Emisi pelatihan AI: Sistem berkemampuan AI berkontribusi pada emisi karbon global

• Penulis:
• nama penulis

  Pandangan ke Depan Quantumrun
• 3 Mei 2022

Ringkasan wawasan

Meningkatnya teknologi kecerdasan buatan (AI) telah membawa tantangan lingkungan yang tidak terduga, karena daya yang dikonsumsi selama pelatihan AI menghasilkan emisi karbon yang signifikan. Menyadari masalah ini, industri ini sedang menjajaki solusi seperti mengembangkan model AI yang lebih hemat energi, bermitra dengan perusahaan energi terbarukan, dan merelokasi pusat data untuk meminimalkan konsumsi energi. Upaya-upaya ini, serta langkah-langkah regulasi yang mungkin dilakukan, membentuk masa depan di mana kemajuan teknologi dan tanggung jawab lingkungan dapat hidup berdampingan.

Konteks emisi pelatihan AI

Sistem yang digerakkan oleh kecerdasan buatan (AI) diketahui menghabiskan banyak daya selama fase pelatihannya, sehingga menyebabkan emisi karbon dalam jumlah besar. Hal ini, pada gilirannya, berkontribusi terhadap perubahan iklim, menciptakan permasalahan lingkungan yang tidak dapat diabaikan. Ketika industri AI terus berkembang, dengan meningkatnya permintaan akan model yang lebih besar dan kompleks, tantangannya menjadi semakin rumit. 

AI memainkan peran yang semakin penting dalam perekonomian global dan mendorong perkembangan baru dalam industri kesehatan, teknologi, dan energi, dan masih banyak lagi. Namun, di tengah perubahan menguntungkan yang diperkenalkan oleh sistem AI, penelitian menunjukkan bahwa sejumlah besar karbon dihasilkan karena daya yang dikonsumsi oleh sistem AI saat sistem tersebut dilatih dan saat melakukan penghitungan dalam jumlah besar. Menurut penelitian yang dilakukan pada tahun 2019 oleh Universitas Massachusetts di Amherst, sekitar 1,400 pon emisi dihasilkan saat melatih sistem pemrosesan bahasa AI yang tersedia. Selain itu, bergantung pada sumber listriknya, sekitar 78,000 pon karbon dilepaskan ketika sistem AI pembelajaran mendalam dibangun dan dilatih dari awal.

Sebagai pengakuan atas bagaimana penciptaan dan pelatihan sistem AI berkontribusi terhadap perubahan iklim, gerakan Green AI telah muncul, yang berupaya membuat proses yang didukung AI lebih bersih dan lebih ramah lingkungan. Gerakan tersebut mencatat bahwa beberapa algoritme pembelajaran mesin mengkonsumsi lebih sedikit daya daripada sistem berbasis AI lainnya, sementara pelatihan sistem AI dapat dipindahkan ke lokasi terpencil dan dapat menggunakan daya dari sumber terbarukan. 

Dampak yang mengganggu

Perusahaan yang berspesialisasi dalam memproduksi dan melatih sistem AI berpotensi memberikan dampak positif terhadap lingkungan dengan memanfaatkan sumber energi terbarukan. Pemerintah dan badan pengatur dapat mendorong perubahan ini dengan menawarkan insentif pajak dan dukungan kepada mereka yang memasang sistem energi terbarukan untuk mendukung operasi mereka yang berbasis AI. Negara-negara dengan industri energi terbarukan yang kuat dapat menjadi tujuan menarik bagi perusahaan-perusahaan ini, karena menyediakan infrastruktur yang diperlukan. 

Emisi karbon yang dihasilkan saat melatih algoritme AI sangat bervariasi, bergantung pada faktor-faktor seperti sumber pembangkitan listrik, jenis perangkat keras komputer yang digunakan, dan desain algoritme itu sendiri. Para peneliti, termasuk di Google, telah menemukan bahwa emisi ini dapat dikurangi secara signifikan, terkadang hingga 10 hingga 100 kali lipat. Dengan melakukan penyesuaian yang bijaksana, seperti memanfaatkan energi terbarukan dan memanfaatkan lokasi yang berbeda, industri ini dapat mengambil langkah besar dalam mengurangi jejak karbonnya. 

