Beberapa tahun lalu, Ketan Joshi membaca statistik tentang kecerdasan buatan Dan perubahan iklim itu menarik perhatiannya. Pada akhir tahun 2023, Google mulai mengklaim bahwa AI dapat membantu mengurangi emisi gas rumah kaca global antara 5 dan 10 persen pada tahun 2030. Klaim ini disebarkan ke berbagai negara. opini-ed ditulis bersama oleh kepala petugas keberlanjutannya, dan selanjutnya dikutip lintas pers dan di beberapa akademis dokumen.
Joshi, seorang peneliti energi, terkejut dengan besarnya angka yang digembar-gemborkan Google—terutama kemampuan AI untuk secara efektif mengurangi jumlah emisi yang dihasilkan Uni Eropa setiap tahunnya. “Saya menemukan [the emissions claim] sangat menarik karena hanya sedikit hal yang bisa melakukan hal itu,” katanya.
Dia memutuskan untuk melacak sumbernya. Angka 5 sampai 10 persen itu, menurut Joshi, diambil dari a kertas diterbitkan oleh Google dan BCG, sebuah grup konsultan, yang diambil dari tahun 2021 analisa oleh BCG, yang hanya mengutip “pengalaman perusahaan dengan klien” sebagai dasar untuk memperkirakan pengurangan emisi besar-besaran dari AI—sumber yang disebut Joshi “sangat lemah.” Analisis ini diterbitkan setahun sebelum pengenalan ChatGPT memulai perlombaan untuk membangun infrastruktur intensif energi yang, menurut klaim perusahaan teknologi, diperlukan untuk menggerakkan revolusi AI.
Beberapa bulan setelah pertama kali berada di belakang perkiraan 5 hingga 10 persen, dalam laporan keberlanjutan tahun 2023, Google diam-diam diterima bahwa pengembangan AI secara signifikan meningkatkan emisi perusahaan. Namun mereka terus menggembar-gemborkan angka-angka yang diberikan dari BCG, yang terbaru pada tahun lalu di a memo kepada para pengambil kebijakan di Eropa.
Salah satu perusahaan teknologi paling berpengaruh di dunia yang menggunakan metrik ini untuk membuat “rekomendasi kebijakan ke salah satu wilayah terbesar di dunia—menurut saya itu luar biasa,” kata Joshi. “Contoh itulah yang membuat saya sangat tertarik dengan struktur klaim ini dan bukti di baliknya.”
“Kami berpegang pada metodologi kami, yang didasarkan pada ilmu pengetahuan terbaik yang ada,” kata juru bicara Google Mara Harris kepada WIRED melalui email sebagai jawaban atas beberapa pertanyaan tentang statistik 5 hingga 10 persen. “Dan kami transparan dalam membagikan prinsip dan metodologi yang memandunya.” Harris menyertakan tautan ke metodologi perusahaan dalam menghitung pengurangan emisi dari produk dan kemitraan Google, namun tidak menjelaskan secara rinci bagaimana perusahaan tersebut menerapkan standar tersebut pada angka BCG. (BCG tidak menanggapi pertanyaan WIRED.)
Perusahaan-perusahaan teknologi sedang berjuang untuk mengembangkan AI secepat mungkin—yang berpotensi menimbulkan dampak besar terhadap perubahan iklim. Di AS, yang merupakan pasar pusat data terbesar di dunia, tekanan energi akibat pembangunan ini mengakibatkan pembangkit listrik tenaga batu bara tetap buka dan ratusan gigawatt listrik tenaga gas baru yang akan ditambahkan ke jaringan listrikdengan hampir 100 gigawatt dari daya tersebut dialokasikan hanya untuk memberi daya pada pusat data.
Para eksekutif teknologi berulang kali mengatakan bahwa pembangunan pusat energi dan data ini akan bermanfaat, mengingat kemungkinan yang diberikan AI bagi planet ini. Pada acara Pekan Iklim tahunan Kota New York tahun lalu, Bezos Earth Fund, organisasi nirlaba yang berfokus pada keberlanjutan milik Jeff Bezos, mengadakan acara serangkaian percakapan tentang bagaimana “AI akan menjadi kekuatan lingkungan untuk kebaikan.” Pada akhir tahun 2024, mantan CEO Google Eric Schmidt mengatakan bahwa karena dunia tidak dapat mencapai tujuan iklimnya, maka lebih penting untuk fokus pada apa yang dapat dilakukan oleh AI. (“Saya lebih memilih mengandalkan AI untuk menyelesaikan masalah, daripada membatasinya dan justru menimbulkan masalah,” katanya dikatakan.) CEO OpenAI Sam Altman memilikinya dijanjikan bahwa AI akan “memperbaiki” iklim.
