The environmental impact of artificial intelligence includes substantial electricity consumption for training and the usage of deep learning models, as well as the related carbon footprint and water usage impact.
Dampak lingkungan dari kecerdasan buatan mencakup konsumsi listrik yang digunakan untuk pelatihan dan penggunaan model pemelajaran dalam, serta jejak karbon dan penggunaan air untuk kepentingan terkait.
Moreover, artificial intelligence (AI) data centers are materially intense, requiring a large amount of electronics that use specialized mined metals and which eventually will be disposed as e-waste.
Selain itu, pusat data AI sangat intensif secara material, sehingga membutuhkan perangkat elektronik berjumlah besar yang menggunakan logam tambang khusus dan pada akhirnya akan terbuang sebagai limbah elektronik.
As the environmental impact of AI becomes more apparent, governments have begun instituting policies to improve the oversight and review of environmental issues that could be associated with the use of AI, and related infrastructure development.
Seiring dengan semakin jelasnya dampak lingkungan dari AI, sejumlah pemerintah di dunia telah mulai menerapkan kebijakan untuk meningkatkan pengawasan dan peninjauan terhadap isu-isu lingkungan yang mungkin terkait dengan penggunaan AI dan pengembangan infrastrukturnya.
Researchers have estimated that a ChatGPT query consumes about five times more electricity than a simple web search.
Para peneliti memperkirakan bahwa kueri ChatGPT mengonsumsi listrik sekitar lima kali lebih banyak daripada pencarian web sederhana.
Microsoft and Meta had similar increases in their carbon footprint, similarly attributed to AI.
Microsoft dan Meta mengalami peningkatan serupa dalam jejak karbon mereka, yang juga disebabkan oleh AI.
Text generation and text summarization each require around 0.05 Wh per prompt on average, while image generation is the most energy-intensive, averaging 2.91 Wh per prompt.
Pembuatan teks dan peringkasan teks masing-masing membutuhkan rata-rata sekitar 0,05 Wh per perintah, sementara pembuatan gambar merupakan yang paling boros energi, dengan rata-rata 2,91 Wh per perintah.
The least efficient image generation model used 11.49 Wh per image, roughly equivalent to half a smartphone charge.
Model pembuatan gambar yang paling tidak efisien menggunakan 11,49 Wh per gambar, yang kira-kira setara dengan setengah daya baterai ponsel pintar.
Researchers at the University of Michigan measured the energy consumption of various Meta Llama 3.1 models released in 2024 and found that smaller language models (8 billion parameters) use about 114 joules (0.03167 Wh) per response, while larger models (405 billion parameters) require up to 6,700 joules (1.861 Wh) per response.
Para peneliti di Universitas Michigan mengukur konsumsi energi berbagai model Meta Llama 3.1 yang dirilis pada tahun 2024 dan menemukan bahwa model bahasa yang lebih kecil (8 miliar parameter) menggunakan sekitar 114 joule (0,03167 Wh) per respons, sementara model yang lebih besar (405 miliar parameter) membutuhkan hingga 6.700 joule (1,861 Wh) per respons.
This corresponds to the energy needed to run a microwave oven for roughly one-tenth of a second and eight seconds, respectively.
Hal ini setara dengan energi yang dibutuhkan untuk menjalankan pemanggang gelombang mikro selama kurang lebih sepersepuluh detik dan delapan detik.
Google’s improvements in software efficiency and its procurement of clean energy have reduced energy use by a factor of 33 and carbon emissions by a factor of 44 for a typical prompt over a year.
Peningkatan efisiensi perangkat lunak Google dan pengadaan energi bersihnya telah mengurangi penggunaan energi hingga 33 kali lipat dan emisi karbon hingga 44 kali lipat untuk pesan teks standar selama setahun.
In practical terms, the median Gemini text prompt uses roughly as much energy as watching nine seconds of television.
Secara praktis, median pesan teks Gemini mengonsumsi energi kira-kira sama dengan menonton televisi selama sembilan detik.
AI has a significant carbon footprint due to growing electricity consumption, especially due to training and usage.
AI memiliki jejak karbon yang signifikan karena mendorong peningkatan konsumsi listrik, terutama untuk kepentingan pelatihan dan penggunaan.
Researchers have argued that the carbon footprint of AI models during training should be considered when attempting to understand the impact of AI.
Para peneliti berpendapat bahwa jejak karbon model AI selama pelatihan harus dipertimbangkan ketika mencoba memahami dampak AI.
One study suggested that by 2027, energy costs for AI could increase to 85–134 Twh, nearly 0.5% of all current electricity usage.
Sebuah studi menunjukkan bahwa pada 2027, biaya energi untuk AI berpotensi meningkat menjadi 85 hingga 134 Twh, hampir 0,5% dari seluruh penggunaan listrik saat ini.
Training large language models (LLMs) and other generative AI generally requires much more electricity compared to running a single prediction on the trained model.
Untuk melatih model bahasa besar (LLM) dan AI generatif lainnya perlu lebih banyak listrik dibandingkan dengan menjalankan satu prediksi pada model yang dilatih.
Using a trained model repeatedly, though, may easily multiply the electricity costs of predictions.
Namun, menggunakan model yang dilatih berulang kali dapat dengan mudah melipatgandakan biaya listrik untuk prediksi.
The computation required to train the most advanced AI models doubles every 3.4 months on average, leading to exponential power usage and resulting carbon footprint.
