AI memiliki potensi yang luar biasa, tetapi ada beberapa kelemahan serius yang harus diperhatikan.
Dengan perlombaan AI yang berkembang lebih cepat dari sebelumnya, banyak yang khawatir tentang bagaimana teknologi ini akan memengaruhi ekosistem. Adopsi AI terus meningkat. Bersamaan dengan itu, jejak karbonnya hanya akan memburuk jika pengembang, pengguna akhir, dan badan pengatur terus mengabaikan dampak lingkungannya.
Meskipun demikian, adopsi massal yang berkelanjutan masih dimungkinkan. Tetapi individu dan organisasi harus bekerja sama untuk menyelesaikan bagaimana AI merusak lingkungan.
Takeaway kunci
- Komputasi AI menghabiskan banyak energi, berkontribusi pada jejak karbonnya yang besar. Pengembang dan pengguna harus menyadari dampak lingkungan dan mempertimbangkan praktik yang lebih berkelanjutan.
- Perkembangan pesat dalam AI mengabadikan budaya membuang, yang menyebabkan konsumsi sumber daya yang boros. Konsumen harus menghindari pembelian yang tidak perlu, dan perusahaan harus memprioritaskan inovasi yang bermakna.
- Saat ini tidak ada badan pengatur pusat yang mengatur penggunaan dan pengembangan AI, meninggalkan masalah ekologis di bagian bawah daftar prioritas. Kolaborasi antara pemerintah dan kelompok lingkungan diperlukan untuk meminimalkan dampak lingkungan dari AI.
1. Komputasi AI Membutuhkan Energi Besar
Penyebab utama di balik jejak karbon besar AI generatif adalah konsumsi dayanya. Ambil chatbots sebagai contoh. Batas token tinggi ChatGPT dan pemrosesan input yang cepat memiliki kebutuhan energi yang sangat besar. Sebagian besar pengguna tidak menyadari sumber daya yang diperlukan untuk setiap kueri penelusuran—mereka tanpa sadar membanjiri chatbot dengan permintaan acak.
Semianalisis membuat model biaya ChatGPT. Mereka mengatakan bahwa OpenAI menjalankan 3.617 server HGX A100 untuk menjawab jutaan permintaan yang diterima ChatGPT setiap hari.
Setiap server mengkonsumsi 3.000 watt-jam jika mirip dengan Nvidia HGX A100. Jadi agar 3.617 unit beroperasi 24/7, mereka membutuhkan 95.054.760.000 watt-jam atau 95.054,76 megawatt-jam per tahun. Sebagai referensi, Kota New York menggunakan 5.500 hingga 10.000 megawatt-jam setiap hari.
Pertumbuhan AI yang cepat melanggengkan budaya membuang. Konsumen teknologi ditekan untuk mendapatkan sistem terbaru di pasar, terlepas dari apakah mereka membutuhkannya atau tidak. Beberapa bahkan hampir tidak memahami gadget ini. Mereka mengejar "hal besar berikutnya" karena perusahaan menjanjikan fitur baru dan mengganggu.
Dengan mengalah pada gaya hidup yang tidak berkelanjutan ini, konsumen memungkinkan para pemimpin teknologi untuk mengontrol permintaan akan platform AI. Sumber daya terbuang sia-sia untuk alat yang berlebihan yang menghasilkan manfaat yang dapat diabaikan.
Ambil ChatGPT, misalnya. Jutaan pengembang memanfaatkan ledakannya dengan merilis chatbot berbasis AI mereka. Sementara para pemimpin teknologi seperti Microsoft, Meta, dan Google membuat model bahasa yang inovatif, sebagian besar perusahaan hanya mengikuti tren.
Hindari mengunduh chatbots AI yang tidak terverifikasi secara online. Peretas menggunakan aplikasi ChatGPT palsu untuk mengelabui pengguna agar membocorkan informasi pribadi dan membayar biaya berlangganan yang sangat tinggi.
3. Tidak Ada Badan Pengatur Pusat yang Mengatur Penggunaan dan Pengembangan AI
Kemajuan pesat AI melampaui pedoman dan batasan yang mengatur. Bahkan para pemimpin teknologi global pun menyukainya Sam Altman, CEO OpenAI, menyerukan intervensi regulasi AI yang lebih ketat untuk mengontrol model yang kuat. Sampai sekarang, tidak ada otoritas tunggal yang memantau dan mengatur aktivitas AI.
Tetapi bahkan jika badan pemerintah mulai menangani risiko terkait AI, kerusakan ekologis akan berada di urutan paling bawah dari daftar mereka. Mereka kemungkinan besar akan memprioritaskan halusinasi AI, pelanggaran etika, dan ancaman privasi. Meski sama pentingnya, hal ini tidak boleh menutupi dampak negatif AI terhadap ekologi.
Pemerintah harus bekerja dengan kelompok lingkungan untuk memantau perusahaan teknologi. Mereka dapat meminimalkan jejak karbon pengembang AI dengan mengatur konsumsi daya, metode pembuangan, dan ekstraksi mineral.
4. Upaya Pertanian Berbasis AI Memprioritaskan Hasil Di Atas Kesehatan Ekosistem
Sektor pertanian sedang menjajaki cara mengintegrasikan sistem berbasis AI ke dalam pertanian. Implementasi strategis dapat membantu memaksimalkan pertumbuhan tanaman, mengotomatiskan tenaga kerja manual, dan memerangi bencana alam sambil meminimalkan biaya tambahan. AI pertanian adalah industri yang sedang berkembang. Market.us bahkan memprediksi bahwa ukuran pasar global akan melebihi $10,2 miliar pada tahun 2032.