Namun banyak dari klaim tersebut, ternyata, hanya memiliki sedikit—kalaupun ada—bukti nyata di baliknya.
Joshi adalah penulis laporan baru, yang dirilis pada hari Senin dengan dukungan dari beberapa organisasi lingkungan hidup, yang berupaya mengukur beberapa klaim paling terkenal yang dibuat tentang bagaimana AI akan menyelamatkan planet ini. Itu laporan mengkaji lebih dari 150 klaim yang dibuat oleh perusahaan teknologi, asosiasi energi, dan pihak lain tentang bagaimana “AI akan memberikan manfaat bersih bagi iklim.” Analisis Joshi menemukan bahwa hanya seperempat dari klaim tersebut didukung oleh penelitian akademis, sementara lebih dari sepertiganya tidak secara terbuka mengutip bukti apa pun.
“Orang-orang membuat pernyataan tentang dampak sosial dari AI dan dampaknya terhadap sistem energi—pernyataan tersebut sering kali kurang tepat,” kata Jon Koomey, peneliti energi dan teknologi yang tidak terlibat dalam laporan Joshi. “Penting untuk tidak menganggap klaim yang mementingkan diri sendiri begitu saja. Beberapa dari klaim tersebut mungkin benar, namun Anda harus sangat berhati-hati. Saya pikir ada banyak orang yang membuat pernyataan ini tanpa banyak dukungan.”
Topik penting lainnya yang dieksplorasi dalam laporan ini adalah apa baik tentang AI, tepatnya, yang dibicarakan oleh perusahaan-perusahaan teknologi ketika mereka berbicara tentang AI yang menyelamatkan planet ini. Banyak jenis AI yang tidak boros energi dibandingkan model generatif yang berfokus pada konsumen yang mendominasi berita utama dalam beberapa tahun terakhir, yang memerlukan komputasi—dan daya—dalam jumlah besar untuk dilatih dan dioperasikan. Pembelajaran mesin telah menjadi pokok dalam banyak disiplin ilmu selama beberapa dekade. Namun AI generatif berskala besar—terutama alat seperti ChatGPT, Claude, dan Google Gemini—yang menjadi fokus publik dari sebagian besar pembangunan infrastruktur perusahaan teknologi. Analisis Joshi menemukan bahwa hampir semua klaim yang dia teliti menggabungkan bentuk AI yang lebih tradisional dan tidak terlalu boros energi dengan AI generatif yang berfokus pada konsumen yang mendorong banyak pembangunan pusat data.
David Rolnick adalah asisten profesor ilmu komputer di McGill University dan ketua Climate Change AI, sebuah organisasi nirlaba yang mengadvokasi pembelajaran mesin untuk mengatasi masalah iklim. Dia tidak terlalu peduli dibandingkan Joshi mengenai asal muasal perusahaan-perusahaan teknologi besar mengetahui dampak AI terhadap iklim, mengingat betapa sulitnya, katanya, untuk membuktikan dampak secara kuantitatif di bidang ini. Namun bagi Rolnick, perbedaan antara jenis perusahaan teknologi AI yang dianggap penting adalah bagian penting dari diskusi ini.
“Masalah saya dengan klaim yang dibuat oleh perusahaan-perusahaan teknologi besar seputar AI dan perubahan iklim bukan karena klaim tersebut tidak sepenuhnya terukur, namun karena mereka mengandalkan AI hipotetis yang dalam beberapa kasus belum ada saat ini,” ujarnya. “Saya pikir jumlah spekulasi mengenai apa yang mungkin terjadi di masa depan dengan AI generatif sangatlah tidak masuk akal.”