Otoritas pengatur mempunyai peran dalam memastikan bahwa proyek pelatihan AI mematuhi standar lingkungan. Jika proyek tertentu teridentifikasi sebagai kontributor signifikan terhadap tingkat emisi karbon di yurisdiksinya, pihak berwenang dapat memberlakukan penghentian pekerjaan sampai emisinya berkurang. Pajak pada pusat AI yang menghasilkan karbon dalam jumlah besar dapat diterapkan sebagai tindakan pencegahan, sementara perusahaan AI dapat mengeksplorasi perkembangan terkini dalam ilmu komputasi untuk melakukan lebih banyak penghitungan dengan menggunakan daya yang lebih sedikit.

Implikasi emisi pelatihan AI 

Implikasi yang lebih luas dari emisi pelatihan AI dapat mencakup:

• Pengembangan model AI baru yang diprioritaskan dapat menganalisis data secara lebih efisien dengan konsumsi energi minimal, yang mengarah pada pengurangan kebutuhan energi secara keseluruhan dan penurunan dampak terhadap lingkungan.
• Perusahaan yang berinvestasi dalam pengembangan AI bermitra dengan perusahaan energi terbarukan sehingga infrastruktur listrik ramah lingkungan dapat dibangun untuk mendukung operasi mereka, sehingga membina kolaborasi antara teknologi dan sektor energi.
• Memindahkan lokasi pusat data untuk memanfaatkan insentif pajak dan menghindari pengawasan peraturan, atau merelokasi pusat data ke lokasi kutub untuk meminimalkan energi yang dihabiskan untuk pendinginan server, sehingga mengarah ke pusat geografis baru untuk teknologi dan potensi pertumbuhan ekonomi lokal.
• Penciptaan program pendidikan baru yang berfokus pada pengembangan AI berkelanjutan, menghasilkan tenaga kerja yang lebih terampil dalam menyeimbangkan kemajuan teknologi dengan tanggung jawab terhadap lingkungan.
• Munculnya perjanjian dan standar internasional mengenai emisi karbon AI, mengarah pada pendekatan global yang lebih terpadu dalam mengelola dampak AI terhadap lingkungan.
• Pergeseran ekspektasi konsumen terhadap produk dan layanan AI yang bertanggung jawab terhadap lingkungan, menyebabkan perubahan perilaku pembelian dan peningkatan permintaan akan transparansi dalam konsumsi energi AI.
• Potensi perpindahan pekerjaan di sektor energi tradisional seiring dengan semakin banyaknya perusahaan AI yang beralih ke sumber energi terbarukan, menyebabkan pergeseran pasar tenaga kerja dan perlunya program pelatihan ulang.
• Berkembangnya aliansi dan ketegangan politik baru berdasarkan ketersediaan energi terbarukan dan kebutuhan industri AI, menyebabkan perubahan dalam hubungan internasional dan perjanjian perdagangan.
• Peningkatan fokus pada desain perangkat keras hemat energi yang dirancang khusus untuk aplikasi AI, mengarah pada kemajuan teknologi yang memprioritaskan keberlanjutan di samping kinerja.
• Potensi daerah pedesaan dengan sumber daya energi terbarukan yang berlimpah menjadi lokasi yang menarik untuk pengembangan AI, menyebabkan pergeseran demografi dan peluang baru bagi pertumbuhan ekonomi di wilayah yang sebelumnya kurang terlayani.

Pertanyaan untuk dipertimbangkan

• Apakah menurut Anda peraturan harus disahkan yang menetapkan bahwa hanya energi terbarukan yang digunakan ketika perusahaan AI berencana untuk melatih dan mengembangkan sistem AI pembelajaran mendalam? 
• Haruskah pemerhati lingkungan memperhitungkan manfaat hemat energi yang dihasilkan dari analisis sistem AI (misalnya, desain komputasi untuk bahan hemat energi baru, mesin, perutean rantai pasokan, dll.) untuk menghitung biaya lingkungan nyata/penuh dari sistem AI?