Luyện nói tiếng Anh bằng Shadowing qua video: How AI uses our drinking water - BBC World Service

C1
1/15 of a teaspoon. That's how  much water the average single interaction with ChatGPT uses,  according to Sam Altman, the boss of OpenAI. So if you type,  can you help me solve this maths problem? That's a drop.  Or can I put lime instead of lemon in this recipe? That's a  drop. Or why is the sky blue?
⏸ Tạm dừng
19 câu
Nếu các câu quá ngắn hoặc quá dài, hãy bấm Edit để chỉnh sửa.
1
1/15 of a teaspoon. That's how  much water the average single interaction with ChatGPT uses,  according to Sam Altman, the boss of OpenAI. So if you type,  can you help me solve this maths problem? That's a drop.  Or can I put lime instead of lemon in this recipe? That's a  drop. Or why is the sky blue?
2
Help me write this email. Help  me improve my website code.
3
Mr. Altman claims there are  1 billion messages sent to ChatGPT every day, and ChatGPT  is just one AI bot. Chuck in Gemini, DeepSeek, Claude and  others. It's clear that the AI revolution is a thirsty one.  Striking though it is, some experts are more than a little  sceptical of Sam Altman's estimate on water usage.
4
At this point, there was just  not enough information for me to agree with or trust the  number. Their number was perhaps referring to some tiny models.  We're considering a medium sized large language model  that's the size of GPT-3.
5
Basically, if you write an  email or ask some questions, if you have 10 to 50 queries,  you're going to be consuming roughly 500ml of water.
6
This calculation includes  water used in cooling and electricity generation. The  BBC asked OpenAI for more details about Sam Altman's  estimate, but the company declined. Either way, it's clear  AI uses a lot of water. But why? Every time you send a  prompt to an AI, it has to run complex calculations to understand  and respond. This work is done by the most powerful and  specialised computer chips in the world, housed inside enormous  data centres. Even before users can send prompts, the  training process for the models uses the chips to carry out  intense work. And all that extra power means the hardware can  overheat and become damaged if not cooled properly. Most  data centres use air cooling systems, which was fine until I came along.
7
But now, because these data  centres and the infrastructure that's going in is so much more  energy intensive, there are liquid cooling approaches that  are now being implemented.
8
For liquid cooling the water  must be clean to prevent bacteria growing or clogs and  corrosion in the system, which means using mostly drinking  water. Here's how the most common liquid cooling process  works. It begins by piping coolant over the processing  chips within the servers. This cooling liquid absorbs the  heat and takes it away from the electrics to a heat exchange  unit. Water is used to reduce the temperature of the coolant. The coolant then recirculates back to cool the servers.
9
Meanwhile, the now hot water is piped to cooling towers, where a combination of fans and water vapour dissipate the heat, cooling the water. Some of the water evaporates in that process, while the rest is recirculated through the cooling process several times before being discharged back into the nearby water source. Overall, up to 80% of the water evaporates.
10
What it means is that this  type of water is gone, and that we are extracting water  from a water circuit that is necessary for irrigation, for  human consumption and hygiene.
11
Communities around the world  concerned about data centres putting stress on water sources  and electricity grids are pushing back. Protests have  been held in Spain, India, Chile, Uruguay and parts of  the US. And it's not just the operations within the data centre that need water. Generating the electricity to run them requires a lot of water too, because power plants like coal, gas and nuclear heat water to create steam, which drives a turbine. The International Energy Agency has said electricity demand for AI optimised data centres is expected to increase by 400% by 2030 to 300 terawatt hours.
12
That's roughly the electricity consumption of the whole of the UK for a year. And aside from electricity, water is also needed when manufacturing the semiconductor chips used to run AI.
13
So water is both used directly  and indirectly in the whole supply and creation chain of  AI technologies. It is used for the refination of the critical  raw materials that are needed to create the hardware of AI.
14
Getting accurate figures on how  much water it takes to build AI systems and run them is  difficult. Google, Meta and Microsoft release annual  figures showing that their data centres use billions of litres  of water every year from local sources, but none of  them indicate how much of it is due to AI. Most tech giants  recognise the impact it's having. Many, including Google,  Microsoft and Meta, have pledged to be water neutral by 2030.
15
S5 We hope that can happen, there is a long way to go to get to those kind of numbers. Part of what we hope to see is, across the industry, a range of innovations that allow us to maybe minimise the use of water.
16
Companies are trialing, for  example, ways to cool data centres without evaporating any  water at all. And to use the heat that's generated to  warm homes. There are also experiments to move data  centres away from communities entirely under the sea, to  the Arctic, or even off the planet.
17
Can we actually put capacity  out in space? It's very, very early stage. So what, you know,  we at NTT are looking at is, can we launch satellites that  can at least do some more backup-oriented or other oriented tasks?
18
Though skeptics point to the  many hurdles that need to be overcome, there is optimism,  too, about a more sustainable future.
19
Let's remember that that GenAI  capability is still very, very young. It's moved  exponentially fast, but as an industry and as a use, it is  still young. Ideally, we can learn together as as a society  and as a world society, how do we minimise against the use  of water and energy? Because this is all, you know, a world resource when we talk about water.

