JAKARTA,TM.ID: Kemajuan teknologi dalam bidang kecerdasan buatan (Artificial Intelligence/AI) dan big data telah mengubah cara kita berinteraksi dengan dunia. Namun, dibalik inovasi yang canggih ini, terdapat kekhawatiran serius tentang dampak lingkungan yang dihasilkan oleh perkembangan ini.
Jejak karbon AI, emisi gas rumah kaca, dan penggunaan energi yang besar menjadi tantangan yang belum terselesaikan.
Saat pandemi COVID-19 melanda, penerapan data dan AI meningkat pesat seiring dengan peningkatan permintaan akan transformasi digital. Namun, pertumbuhan ini juga berarti meningkatnya konsumsi energi dan jejak karbon.
Menurut Forbes, pusat data memiliki jejak karbon yang lebih besar dibandingkan seluruh industri penerbangan. Satu pusat data diperkirakan mengonsumsi listrik setara dengan 50.000 rumah. Sementara itu, untuk melatih model AI, kita memerlukan data yang semakin besar, yang pada gilirannya memerlukan energi yang sangat besar.
Dalam sebuah tinjauan teknologi dari MIT, disebutkan bahwa pelatihan satu model AI dapat menghasilkan lebih dari 626 pon setara karbon dioksida. Angka ini hampir lima kali lipat dari emisi seumur hidup rata-rata mobil Amerika.
Dengan kata lain, perusahaan AI perlu menyadari bahwa penyimpanan data dan pengembangan AI berkontribusi pada emisi gas rumah kaca. Oleh karena itu, tindakan konkret harus diambil untuk mengurangi dampak lingkungan yang dihasilkan.
Sanjay Podder, Direktur Pelaksana dan Pemimpin Global Inovasi Keberlanjutan Teknologi dari Accenture, menyatakan bahwa pertumbuhan data yang eksponensial dan peningkatan permintaan energi sebenarnya dapat menghambat kemajuan global dalam perubahan iklim.
Saat ini, banyak komunitas AI mengadopsi pendekatan “bigger is better” dalam mengumpulkan data. Namun, pendekatan ini memiliki potensi untuk merusak lingkungan di masa depan.
Para ahli teknologi menilai bahwa semakin besar model AI, semakin besar pula energi yang diperlukan untuk melatihnya. Ini menciptakan ketidakseimbangan antara kinerja yang menurun dengan cepatnya peningkatan energi yang dibutuhkan.
BACA JUGA: Sambut Era Kecerdasan Buatan, Pekerja Indonesia Paling Optimistis
Untuk mengatasi masalah ini, perusahaan AI dapat mengambil beberapa langkah keberlanjutan yang penting:
1. Meningkatkan Penghitungan Dampak Lingkungan
Perusahaan perlu meningkatkan penghitungan karbon mereka dengan memberikan data yang lebih cepat dan akurat mengenai jejak karbon dan dampak berkelanjutan. Alat seperti Net Zero Cloud, SustainLife, dan Microsoft Cloud for Sustainability dapat membantu perusahaan memvisualisasikan dan memahami dampak dari tindakan mereka.
2. Menghitung Jejak Karbon Model AI
Penggunaan Machine Learning Emissions Calculator dapat membantu praktisi dalam menghitung jejak karbon berdasarkan faktor-faktor seperti penyedia cloud, wilayah grafis, dan perangkat keras.
3. Pemilihan Lokasi Penyimpanan Data
Beberapa pekerjaan pelatihan mesin telah dipindahkan ke wilayah yang lebih ramah lingkungan, seperti Montreal, Kanada, yang menggunakan pembangkit listrik tenaga air.
4. Meningkatkan Transparansi dan Pengukuran
Peneliti AI perlu lebih transparan dalam menyertakan informasi tentang berapa banyak energi yang digunakan dalam model mereka bersama dengan metrik kinerja dan akurasi.
5. Mengikuti Praktik Terbaik Google (4M)
Google telah mengidentifikasi empat praktik terbaik yang dapat mengurangi emisi energi dan karbon secara signifikan. Ini termasuk pemilihan arsitektur model pembelajaran mesin yang efisien, penggunaan prosesor dan sistem yang dioptimalkan untuk pelatihan ML, dan pemilihan lokasi dengan energi bersih.
Dengan mengadopsi praktik-praktik ini, perusahaan dapat berkontribusi pada pengurangan emisi dan dampak lingkungan yang lebih positif.
Peran Teknologi dalam Perubahan Iklim
Selain mengatasi dampak lingkungan AI dan big data, teknologi juga memiliki potensi besar dalam membantu kita mengatasi perubahan iklim. Terdapat tiga teknologi inovatif yang dapat memberikan solusi praktis terhadap perubahan iklim:
1. Google Flood Hub – Sistem Peringatan Dini Banjir
Google Flood Hub menggunakan algoritma machine learning untuk memberikan peringatan dini kepada individu yang tinggal di daerah rawan banjir.
2. Peran AI dalam Adaptasi Iklim
Kecerdasan buatan (AI) akan memainkan peran penting dalam upaya adaptasi iklim, membantu kita menghadapi tantangan perubahan iklim.
3. IoT untuk Pengelolaan Air
Internet of Things (IoT) dapat membantu efisiensi dalam pengelolaan air, yang menjadi semakin penting dalam mengatasi perubahan iklim.
Dalam dunia yang semakin terhubung, perhatian terhadap dampak lingkungan dan upaya berkelanjutan dalam penggunaan teknologi akan memainkan peran kunci dalam menjaga bumi kita tetap berkelanjutan.
(Budis)
