Teknologi kecerdasan buatan atau artificial inteligence (AI) hadir sebagai pedang bermata ganda dalam menghadapi tantangan perubahan iklim. Di satu sisi, teknologi ini berpotensi mempercepat penemuan solusi. Di sisi lain, ada harga yang harus dibayar untuk memanfaatkan AI, baik dari segi energi yang digunakan maupun kerusakan lingkungan itu sendiri.
Seorang ilmuwan komputer asal Kanada bernama Sasha Luccioni menyebut jika penggunaan AI memperburuk krisis iklim yang terjadi saat ini. Salah satu ilmuwan komputer orang paling berpengaruh di dunia AI versi majalah Time pada 2024 ini gencar berupaya meningkatkan kesadaran tentang dampak lingkungan dari teknologi baru yang sedang naik daun itu.
Menurut Sasha, AI generatif, seperti ChatGPT atau Midjourney, menggunakan energi 30 kali lebih banyak dibandingkan mesin pencari tradisional. Sasha mengaku telah lama meneliti dengan mengukur emisi karbon yang dihasilkan oleh program-program berbasis kecerdasan imitasi.
“Sangat mengecewakan bahwa AI generatif digunakan hanya untuk mencari informasi di internet,” ujar Luccioni dalam sebuah konferensi AI di Montreal dikutip dari Japan Today, Sabtu (21/9/2024).
Model bahasa besar yang menjadi dasar program AI membutuhkan daya komputasi yang sangat besar untuk dilatih pada miliaran data, dan ini memerlukan server yang kuat. Selain itu, setiap permintaan dari pengguna juga memerlukan energi tambahan untuk diproses. Sederhananya, alih-alih hanya mengekstraksi informasi seperti mesin pencari, AI generatif “menghasilkan informasi baru,” sehingga lebih boros energi.
Berdasarkan data dari International Energy Agency, pada tahun 2022 sektor AI dan cryptocurrency secara bersama-sama mengonsumsi hampir 460 terawatt jam listrik, setara dengan dua persen dari total produksi energi global.
Luccioni, yang juga kepala strategi iklim di startup Hugging Face, mengembangkan alat bernama CodeCarbon pada 2020, yang memungkinkan pengembang mengukur jejak karbon dari program yang mereka jalankan. Alat ini telah diunduh lebih dari satu juta kali.
Ia juga sedang mengembangkan sistem sertifikasi untuk algoritma AI yang akan memberikan informasi kepada pengguna mengenai efisiensi energi yang digunakan, mirip dengan program peringkat energi EPA di Amerika Serikat untuk perangkat elektronik.
Namun, meski Microsoft dan Google telah berjanji untuk mencapai netralitas karbon pada akhir dekade ini, kedua raksasa teknologi tersebut mencatat peningkatan emisi gas rumah kaca yang signifikan pada 2023 akibat penggunaan AI. Emisi Google meningkat 48 persen dibandingkan 2019, sedangkan emisi Microsoft naik 29 persen dibandingkan 2020.
Luccioni menekankan perlunya transparansi yang lebih besar dari perusahaan teknologi dan regulasi dari pemerintah. “Kita mempercepat krisis iklim,” ujarnya, mengajak pemerintah untuk bertindak lebih transparan terkait data yang digunakan dan bagaimana algoritma dilatih.
Sebagai solusi, Luccioni menyarankan untuk “kesadaran energi” dalam penggunaan AI, terutama di saat banyak perusahaan ingin mengintegrasikan teknologi ini lebih jauh ke dalam kehidupan sehari-hari. “Bukan berarti kita harus menentang AI, tetapi kita harus memilih alat yang tepat dan menggunakannya secara bijaksana,” tegasnya.
Pernyataan Luccioni menunjukkan bahwa di tengah tren penggunaan AI yang semakin meluas, ada harga lingkungan yang harus dibayar, sesuatu yang mungkin belum dipahami secara luas oleh masyarakat.
AI membutuhkan supercomputer dan juga server yang harus dipasok tenaga listrik dengan jumlah yang besar. Sebagai contoh simulasi, aplikasi ChatGPT akan digunakan sebagai prototipe dalam mengkuantifikasi hubungan AI secara umum dengan kebutuhan energi.
Terhitung data yang tersedia hingga hari ini, jumlah pengguna ChatGPT berada sekitar 180.5 juta, dengan rata-rata kunjungan perbulan yaitu sebanyak 1,5 miliar kunjungan. Berdasarkan statistik (Duarte, 2023), kunjungan pada ChatGPT meningkat 150% sejak Februari 2023 yang hanya 1 miliar kunjungan.
Bahkan penggunaan situs ini meningkat sebanyak 6 kali lipat lebih banyak dari data kunjungan di Desember 2022 yang hanya terdapat 266 juta kunjungan. Dengan demikian tidak mustahil dalam semester awal tahun 2024 jumlahnya akan terus melonjak. Hal ini berkenaan dengan penyediaan elektrifikasi dari aplikasi ini.
