiêu tốn điện gấp 10 lần so với Google. Tại các nước được coi là trung tâm công nghệ như Ái Nhĩ Lan, các trung tâm dữ liệu dự kiến sẽ tiêu thụ tới 35% tổng lượng điện năng toàn quốc vào năm 2026. Do phần lớn điện năng vẫn đến từ nhiên liệu hóa thạch, việc vận hành AI đang trực tiếp đẩy nhanh tiến trình nóng lên toàn cầu. 

Ông Théo Alves da Costa, kỹ sư AI hiện là giám đốc của tổ chức phi chính phủ Data for Good, nhận định “mỗi datacenter là một quả bom khí hậu”, và cho rằng cần phải lập ra những giới hạn cho việc xử dụng AI. Ông giải thích: “Cốt lõi của vấn đề nằm ở quy mô và tốc độ xây dựng các trung tâm dữ liệu này. Đã đến lúc chúng ta phải tự hỏi: Chúng ta có bao nhiêu điện năng sẵn có so với các nhu cầu xử dụng khác? Từ đó, phải xác định rõ: mức tối đa chúng ta có thể dành cho AI là bao nhiêu Terawatt giờ, bao nhiêu tấn CO2, và tuyệt đối không được vượt quá con số đó. Hiện nay, chúng ta không có những giới hạn này, vì vậy chúng ta cứ xây dựng ngày càng lớn hơn, và đó chính là bản chất của quả bom khí hậu.”

Vị kỹ sư máy tính này cũng nêu ra một hiệu ứng “dội ngược” – rebound. Mặc dù AI có thể giúp các quy trình trở nên hiệu quả hơn, ví dụ như làm mát trung tâm dữ liệu tốt hơn 40%, nhưng chính hiệu quả này lại khiến người ta xử dụng AI nhiều hơn. Kết quả là tổng lượng phát thải cuối cùng vẫn tăng lên thay vì giảm đi. Hoặc các giải pháp AI có thể giúp tiết kiệm năng lượng ở một khâu, nhưng lại khiến tổng lượng tiêu thụ tăng lên ở khâu khác. Ông nói thêm : “Tôi từng phát triển giải pháp lắp đặt máy quay phim trong rừng để giám sát cháy rừng. Đó là các cảm biến nhỏ với máy quay phim, tiêu thụ ít năng lượng và kết nối trực tiếp với nhân viên cứu hỏa. Nghe qua thì có vẻ là một giải pháp tuyệt vời. Nhưng khi khai triển, chúng tôi nhận ra rằng: phải bảo trì máy quay phim, phải đào tạo nhân viên cứu hỏa, phải tạo ra những quy trình mới để nó vận hành… Cuối cùng, tác động lại là tiêu cực vì nó làm nhân viên cứu hỏa mất thời gian vào những việc phát sinh, thay vì giúp họ tiết kiệm thời gian.

Vì vậy, tôi muốn nói rằng, cho dù là giải pháp nào đi nữa, không có câu trả lời thần kỳ nào cả mà phải quan sát tổng thể: Chúng ta được gì, mất gì và hệ thống thay đổi như thế nào. Đó mới là cách để xem xét liệu một thứ gì đó có thực sự tích cực cho khí hậu hay không.”

The Guardian còn nêu ra việc AI cũng đang “tiếp tay” cho ngành công nghiệp hoá thạch. Các công ty dầu khí như ExxonMobil, Chevron và Saudi Aramco đang xử dụng AI để tối ưu hóa việc tìm kiếm và khoan dầu. AI giúp việc khai thác trở nên rẻ hơn và nhanh hơn, từ đó kéo dài sự phụ thuộc của thế giới vào nhiên liệu hóa thạch.

Một báo cáo tháng Hai năm 2026 được Beyond Fossil Fuels hậu thuẫn đã làm rõ hơn vấn đề « tẩy xanh » (greenwashing), khi phát hiện ra rằng 74% tuyên bố của ngành công nghiệp về lợi ích khí hậu của AI là chưa được chứng minh và họ không thể xác định được một trường hợp nào mà các hệ thống AI tạo sinh dành cho người tiêu dùng như ChatGPT, Gemini hay Copilot giúp cắt giảm khí thải một cách đáng kể, có thể kiểm chứng được và hữu hình.

Thiếu minh bạch

Cô Sasha Luccionni, kỹ sư máy tính người Gia Nã Đại, là một trong những người tiên phong trong việc tạo ra công cụ giám sát mức phát thải của các mô hình xử dụng AI. Từ nhiều năm qua, cô đã tích cực vận động để làm rõ tác động của AI, kêu gọi “sự minh bạch”. Bởi các gã khổng lồ công nghệ như Google, Microsoft và OpenAI thường đưa ra những báo cáo chọn lọc, tập trung vào các cam kết trung hòa carbon nhưng lại che giấu tác động thực tế của các mô hình AI lớn.

Phát biểu trong bàn tròn về tác động của AI. Cô đặt ra câu hỏi : “AI đang phục vụ ai ? Ai là người tạo ra AI ?… Hầu hết trí tuệ/trí thông minh nhân tạo mà chúng ta xử dụng ngày nay đều do một số ít các công ty công nghệ lớn tạo ra. Họ tạo ra những mô hình khổng lồ xử dụng rất nhiều năng lượng và tài nguyên thiên nhiên, rồi bán lại những mô hình này cho chúng ta. Không chỉ được đào tạo bằng nhiều năng lượng, những mô hình này còn được đào tạo trên rất nhiều dữ liệu. Dữ liệu mà chúng ta cung cấp cho các mô hình này thông qua internet, thông qua sách mà chúng ta viết, thông qua nội dung do con người tạo ra, và sau đó chúng ta lại trả tiền để xử dụng chúng. Các công ty này lại muốn tạo ra các mô hình AI đa năng, làm được mọi thứ bởi vì họ cần phải lớn mạnh.”

Trên thực tế, hầu hết các công ty về AI không chia sẻ về mức tiêu thụ năng lượng, để có thể ước tính mức tiêu thụ điện, thậm chí còn thực hiện sách lược « greenwashing », « rửa xanh » cho AI. Google tuyên bố rằng AI có thể cắt giảm 5 đến 10 % lượng khí thải nhà kính toàn cầu vào năm 2030 nếu công nghệ này được mở rộng quy mô. Trong khi đó,  các tổ chức phi chính phủ như Greenpeace cũng như các chuyên gia nghiên cứu cảnh báo rằng « ngay cả khi lợi ích mà AI mang lại là có thật », lợi ích này có thể dễ dàng bị lu mờ bởi việc xử dụng năng lượng từ ngành công nghiệp AI tạo sinh”.

Tuy nhiên, điều này cũng không có nghĩa là công nghệ AI không mang lại lợi ích nào cho khí hậu, nhưng có rất ít bằng chứng cho thấy AI làm giảm lượng khí thải đủ để bù đắp năng lượng cần thiết để vận hành công nghệ này.

(Theo RFI)