Rolnick menunjukkan bahwa mulai dari teknik untuk meningkatkan efisiensi jaringan listrik, hingga model yang dapat membantu menemukan spesies baru, pembelajaran mendalam sudah digunakan di berbagai sektor di seluruh dunia, membantu mengurangi emisi dan melawan perubahan iklim saat ini. “Namun hal ini berbeda dengan ‘Pada suatu saat di masa depan, ini mungkin berguna,” katanya. Terlebih lagi, “ada ketidaksesuaian antara teknologi yang sedang dikembangkan oleh perusahaan-perusahaan teknologi besar dan teknologi yang benar-benar memberikan manfaat yang mereka klaim.” Beberapa perusahaan mungkin memuji contoh algoritme yang, misalnya, membantu mendeteksi banjir dengan lebih baik, menggunakannya sebagai contoh AI untuk mengiklankan model bahasa besar mereka—walaupun faktanya algoritme yang membantu prediksi banjir bukanlah jenis AI yang sama dengan chatbot yang digunakan konsumen.
“Narasi bahwa kita membutuhkan model AI yang besar—dan jumlah energi yang tidak terbatas—mencoba memberikan kita gagasan bahwa ini adalah satu-satunya jenis AI yang kita butuhkan, dan satu-satunya masa depan yang mungkin terjadi,” kata peneliti AI dan keberlanjutan Sasha Luccioni. “Tetapi ada begitu banyak model berbeda, lebih kecil dan lebih efisien yang dapat diterapkan dengan biaya yang lebih murah, baik bagi manusia maupun planet bumi.”
Di sebuah bagian penelitian yang terpisah juga diterbitkan pada hari Senin, Luccioni dan Yacine Jernite, kepala keberlanjutan di perusahaan AI Hugging Face, mengamati biaya pelatihan berbagai model AI, dan menemukan bahwa model kepemilikan besar yang dilatih untuk mengakses data dan energi dalam jumlah besar bukanlah satu-satunya pilihan untuk solusi AI yang kuat. Seringkali, model yang lebih kecil memiliki performa yang sama baiknya dengan model yang lebih mahal dalam penerapan AI.
“Satu-satunya perusahaan yang dapat bersaing dalam persaingan AI yang lebih besar adalah yang lebih baik adalah perusahaan yang berkantong tebal, yang telah mengumpulkan data kami—baik secara suka sama suka atau tidak—selama beberapa dekade terakhir, dan terus melakukan hal tersebut,” katanya. “Sekarang mereka menjual data ini kembali kepada kita dengan meyakinkan kita bahwa kita memerlukan model raksasa ini, terkutuklah planet ini.”
Salah satu masalah utama dalam mengukur dampak AI terhadap iklim, kata para ahli kepada WIRED, adalah kurangnya informasi paling mendasar yang dibutuhkan masyarakat untuk memahami kemampuan dan dampak AI. Kami masih mengerjakan perkiraan awal mengenai berapa banyak energi yang digunakan AI—apalagi AI generatif—di pusat data. Google hanya merilis perkiraan sebesar berapa banyak energi yang digunakan oleh AI pada tahun lalu; perusahaan lain masih tertinggal, atau tidak merilis informasi penting mengenai lingkungan hidup tentang model mereka. Dan meskipun AI generatif mulai diterapkan ke dalam sebagian besar pengalaman konsumen, kita masih menunggu contoh nyata tentang bagaimana AI generatif berskala besar dapat bekerja lebih baik dalam mengatasi masalah iklim dibandingkan model yang tidak terlalu boros energi.
Menurut Joshi, solusinya sederhana: perusahaan-perusahaan yang mendorong pengembangan AI harus lebih banyak mengungkapkan dampak perubahan iklim.
“Jika [tech companies] Jika Anda khawatir bahwa orang-orang melebih-lebihkan atau melebih-lebihkan dampak AI generatif terhadap perubahan iklim, maka tidak ada yang bisa menghentikan mereka untuk mengatakan, ‘Baiklah, pertumbuhan energi kita tahun ini adalah enam terawatt-jam, dan dua di antaranya adalah untuk AI generatif,’” katanya. “Itu adalah informasi yang kami dorong untuk diungkapkan lebih lanjut dalam laporan ini. Saya pikir itu pada akhirnya akan menjadi hal yang sangat baik bagi mereka.”
