Teknologi kecerdasan buatan (AI) telah dijanjikan untuk merevolusi banyak aspek kehidupan, mulai dari sains hingga penanganan perubahan iklim. Namun, pengembangannya saat ini justru dilakukan dengan cara yang keliru, merugikan manusia, dan mengancam lingkungan. Masalah utama terletak pada obsesi korporasi teknologi besar terhadap mentalitas "lebih besar lebih baik" yang mengorbankan keberlanjutan.
Pengembang AI raksasa saat ini menjual model bahasa besar (Large Language Models/LLMs) sebagai solusi segala masalah, berpacu membangun pusat data yang lebih besar dan lebih banyak. Investasi triliunan rupiah ini menciptakan dampak yang serupa dengan industri minyak (Big Oil). Contoh ekstrem adalah rencana pembangunan pusat data Meta seluas Manhattan dan Stargate OpenAI di Texas yang diperkirakan akan memancarkan emisi CO2 setara seluruh negara Islandia per tahun. Aktivitas ini juga menyebabkan polusi udara lokal yang memperburuk kondisi kesehatan warga rentan di sekitarnya.
AI raksasa ini sangat tidak efisien. Menggunakan LLMs yang dilatih untuk tujuan umum (seperti ChatGPT) untuk menjawab pertanyaan sederhana atau melontarkan lelucon diibaratkan seperti menyalakan seluruh lampu stadion hanya untuk mencari sepasang kunci. Sebuah studi menemukan bahwa model LLM dapat menggunakan energi hingga 30 kali lebih banyak daripada model kecil yang dirancang untuk tugas spesifik. Besarnya biaya dan kebutuhan energi ini memusatkan kekuatan AI pada segelintir perusahaan kaya, menghalangi partisipasi akademisi, startup, dan organisasi nirlaba.
Solusi untuk mengoreksi arah pengembangan ini adalah revolusi Small LLMs (Small Large Language Models). Model-model ini jauh lebih kecil (hingga 5.000 kali lebih kecil), menggunakan lebih sedikit data, komputasi, dan energi, namun memiliki tingkat kinerja yang setara. Karena ukurannya yang ringkas, model ini bahkan dapat dijalankan di ponsel atau web browser, tanpa perlu pusat data yang masif. Selain lebih berkelanjutan, model kecil ini menggunakan data yang terkurasi, sehingga menghasilkan informasi yang lebih akurat dan minim misinformasi.
AI harusnya didorong untuk tujuan spesifik yang bermanfaat, seperti memprediksi cuaca ekstrem, membantu petani menentukan waktu tanam, atau mendeteksi penebangan liar secara real time (seperti model yang dijalankan di ponsel bekas bertenaga surya oleh Rainforest Connection). Untuk memastikan keberlanjutan, setiap pengguna juga perlu informasi (AI energy score) untuk memilih model yang lebih hemat energi. Dengan mendukung AI yang kecil namun hebat (small but mighty) dan menuntut akuntabilitas melalui regulasi, kita dapat mengambil kembali kendali masa depan AI agar melayani kemanusiaan dan planet, bukan segelintir korporasi.
Posting Komentar