Namun terlepas dari manfaat ini, AI pertanian masih mengabaikan konsumsi daya yang besar untuk melatih dan membangun sistem ini. Memprioritaskan hasil panen yang tinggi dan metode pemanenan yang efisien juga membahayakan ekosistem. Pada tingkat ini, AI secara tidak sengaja dapat mendorong praktik pertanian intensif yang merusak dan mengeringkan tanah.
5. Pelatihan AI Membutuhkan Trial and Error
Melatih platform berbasis AI pada miliaran parameter membutuhkan sumber daya yang sangat besar. Antara menyiapkan dataset untuk scraping dan memasukkannya ke dalam model AI, proses tersebut dapat dengan mudah menghabiskan jutaan watt-jam.
Juga, pengujian data terdiri dari trial and error yang ketat. Pengembang akan terus menghabiskan sumber daya energi yang sangat besar saat mereka mengembangkan iterasi model, memecahkan masalah, dan memperbaiki ketidakakuratan.
Mari kita ambil ChatGPT sebagai contoh. A dipelajari oleh Cornell University menunjukkan OpenAI menghabiskan 405 V100 GPU tahun energi untuk melatih GPT-3 pada 175 miliar parameter. Sederhananya, satu GPU V100 membutuhkan waktu 405 tahun untuk membangun ChatGPT.
Dengan asumsi bahwa OpenAI menggunakan sesuatu yang mirip dengan GPU Nvidia V100, yang mengkonsumsi 300 watt-jam, konsumsi daya selama 405 tahun sama dengan 1.064.340.000 watt-jam. Sebagai referensi, sebagian besar rumah tangga mengonsumsi 30.000 watt-jam per hari. Jadi energi yang digunakan OpenAI untuk melatih ChatGPT pada awalnya dapat memberi daya pada 35.478 rumah selama 24 jam.
Perangkat keras yang digunakan dalam membangun, melatih, dan mengkomersialkan program AI terdiri dari berbagai logam tanah. Ambil GPU sebagai contoh. Memproduksinya membutuhkan tembaga, timah, perak, dan seng, di antara bahan mentah lainnya, dan perusahaan teknologi membutuhkan ribuan GPU untuk memelihara sistem AI.
Pengembang harus mengeksplorasi metode alternatif untuk sumber bahan baku. Jika tidak, aktivitas penambangan yang merusak hanya akan meningkat seiring dengan meningkatnya permintaan perangkat keras terkait AI. Bahkan tambang terbesar pun akan mengering setelah beberapa dekade.
7. Potensi Kemacetan Lalu Lintas
AI dapat membangun sistem yang lebih hemat energi, masa depan yang cerdas untuk industri otomotif. Sebuah studi oleh Jurnal Internasional Penelitian Lingkungan dan Kesehatan Masyarakat menyatakan bahwa mobil self-driving menghasilkan emisi karbon 50 hingga 100 persen lebih sedikit daripada kendaraan tradisional. Produsen mobil di seluruh dunia secara bertahap akan mengintegrasikan AI ke dalam unit mereka.
Meski irit bahan bakar, munculnya mobil berpemandu AI juga meningkatkan kemacetan lalu lintas di kota padat penduduk. Kendaraan pribadi akan terus melebihi jumlah pusat transportasi umum. A survei longitudinal oleh University of Adelaide mengatakan konsumen lebih suka membeli mobil tanpa pengemudi daripada bepergian atau berbagi kendaraan.
8. Evolusi AI Meningkatkan Limbah Elektronik
AI berkembang pesat karena pengembang terus merilis produk perangkat keras dan perangkat lunak baru. Mereka semua ingin mendominasi pasar global terlebih dahulu. Sayangnya, mengejar teknologi yang mengganggu menambah masalah limbah elektronik yang berkembang di masyarakat. Ingat: memelihara sistem AI membutuhkan ribuan GPU dan server, yang sebagian besar tidak dapat didaur ulang.
Dunia Menghitung melaporkan bahwa 85 persen limbah elektronik masuk ke tempat pembuangan sampah dan insinerator, dan 70 persen mengandung unsur beracun. Pengembang AI harus mengeksplorasi metode pembuangan yang lebih berkelanjutan. Praktik ekologis seperti mengurangi konsumsi bahan bakar fosil, memperpanjang siklus hidup perangkat keras, dan merancang metode daur ulang akan merombak industri ini.
Apakah AI Buruk untuk Lingkungan?
Terlepas dari efek lingkungan yang berbahaya dari AI, itu tidak secara inheren tidak berkelanjutan. Sebagian besar masalah di atas berasal dari bagaimana manusia mendesain, memprogram, mengimplementasikan, dan mengelola teknologi berbasis AI. Perusahaan teknologi harus berhenti mengorbankan praktik ekologi untuk kemajuan pesat. Bahkan mencapai puncak kecerdasan umum buatan tidak akan membenarkan menipisnya sumber daya alam Bumi.
Perusahaan juga harus mengutamakan teknologi yang ramah lingkungan. Aplikasi bisnis, komersial, dan industri AI membayangi potensinya untuk membantu lingkungan. Industri sudah dibanjiri dengan aplikasi dan alat AI acak. Tetapi tidak cukup banyak pengembang yang tertarik untuk memanfaatkan AI untuk pelestarian sumber daya dan perubahan iklim.