Hasil studi pada 2023, seiring semakin populernya ChatGPT, penggunaan AI dapat meningkatkan kebutuhan konsumsi listrik global hingga 85-134 Terawatt-hours (TWh) per tahun pada tahun 2027 [de Vries, 2023].
Dalam studi lain, algoritma pada fase training model dalam AI yang digunakan seperti GPT-3 milik ChatGPT, Gopher, dan Open Pre-trained Transformer (OPT) dapat mengkonsumsi listrik masing-masing sebesar 1.287, 1.066 dan 324 MWh. Sehingga ilmuan menyimpulkan, kebutuhan energi untuk menghidupkan ChatGPT adalah 564 MWh per hari, dengan asumsi pada perkiraan 1.287 MWh yang digunakan pada fase training model (Krishnamurthy, 2023).
Emisi dari penggunaan listrik 1 Mega Watt per Jam (MWh) setara dengan 0,4765 tCO2e. Sementara itu, total penggunaan energi listrik untuk ChatGPT per hari sebesar 564 MWh. Sehingga, total emisi yang dihasilkan dari penggunaan ChatGPT sebesar 268,7 tCO2e/hari (EPA, 2021).
Untuk mereduksi emisi yang terjadi, hutan yang tersusun atas pohon-pohon alami merupakan salah satu sumber untuk menetralisirnya. Berdasarkan riset dari Encon (2023), bahwa setiap satu pohon di hutan alam memiliki kemampuan menyerap CO2 sebesar 21,77 kgCO2 – 31,5 kgCO2.
Untuk menetralisir emisi yang dihasilkan dari ChatGPT sebesar 268,7 tCO2 dibutuhkan pohon sebanyak 8.331 – 12.362 pohon. Penelitian kehutanan menunjukkan, bahwa Hutan hujan tropis di Indonesia memiliki kerapatan pohon per hektar sebanyak 531 – 638 individu pohon (Wilkie 2004). Sehingga dibutuhkan hutan seluas 16,1 – 22,5 hektare untuk menetralisir emisi dari penggunaan ChatGPT selama 1 hari di seluruh dunia.
Manfaat AI dalam Upaya Mitigasi Perubahan Iklim
AI merupakan jalan pintas transformatif yang mungkin dapat memecahkan masalah terbesar di dunia, termasuk perubahan iklim. Teknologi ini dapat menjadi kekuatan pendorong dan mengubah cara kita menangani perubahan iklim.
Berikut ini adalah contoh praktik pemanfaatan AI dalam merevolusi perjuangan kita untuk mendorong solusi aksi perubahan iklim;
Energi Terbarukan
AI membantu mengoptimalkan efisiensi panel surya, turbin angin, dan sistem energi terbarukan lainnya dan memperkecil biayanya. Algoritme pembelajaran mesin dapat memprediksi pola cuaca untuk menyesuaikan produksi energi, sehingga memastikan pasokan daya yang konstan. Selain itu, AI membantu mengembangkan material canggih untuk penyimpanan energi, seperti baterai berkapasitas tinggi, sehingga energi terbarukan menjadi lebih andal.
Efisiensi Energi
Salah satu kontributor paling signifikan terhadap perubahan iklim adalah konsumsi energi yang berlebihan. Jaringan pintar dan sistem manajemen energi yang digerakkan oleh AI dapat mengoptimalkan distribusi energi, mengurangi limbah, dan mendorong integrasi sumber-sumber terbarukan. Algoritme machine learning dapat memprediksi pola permintaan dan menyesuaikan produksi energi yang sesuai, sehingga meminimalkan ketergantungan pada bahan bakar fosil. (Ipswich A 2023).
Pengurangan Emisi
AI dapat merevolusi industri dengan mengoptimalkan proses dan mengurangi emisi. Misalnya, dalam bidang manufaktur, pemeliharaan prediktif berbasis AI dapat meminimalkan kerusakan peralatan, mencegah pelepasan polutan.
Di bidang pertanian, AI dapat meminimalkan penggunaan pestisida dan pupuk, memonitor kadar kelembaban tanah untuk mengidentifikasi efisiensi pengairan yang tepat, meningkatkan hasil panen sekaligus mengurangi dampak lingkungan dari kegiatan pertanian dan meningkatkan mata pencaharian masyarakat pedesaan. (World 101, 2023).
Pemodelan dan Prediksi Iklim
AI memungkinkan model iklim yang lebih akurat dengan menganalisis kumpulan data yang sangat besar dan memprediksi tren iklim. Informasi ini sangat penting untuk membuat keputusan dan kebijakan yang tepat.
Analisis prediktif dapat membantu mengantisipasi peristiwa cuaca ekstrem, sehingga memungkinkan kesiapan dan respons bencana yang lebih baik. Selain itu, AI dapat digunakan sebagai alat penghitung karbon dalam melacak dan melaporkan emisi yang akurat sehingga membantu target kelestarian suatu bisnis.*
