Tác động của AI đối với xã hội và môi trường

Last updated on 17 January, 2025

AI và những thách thức đối với xã hội và môi trường

Trí tuệ nhân tạo (AI) đang phát triển với tốc độ chóng mặt, mang lại nhiều cơ hội phát triển cho xã hội, nhưng đồng thời cũng đặt ra những thách thức cần được quan tâm và giải quyết. Dưới đây là một số thách thức nổi bật của AI đối với xã hội và môi trường:

Thách thức của AI đối với xã hội:

• Mất việc làm:

• • Theo một nghiên cứu của McKinsey Global Institute, đến năm 2030, tự động hóa có thể khiến 800 triệu người trên toàn cầu mất việc làm. (Nguồn: McKinsey Global Institute)  
  • Đặc biệt, những công việc có tính chất lặp đi lặp lại, dễ dự đoán như công nhân sản xuất, lái xe tải, nhân viên thu ngân… sẽ có nguy cơ cao bị thay thế bởi robot và AI.
  • Điều này đòi hỏi các chính phủ cần có chính sách đào tạo lại, hỗ trợ người lao động chuyển đổi sang những ngành nghề mới, đồng thời thúc đẩy phát triển những lĩnh vực mới mà AI tạo ra.

• Gia tăng bất bình đẳng:

• • Lợi ích kinh tế từ AI có xu hướng tập trung vào các công ty công nghệ lớn và những người có trình độ cao, trong khi đó, những người lao động phổ thông có nguy cơ bị tụt hậu.
  • Theo báo cáo của Oxfam năm 2021, 1% người giàu nhất thế giới sở hữu nhiều tài sản hơn 60% dân số thế giới cộng lại. (Nguồn: Oxfam]([đã xoá URL không hợp lệ]))
  • AI có thể làm trầm trọng thêm tình trạng bất bình đẳng này nếu không được quản lý và điều tiết một cách hợp lý.

• Phân biệt đối xử:

• • Các thuật toán AI được huấn luyện trên dữ liệu, và nếu dữ liệu này chứa đựng những thành kiến, thì AI cũng sẽ học theo và đưa ra những quyết định phân biệt đối xử.
  • Ví dụ, một nghiên cứu cho thấy hệ thống nhận dạng khuôn mặt của Amazon có tỷ lệ nhận diện sai cao hơn đối với phụ nữ da màu so với nam giới da trắng. (Nguồn: [MIT Technology Review [đã xoá URL không hợp lệ] )
  • Điều này đặt ra yêu cầu về việc xây dựng các bộ dữ liệu huấn luyện AI đa dạng, công bằng và minh bạch, đồng thời cần có các cơ chế giám sát để phát hiện và ngăn chặn phân biệt đối xử.

• An ninh mạng:

• • AI có thể được sử dụng để tạo ra các cuộc tấn công mạng tinh vi hơn, khó phát hiện hơn.
  • Tin tặc có thể sử dụng AI để tự động hóa các cuộc tấn công, tìm kiếm lỗ hổng bảo mật, phát tán mã độc…
  • Các công nghệ deepfake sử dụng AI để tạo ra những video, hình ảnh giả mạo, có thể được sử dụng để lan truyền thông tin sai lệch, thao túng dư luận, gây ảnh hưởng đến an ninh quốc gia.

• Vấn đề đạo đức:

• • AI đặt ra nhiều câu hỏi về trách nhiệm giải trình, quyền riêng tư, quyền sở hữu trí tuệ…
  • Ví dụ, khi xe tự lái gây tai nạn, ai sẽ chịu trách nhiệm? Làm thế nào để đảm bảo AI tôn trọng quyền riêng tư của con người? Ai sở hữu bản quyền đối với những tác phẩm nghệ thuật do AI tạo ra?
  • Đây là những vấn đề phức tạp cần được xã hội thảo luận và tìm ra giải pháp.

Thách thức của AI đối với môi trường:

• Tiêu thụ năng lượng:

• • Huấn luyện các mô hình AI, đặc biệt là các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), đòi hỏi lượng điện năng khổng lồ.
  • Một nghiên cứu của Đại học Massachusetts Amherst ước tính rằng việc huấn luyện một mô hình ngôn ngữ lớn có thể thải ra lượng khí CO2 tương đương với 5 lần vòng đời của một chiếc xe hơi. (Nguồn: MIT Technology Review)
  • Các trung tâm dữ liệu, nơi lưu trữ và xử lý dữ liệu cho AI, cũng tiêu thụ lượng điện năng khổng lồ. Ước tính đến năm 2025, các trung tâm dữ liệu trên toàn cầu sẽ tiêu thụ 20% tổng sản lượng điện. (Nguồn: Climate Home News]([đã xoá URL không hợp lệ]))
  • Điều này góp phần làm tăng lượng khí thải nhà kính, gây biến đổi khí hậu và ô nhiễm môi trường.

