Di Balik Gegap Gempita Kemajuan AI Generatif: Ada Dampak Lingkungan yang Jarang Dibicarakan

Suara.com - Teknologi AI generatif telah merebut perhatian dunia. Potensinya luar biasa. Mulai dari meningkatkan produktivitas kerja, mempercepat riset ilmiah, hingga mengubah cara kita berinteraksi dengan teknologi.

Namun, di balik euforia dan janji masa depan yang efisien, ada persoalan yang tak kalah penting, yakni dampak lingkungan yang semakin sulit diabaikan.

AI generatif, seperti GPT-4 milik OpenAI, membutuhkan daya komputasi dalam jumlah besar. Proses pelatihannya melibatkan miliaran parameter.

Imbasnya? Konsumsi listrik melonjak. Emisi karbon meningkat. Tekanan pada jaringan listrik pun bertambah.

Tak hanya saat pelatihan, penggunaan model secara luas di kehidupan sehari-hari pun menyedot energi. Setiap perintah yang kita berikan pada ChatGPT, misalnya, membutuhkan daya komputasi dan energi yang tidak sedikit.

Tak berhenti di sana. Sistem pendingin pusat data membutuhkan air dalam jumlah besar. Artinya, pasokan air kota bisa terganggu, dan keseimbangan ekosistem ikut terancam.

“Ketika kita memikirkan dampak lingkungan dari AI generatif, bukan hanya listrik yang Anda konsumsi saat Anda mencolokkan komputer. Ada konsekuensi yang jauh lebih luas yang berlaku pada tingkat sistem dan bertahan berdasarkan tindakan yang kita ambil,” ujar profesor dari MIT sekaligus pimpinan Misi Dekarbonisasi dalam Proyek Iklim MIT, Elsa A. Olivetti seperti dikutip dari MIT News. 

Olivetti adalah salah satu penulis makalah Implikasi Iklim dan Keberlanjutan dari AI Generatif, yang dipublikasikan tahun 2024. Makalah ini merupakan tanggapan atas seruan MIT untuk mengeksplorasi dampak AI generatif secara holistik—baik sisi terang maupun bayangannya.

Pusat Data, Sumber Daya, dan Dilema Energi

Pusat data adalah tulang punggung operasional AI generatif. Tempat infrastruktur seperti server dan peralatan jaringan bekerja siang malam. Amazon, sebagai contoh, memiliki lebih dari 100 pusat data di seluruh dunia. Tiap-tiapnya menampung sekitar 50.000 server.

“Yang membedakan AI generatif adalah kepadatan daya yang dibutuhkannya. Klaster pelatihan AI generatif mungkin mengonsumsi energi tujuh atau delapan kali lebih banyak daripada beban kerja komputasi biasa,” jelas Noman Bashir, penulis utama makalah tersebut dan fellow di MIT Climate and Sustainability Consortium.

Data dari 2022 hingga 2023 menunjukkan lonjakan signifikan. Kebutuhan daya pusat data di Amerika Utara naik dari 2.688 megawatt menjadi 5.341 megawatt. Konsumsi listrik global pusat data juga meningkat jadi 460 terawatt—menjadikannya konsumen listrik terbesar ke-11 di dunia.

Diproyeksikan pada 2026, angka ini bisa menembus 1.050 terawatt—cukup untuk menyalip Jepang dan menempati posisi kelima global.

“Permintaan untuk pusat data baru tidak dapat dipenuhi secara berkelanjutan. Sebagian besar listrik yang digunakan masih bersumber dari pembangkit berbahan bakar fosil,” tambah Bashir.

AI yang Tak Pernah Istirahat