Para ahli membahas dampak iklim dari AI generatif
Lonjakan AI generatif semakin meningkatkan permintaan energi dan emisi karbon, memicu seruan untuk solusi berkelanjutan. Pemimpin industri dan peneliti menyoroti kebutuhan teknologi efisien dan energi terbarukan untuk melawan efek ini. Tanggapan berfokus pada optimalisasi pengembangan AI agar selaras dengan tujuan iklim.
AI generatif, yang memberi daya pada alat seperti ChatGPT, telah mengalami pertumbuhan eksplosif, tetapi begitu juga dampak lingkungannya. Menurut analisis terbaru, energi yang diperlukan untuk melatih dan mengoperasikan model-model ini melonjak. Misalnya, melatih satu model AI besar tunggal dapat memancarkan ratusan ton karbon dioksida—pelatihan GPT-3 saja menghasilkan 552 ton CO2, setara dengan emisi dari 120 penerbangan bolak-balik antara New York dan San Francisco.
Skala masalahnya mencolok: Pusat data yang didorong AI saat ini mengonsumsi sekitar 1-2% listrik global, tetapi proyeksi menunjukkan hal ini bisa naik menjadi 3-4% pada 2027 dan setinggi 8% pada 2030 jika tidak dikendalikan. Ini menyaingi penggunaan listrik seluruh negara seperti Belanda. Saat adopsi AI mempercepat di sektor seperti kesehatan, keuangan, dan hiburan, tekanan pada jaringan listrik dan sumber daya alam meningkat.
Para ahli menekankan langkah-langkah proaktif. "Kenaikan cepat AI generatif mendorong permintaan energi yang belum pernah terjadi sebelumnya, tetapi kita bisa merancang sistem yang inovatif sekaligus berkelanjutan," kata Dr. Elena Ramirez, peneliti teknologi iklim yang dikutip dalam laporan tersebut. Perusahaan seperti Google dan Microsoft memimpin dengan komitmen untuk memberi daya pada pusat data mereka dengan 100% energi terbarukan pada 2030. Google, misalnya, telah berinvestasi dalam sistem pendingin canggih dan chip efisien untuk mengurangi penggunaan energi per komputasi hingga 90%.
Strategi lain mencakup pengembangan model AI yang lebih kecil dan efisien yang memberikan kinerja serupa dengan daya lebih sedikit. Inisiatif seperti platform AI for Good mempromosikan pedoman untuk pelatihan AI rendah karbon, seperti menggunakan sumber daya komputasi idle selama jam non-puncak. Pembuat kebijakan juga ikut campur; Uni Eropa sedang mempertimbangkan regulasi untuk mewajibkan penilaian dampak lingkungan bagi proyek AI.
Meskipun tantangan tetap ada—seperti kelangkaan sumber energi terbarukan—tanggapan ini menandakan pergeseran menuju pengembangan AI yang bertanggung jawab. Dengan mengintegrasikan keberlanjutan sejak awal, industri bertujuan untuk memanfaatkan potensi AI tanpa memperburuk perubahan iklim. Tahun-tahun mendatang akan menguji apakah inovasi dapat mengimbangi imperatif lingkungan.