Namun, ternyata banyak dari klaim-klaim ini memiliki sangat sedikit—jika ada—bukti aktual di baliknya.
Joshi adalah penulis laporan baru, yang dirilis Senin dengan dukungan beberapa organisasi lingkungan, yang berupaya mengkuantifikasi sejumlah klaim paling terkemuka tentang bagaimana AI akan menyelamatkan planet. Laporan tersebut mengkaji lebih dari 150 klaim dari perusahaan teknologi, asosiasi energi, dan lain-lain tentang bagaimana “AI akan menjadi manfaat iklim bersih.” Analisis Joshi menemukan bahwa hanya seperempat dari klaim tersebut yang didukung penelitian akademis, sementara lebih dari sepertiganya sama sekali tidak mengutip bukti secara publik.
“Orang-orang membuat pernyataan tentang dampak sosial AI dan efeknya pada sistem energi—pernyataan itu sering kali kurang rigor,” kata Jon Koomey, peneliti energi dan teknologi yang tidak terlibat dalam laporan Joshi. “Penting untuk tidak menerima klaim-klaim yang berasal dari kepentingan diri sendiri secara mentah-mentah. Beberapa klaim itu mungkin benar, tetapi kita harus sangat hati-hati. Menurut saya, banyak orang yang membuat pernyataan ini tanpa dasar yang kuat.”
Topik penting lain yang dieksplorasi laporan ini adalah jenis AI apa, sebenarnya, yang dimaksud perusahaan teknologi ketika membicarakan AI menyelamatkan planet. Banyak jenis AI yang kurang intensif energi dibandingkan model generatif yang berfokus pada konsumen dan mendominasi berita-berita belakangan ini, yang membutuhkan komputasi—dan daya—sangat besar untuk dilatih dan dioperasikan. Pembelajaran mesin telah menjadi andalan banyak disiplin ilmu selama beberapa dekade. Tetapi AI generatif skala 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 diperiksanya menyamakan bentuk AI yang lebih tradisional dan kurang intensif energi dengan AI generatif berfokus konsumen yang mendorong banyak pembangunan pusat data.
David Rolnick adalah asisten profesor ilmu komputer di Universitas McGill dan ketua Climate Change AI, sebuah nirlaba yang mendorong penggunaan pembelajaran mesin untuk mengatasi masalah iklim. Ia kurang merasa khawatir dibanding Joshi mengenai asal-usul angka yang digunakan perusahaan Big Tech tentang dampak AI terhadap iklim, mengingat betapa sulitnya, katanya, membuktikan dampak secara kuantitatif di bidang ini. Tetapi bagi Rolnick, perbedaan antara jenis AI apa yang dipromosikan perusahaan teknologi sebagai hal penting adalah bagian kunci dari percakapan ini.
“Masalah saya dengan klaim yang dibuat perusahaan teknologi besar seputar AI dan perubahan iklim bukanlah karena klaim itu tidak terkuantifikasi sepenuhnya, tetapi karena mereka mengandalkan AI hipotetis yang saat ini tidak ada, dalam beberapa kasus,” ujarnya. “Menurut saya, jumlah spekulasi tentang apa yang mungkin terjadi di masa depan dengan AI generatif itu sangat berlebihan.”
Rolnick menunjukkan bahwa dari teknik untuk meningkatkan efisiensi jaringan listrik, hingga model yang dapat membantu menemukan spesies baru, pembelajaran mendalam sudah digunakan di sejumlah sektor di seluruh dunia, membantu mengurangi emisi dan memerangi perubahan iklim saat ini juga. “Itu berbeda, bagaimanapun, dengan ‘Di beberapa titik di masa depan, ini mungkin berguna’,” katanya. Terlebih lagi, “ada ketidaksesuaian antara teknologi yang sedang dikerjakan oleh perusahaan teknologi besar dan teknologi yang sebenarnya mendatangkan manfaat yang mereka klaim dukung.” Beberapa perusahaan mungkin mempromosikan contoh algoritma yang, misalnya, membantu mendeteksi banjir dengan lebih baik, menggunakannya sebagai contoh AI untuk kebaikan untuk mengiklankan model bahasa besar mereka—meskipun fakta bahwa algoritma yang membantu prediksi banjir bukanlah jenis AI yang sama dengan chatbot yang berhadapan langsung dengan konsumen.