• Rác thải điện tử:

• • Các thiết bị phần cứng AI, như chip xử lý, card đồ họa, ổ cứng… có vòng đời ngắn và nhanh chóng trở nên lỗi thời.
  • Theo Liên Hợp Quốc, lượng rác thải điện tử toàn cầu đạt mức kỷ lục 53,6 triệu tấn vào năm 2019 và dự kiến sẽ tăng lên 74,7 triệu tấn vào năm 2030. (Nguồn: [UN Environment Programme [đã xoá URL không hợp lệ])
  • Rác thải điện tử chứa nhiều chất độc hại như chì, thủy ngân, cadmium… gây ô nhiễm môi trường đất, nước và ảnh hưởng đến sức khỏe con người.

• Tác động đến đa dạng sinh học:

• • Mặc dù AI có thể được ứng dụng để giám sát rừng, bảo vệ động vật hoang dã, dự đoán thảm họa thiên nhiên…, nhưng nếu không được sử dụng một cách bền vững, AI cũng có thể gây ra những tác động tiêu cực đến đa dạng sinh học.
  • Ví dụ, việc sử dụng drone để giám sát rừng có thể gây xáo trộn môi trường sống của các loài động vật. Việc sử dụng AI để tối ưu hóa sản xuất nông nghiệp có thể dẫn đến việc sử dụng quá mức thuốc trừ sâu và phân bón, gây ô nhiễm đất và nước.
  • Cần có những quy định và hướng dẫn rõ ràng về việc sử dụng AI trong lĩnh vực môi trường để đảm bảo sự phát triển bền vững.

Những giải pháp giảm thiểu tác động của AI đối với xã hội

Để giảm thiểu tác động tiêu cực của AI đối với xã hội, chúng ta cần hành động trên nhiều phương diện, bao gồm:

• Giáo dục và đào tạo:

• • Cung cấp cho người lao động những kỹ năng cần thiết để thích ứng với thị trường lao động mới, nơi AI và tự động hóa đóng vai trò quan trọng.
  • Đào tạo lại những người lao động mất việc do AI, giúp họ chuyển đổi sang những ngành nghề mới.
  • Tăng cường giáo dục về AI cho mọi tầng lớp nhân dân, giúp họ hiểu rõ về công nghệ này, tiềm năng và rủi ro của nó.

• Chính sách và quản lý:

• • Xây dựng các chính sách hỗ trợ người lao động bị ảnh hưởng bởi AI, bao gồm hỗ trợ tài chính, đào tạo lại, tư vấn nghề nghiệp…
  • Ban hành các quy định về đạo đức AI, đảm bảo AI được sử dụng một cách có trách nhiệm, công bằng và minh bạch.
  • Khuyến khích các doanh nghiệp đầu tư vào nghiên cứu và phát triển AI có đạo đức, hướng tới lợi ích chung của xã hội.

• Phát triển AI có trách nhiệm:

• • Xây dựng các bộ dữ liệu huấn luyện AI đa dạng và công bằng, tránh những thành kiến ​​và phân biệt đối xử.
  • Phát triển các phương pháp giải thích hoạt động của AI, giúp con người hiểu rõ hơn về cách AI đưa ra quyết định.
  • Thúc đẩy sự hợp tác giữa các bên liên quan, bao gồm chính phủ, doanh nghiệp, các tổ chức xã hội và người dân, để cùng nhau xây dựng và triển khai AI có trách nhiệm.

• Tăng cường nhận thức cộng đồng:

• • Nâng cao nhận thức của cộng đồng về AI, tiềm năng và rủi ro của nó.
  • Khuyến khích các cuộc thảo luận công khai về AI, tạo điều kiện cho mọi người tham gia vào việc định hình tương lai của công nghệ này.
  • Thúc đẩy tinh thần trách nhiệm chung trong việc sử dụng và phát triển AI.

Bằng cách thực hiện những giải pháp này, chúng ta có thể giảm thiểu tác động tiêu cực của AI đối với xã hội, đồng thời khai thác tiềm năng của công nghệ này để tạo ra một tương lai tốt đẹp hơn cho tất cả mọi người.

Những giải pháp giảm thiểu tác động của AI đối với môi trường

Để giảm thiểu tác động tiêu cực của AI đối với môi trường, chúng ta cần tập trung vào các giải pháp sau:

• Nâng cao hiệu suất năng lượng:

• • Phát triển các thuật toán AI hiệu quả hơn, yêu cầu ít năng lượng hơn để huấn luyện và vận hành.
  • Sử dụng phần cứng tiết kiệm năng lượng, tối ưu hóa thiết kế trung tâm dữ liệu để giảm thiểu tiêu thụ điện.
  • Nghiên cứu và ứng dụng các nguồn năng lượng tái tạo để cung cấp năng lượng cho các hoạt động liên quan đến AI.