Tải Ứng Dụng

Có tính năng chấm điểm câu của bạn bằng AI

Quét Để Tải
Quét Để Tải
Download on theApp Store
Get it onGoogle Play
TRENDING

Phổ biến

Ngữ cảnh & Bối cảnh

Trong video “Cách AI sử dụng nước uống của chúng ta” từ BBC World Service, Sam Altman, giám đốc của OpenAI, đã cung cấp cho khán giả cái nhìn sâu sắc về việc tiêu thụ nước của các mô hình AI như ChatGPT. Ông thông báo rằng một lần tương tác trung bình với những AI này tiêu tốn khoảng 1/15 thìa cà phê nước. Điều này cho thấy tầm ảnh hưởng phi thường của sự phát triển công nghệ đối với nguồn tài nguyên thiên nhiên mà chúng ta thường coi là vô hạn. Chúng ta cũng được hiểu rằng không chỉ AI mà cả trung tâm dữ liệu cũng cần nhiều nước để hoạt động hiệu quả, từ quá trình làm mát máy chủ cho đến việc sản xuất điện. Đây là một chủ đề quan trọng, đặc biệt khi nguồn nước ngày càng trở nên khan hiếm trong bối cảnh biến đổi khí hậu.

5 Cụm Từ Chính Để Giao Tiếp Hàng Ngày

  • “Can you help me solve this maths problem?” - “Bạn có thể giúp tôi giải bài toán này không?”
  • “Can I put lime instead of lemon in this recipe?” - “Tôi có thể dùng chanh xanh thay cho chanh vàng trong công thức này không?”
  • “Why is the sky blue?” - “Tại sao bầu trời lại có màu xanh?”
  • “Help me write this email.” - “Giúp tôi viết email này với.”
  • “Help me improve my website code.” - “Giúp tôi cải thiện mã website của tôi.”

Hướng Dẫn Shadowing Bước Từng Bước

Để luyện nghe nói qua video này hiệu quả, bạn có thể áp dụng phương pháp shadowing, một kỹ thuật giúp nâng cao khả năng phát âm và ngữ điệu qua việc nhại theo người nói gốc. Dưới đây là hướng dẫn từng bước:

  1. Chọn đoạn video: Bắt đầu với một đoạn nhỏ trong video, nơi Sam Altman chia sẻ về việc tiêu thụ nước. Nghe và làm quen với âm thanh và cách diễn đạt.
  2. Nghe trước: Nghe video một lần mà không cần nhại lại, để hiểu nội dung và ngữ cảnh.
  3. Nhại lại: Bắt đầu phát lại đoạn video và nhại theo từng câu một. Hãy chú ý đến cách phát âm và ngữ điệu của người nói.
  4. Lặp lại: Sau khi nhại lại đoạn đầu tiên, hãy thử nhại toàn bộ đoạn mà không dừng lại. Sử dụng phần mềm shadowing để hỗ trợ nếu cần thiết.
  5. Ghi âm và so sánh: Ghi âm phần nói của bạn và so sánh với âm thanh gốc. Điều này sẽ giúp bạn nhận biết các lỗi phát âm và cải thiện chúng.

Bằng cách thực hiện những bước này đều đặn, bạn sẽ không chỉ cải thiện khả năng nói tiếng Anh mà còn nắm bắt được những cụm từ và diễn đạt phổ biến, góp phần nâng cao trải nghiệm giao tiếp hàng ngày của bạn.

Phương Pháp Shadowing Là Gì?

Shadowing là kỹ thuật học ngôn ngữ có cơ sở khoa học, ban đầu được phát triển cho chương trình đào tạo phiên dịch viên chuyên nghiệp và được phổ biến rộng rãi bởi nhà đa ngôn ngữ học Dr. Alexander Arguelles. Nguyên lý cốt lõi đơn giản nhưng cực kỳ hiệu quả: bạn nghe tiếng Anh của người bản xứ và lặp lại to ngay lập tức — như một "cái bóng" (shadow) đuổi theo người nói với độ trễ chỉ 1–2 giây. Khác với luyện ngữ pháp hay học từ vựng bị động, Shadowing buộc não bộ và cơ miệng phải đồng thời xử lý và tái tạo ngôn ngữ thực tế. Các nghiên cứu khoa học xác nhận phương pháp này cải thiện đáng kể phát âm, ngữ điệu, nhịp điệu, nối âm, kỹ năng nghe và độ lưu loát khi nói — đặc biệt hiệu quả cho người luyện IELTS Speaking và muốn giao tiếp tiếng Anh tự nhiên như người bản ngữ.