AI paling canggih berlipat ganda setiap rata-rata 3,4 bulan, yang menyebabkan penggunaan daya eksponensial dan jejak karbon yang dihasilkan.
Additionally, artificial intelligence algorithms running in places predominantly using fossil fuels for energy will exert a much higher carbon footprint than places with cleaner energy sources.
Selain itu, algoritma kecerdasan buatan yang berjalan di tempat-tempat yang sebagian besar menggunakan bahan bakar fosil untuk energi akan menghasilkan jejak karbon yang jauh lebih tinggi daripada tempat-tempat dengan sumber energi yang lebih bersih.
BERT, a language model trained in 2019, required "the energy of a round-trip transcontinental flight" to train.
BERT, sebuah model bahasa yang dilatih pada tahun 2019, membutuhkan energi setara dengan "penerbangan lintas benua pulang pergi" untuk pelatihan.
Much of the energy cost is due to inefficient model architectures and processors.
Sebagian besar biaya energi disebabkan oleh arsitektur dan prosesor model yang tidak efisien.
One model named BLOOM, from Hugging Face, trained with more efficient chips and, therefore, only released 25 metric tons of CO2.
Salah satu model bernama BLOOM, dari Hugging Face, dilatih dengan chip yang lebih efisien dan oleh karena itu, hanya melepaskan 25 metrik ton CO2.
Incorporating the energy cost of manufacturing the chips for the system doubled the carbon footprint, to "the equivalent of around 60 flights between London and New York."
Menggabungkan biaya energi untuk memproduksi chip untuk sistem tersebut menggandakan jejak karbon, menjadi "setara dengan sekitar 60 penerbangan antara London dan New York."
Operating BLOOM daily was estimated to release the equivalent carbon footprint as driving 54 miles.
Mengoperasikan BLOOM setiap hari diperkirakan melepaskan jejak karbon yang setara dengan berkendara sejauh 54 mil.
Algorithms which have lower energy costs but run millions of times a day can also have significant carbon footprints.
Algoritma yang memiliki biaya energi lebih rendah namun berjalan jutaan kali dalam sehari juga memiliki jejak karbon yang signifikan.
Research in 2024 suggested the integration of AI into search engines could multiply energy costs significantly.
Integrasi AI ke dalam mesin pencari dapat melipatgandakan biaya energi secara signifikan.
Increased computational demands from AI caused both increased water and energy usage, leading to significantly more demands on the grid.
Dengan meningkatnya permintaan komputasi dari AI menyebabkan peningkatan penggunaan air dan energi yang jauh lebih besar pada jaringan listrik.
Environmental debates have raged in both Virginia and France about whether a "moratorium" should be called for additional data centers.
Perdebatan lingkungan telah berkecamuk di Virginia dan Prancis tentang apakah "moratorium" harus dipanggil untuk pusat data tambahan.
In 2024 at the World Economic Forum, Sam Altman gave a speech in which he said that the AI industry can only grow if there is a major technology breakthrough to increase energy development.
Pada tahun 2024 di Forum Ekonomi Dunia, Sam Altman memberikan pidato di mana beliau mengatakan bahwa industri AI hanya dapat tumbuh jika ada terobosan teknologi besar untuk meningkatkan pengembangan energi.
Carbon footprints of AI models depends on the energy source used, with data centers using renewable energy lowering their footprint.
Jejak karbon model AI bergantung pada sumber energi yang digunakan, dengan pusat data yang menggunakan energi terbarukan mengurangi jejak karbon mereka.
Many tech companies claim to offset energy usage by buying energy from renewable sources, though some experts argue that utilities simply replace the claimed renewable energy with increased non-renewable sources for their other customers.
Banyak perusahaan teknologi mengklaim mengimbangi penggunaan energi dengan membeli energi dari sumber terbarukan, meskipun beberapa ahli berpendapat bahwa utilitas hanya mengganti energi terbarukan yang diklaim dengan peningkatan sumber tak terbarukan untuk pelanggan mereka yang lain.
Analysis of the carbon footprint of AI models remains difficult to determine, as they are aggregated as part of datacenter carbon footprints, and some models may help reduce carbon footprints of other industries, or due to differences in reporting from companies.
Analisis jejak karbon model AI masih sulit ditentukan, karena model tersebut diagregasi sebagai bagian dari jejak karbon pusat data, dan beberapa model dapat membantu mengurangi jejak karbon industri lain, atau karena perbedaan pelaporan dari perusahaan.
Use of AI for personalized marketing online may also lead to increased consumption of goods, which could also increase global emissions.
Penggunaan AI untuk pemasaran personalisasi daring juga dapat menyebabkan peningkatan konsumsi barang , yang juga dapat meningkatkan emisi global.
Critics have highlighted that AI companies are also signing contracts with polluters to expand their production, thus increasing their environmental impact.
Para kritikus menyoroti bahwa perusahaan AI juga menandatangani kontrak dengan para pencemar untuk memperluas produksi mereka, sehingga meningkatkan dampak lingkungan mereka.
A 2023 bibliographic report from Inria and CEA-Leti emphasizes that AI's carbon footprint must be assessed using full life cycle analysis (LCA), including hardware manufacturing, training energy, and deployment phases, rather than only operational emissions.
Laporan bibliografi tahun 2023 dari Inria dan CEA-Leti menekankan bahwa jejak karbon AI harus dinilai menggunakan analisis siklus hidup penuh (LCA), termasuk manufaktur perangkat keras, energi pelatihan, dan fase penerapan, bukan hanya emisi operasional.