• Quản lý rác thải điện tử:

• • Kéo dài vòng đời của thiết bị phần cứng AI, khuyến khích sửa chữa và tái sử dụng.
  • Thu gom và tái chế rác thải điện tử một cách hiệu quả, giảm thiểu lượng rác thải ra môi trường.
  • Sử dụng vật liệu thân thiện với môi trường trong sản xuất thiết bị AI.

• Phát triển AI bền vững:

• • Ứng dụng AI để giám sát và quản lý tài nguyên thiên nhiên một cách bền vững.
  • Sử dụng AI để tối ưu hóa quy trình sản xuất, giảm thiểu lượng khí thải và ô nhiễm.
  • Nghiên cứu và phát triển các ứng dụng AI thân thiện với môi trường, ví dụ như AI trong nông nghiệp bền vững, năng lượng tái tạo…

• Hợp tác và chia sẻ kiến thức:

• • Thúc đẩy hợp tác quốc tế trong nghiên cứu và phát triển AI bền vững.
  • Chia sẻ kiến thức và kinh nghiệm về giảm thiểu tác động môi trường của AI giữa các quốc gia, các tổ chức và các cá nhân.
  • Nâng cao nhận thức của cộng đồng về tác động môi trường của AI và khuyến khích lối sống xanh.

Bằng cách áp dụng những giải pháp này, chúng ta có thể hướng tới một tương lai nơi AI phát triển hài hòa với môi trường, góp phần vào sự phát triển bền vững của xã hội.

Xu hướng phát triển AI tích hợp ESG

ESG (Environmental, Social, and Governance – Môi trường, Xã hội và Quản trị) đang trở thành một tiêu chuẩn quan trọng trong hoạt động của doanh nghiệp, và AI cũng không nằm ngoài xu hướng này. Dưới đây là một số xu hướng phát triển AI tích hợp ESG nổi bật:

• AI cho báo cáo và phân tích ESG:

• • AI được sử dụng để thu thập, phân tích và xử lý lượng lớn dữ liệu ESG từ nhiều nguồn khác nhau, giúp doanh nghiệp tự động hóa quá trình báo cáo ESG, nâng cao tính chính xác và hiệu quả.
  • Các công cụ phân tích dựa trên AI giúp doanh nghiệp đánh giá rủi ro và cơ hội ESG, đưa ra các quyết định kinh doanh bền vững hơn.

• AI cho chuỗi cung ứng bền vững:

• • AI giúp doanh nghiệp theo dõi và quản lý chuỗi cung ứng, đảm bảo tính minh bạch và truy xuất nguồn gốc sản phẩm.
  • AI hỗ trợ tối ưu hóa logistics, giảm thiểu lãng phí và phát thải trong quá trình vận chuyển.
  • AI giúp xác định và giảm thiểu rủi ro ESG trong chuỗi cung ứng, ví dụ như rủi ro về lao động cưỡng bức, vi phạm nhân quyền…

• AI cho năng lượng tái tạo và hiệu quả năng lượng:

• • AI được ứng dụng để dự đoán sản lượng năng lượng tái tạo, tối ưu hóa hoạt động của các nhà máy năng lượng mặt trời và gió.
  • AI giúp phân tích dữ liệu tiêu thụ năng lượng, xác định các điểm lãng phí và đề xuất giải pháp tiết kiệm năng lượng.

• AI cho quản lý tài nguyên thiên nhiên:

• • AI hỗ trợ giám sát rừng, phát hiện nạn phá rừng và cháy rừng.
  • AI giúp dự đoán và ứng phó với các thảm họa thiên nhiên như lũ lụt, hạn hán.
  • AI được sử dụng để quản lý tài nguyên nước, tối ưu hóa việc sử dụng nước trong nông nghiệp và công nghiệp.

• AI cho tài chính bền vững:

• • AI giúp các nhà đầu tư phân tích dữ liệu ESG của doanh nghiệp, đưa ra quyết định đầu tư có trách nhiệm.
  • AI hỗ trợ phát triển các sản phẩm tài chính xanh, thúc đẩy đầu tư vào các dự án bền vững.

Tóm lại, AI đang đóng vai trò ngày càng quan trọng trong việc thúc đẩy phát triển bền vững. Việc tích hợp ESG vào AI không chỉ mang lại lợi ích cho môi trường và xã hội mà còn giúp doanh nghiệp nâng cao hiệu quả hoạt động, tăng cường uy tín và thu hút đầu tư.