Kecerdasan buatan (AI) generatif telah membawa banyak inovasi ke berbagai sektor, tetapi kemajuan teknologi ini tidak gratis bagi planet yang kita tinggali. Setiap peningkatan kemampuan AI memberikan dampak signifikan terhadap lingkungan.

Sebagai contoh, menciptakan dua gambar menggunakan AI menghabiskan energi yang setara dengan mengisi daya ponsel pintar. Bahkan, satu kali percakapan dengan model seperti ChatGPT dapat memanaskan server hingga membutuhkan air untuk pendinginan.

Biaya Energi AI yang Meningkat

Dalam skala besar, konsumsi energi yang diperlukan oleh teknologi ini sangat besar. Studi terbaru memprediksi bahwa pada tahun 2027, sektor AI secara global akan membutuhkan listrik dalam jumlah yang setara dengan konsumsi energi tahunan Belanda.

Selain itu, sebuah penelitian yang diterbitkan di Nature Computational Science menunjukkan bahwa AI juga memiliki kontribusi besar terhadap meningkatnya limbah elektronik di dunia.

AI dan Limbah Elektronik Dunia

Penelitian tersebut memprediksi bahwa pada tahun 2030, aplikasi AI generatif dapat menghasilkan antara 1,2 juta hingga 5 juta metrik ton limbah elektronik tambahan. Jumlah ini tergantung pada kecepatan pertumbuhan industri AI. Limbah ini akan menjadi bagian dari jutaan ton produk elektronik yang setiap tahun dibuang, seperti ponsel, komputer, dan perangkat digital lainnya, yang sering kali mengandung zat berbahaya seperti timbal dan merkuri.

Jika dibuang secara tidak benar, limbah ini dapat mencemari udara, tanah, dan air, membahayakan kesehatan manusia dan lingkungan. Data dari Perserikatan Bangsa-Bangsa (PBB) pada tahun 2022 menunjukkan bahwa 78% limbah elektronik global berakhir di tempat pembuangan sampah atau fasilitas daur ulang tidak resmi.

Siklus Hidup Perangkat Keras AI

Peningkatan pesat dalam adopsi AI mendorong perubahan besar dalam siklus hidup perangkat keras, seperti unit penyimpanan data dan prosesor grafis berkinerja tinggi. Perangkat keras ini biasanya bertahan antara dua hingga lima tahun, tetapi sering diganti lebih cepat begitu versi terbaru dirilis.

Asaf Tzachor, seorang peneliti keberlanjutan dari Reichman University, menekankan bahwa dampak lingkungan dari teknologi ini memerlukan perhatian serius. Bersama timnya, ia menganalisis perangkat keras yang digunakan untuk menjalankan model bahasa besar (large language model), durasi pemakaiannya, dan tingkat pertumbuhan sektor AI generatif.

Langkah-Langkah untuk Mengurangi Limbah Elektronik AI

Para peneliti mencatat bahwa meskipun proyeksi mereka adalah estimasi kasar, inovasi di bidang perangkat keras dan algoritma dapat membantu mengurangi dampak negatif. Beberapa solusi yang diusulkan meliputi:

1. Memperpanjang Masa Pakai Server
   Dengan perawatan rutin dan pembaruan, masa pakai perangkat keras dapat diperpanjang.
2. Menggunakan Perangkat Keras Usang untuk Aplikasi Lebih Ringan
   Komponen yang tidak lagi digunakan untuk aplikasi berat dapat dialihkan ke tugas yang lebih sederhana.
3. Mengembangkan Desain Chip dan Algoritma yang Efisien
   Teknologi hemat energi dapat mengurangi kebutuhan listrik dalam operasional AI.

Studi tersebut memperkirakan bahwa penerapan strategi-strategi ini dapat mengurangi limbah elektronik dari sektor AI hingga 86%.

Tantangan dalam Pengelolaan Limbah Elektronik

Namun, produk AI sering kali lebih sulit untuk didaur ulang dibandingkan perangkat elektronik lainnya. Salah satu alasannya adalah data sensitif pelanggan yang tersimpan di dalam perangkat tersebut. Kees Baldé, seorang peneliti limbah elektronik di United Nations Institute for Training and Research, menjelaskan bahwa meskipun perusahaan besar memiliki kapasitas untuk menghapus data ini dengan aman, proses ini memerlukan biaya tambahan.

Meski demikian, Baldé menekankan bahwa biaya ini jauh lebih kecil dibandingkan manfaatnya bagi masyarakat dan lingkungan.

Komitmen Perusahaan Teknologi

Beberapa perusahaan besar telah berkomitmen untuk mengurangi dampak lingkungan mereka. Microsoft dan Google, misalnya, berjanji untuk mencapai nol limbah bersih dan nol emisi karbon pada tahun 2030. Langkah ini diharapkan mencakup pengelolaan limbah elektronik dari perangkat keras yang digunakan untuk operasional AI.

Perusahaan teknologi memiliki berbagai opsi untuk membatasi limbah elektronik, termasuk memperpanjang masa pakai server, menggunakan kembali perangkat keras yang sudah ada, dan memperbarui desain perangkat agar lebih efisien.