Hentikan Mengucap ‘Terima Kasih’ ke ChatGPT, Bisa Selamatkan Bumi? Fakta Tak Seindah Itu

Mengapa Bicara “Terima Kasih” ke ChatGPT Tidak Menyelamatkan Bumi

Sebagian orang di internet percaya bahwa menghentikan penggunaan kata-kata seperti “tolong” dan “terima kasih” saat berinteraksi dengan ChatGPT bisa membantu menyelamatkan Bumi. Gagasan ini muncul karena sistem AI memproses teks secara bertahap, sehingga semakin panjang prompt yang diberikan, semakin banyak energi yang dibutuhkan untuk proses komputasi.

CEO OpenAI, Sam Altman, pernah menyebutkan bahwa dalam skala miliaran prompt yang terjadi setiap hari, hal-hal kecil seperti penggunaan kata-kata sopan memang menambah biaya operasional perusahaan. Namun, jika kita melihat dari sudut pandang lingkungan, dampak dari beberapa kata tambahan ini hampir tidak berarti dibandingkan dengan energi yang dibutuhkan untuk menjalankan infrastruktur pusat data yang mendukung AI.

Yang lebih penting bukanlah apakah ide tersebut benar atau salah, tetapi mengapa ide ini terus dipercaya. Hal ini menunjukkan bahwa banyak orang mulai merasa bahwa AI bukan sekadar software yang “tak nyata” atau tanpa dampak. Perasaan atau naluri ini patut dianggap serius, karena memang benar adanya.

Kecerdasan Buatan dan Penggunaan Energi

Kecerdasan buatan (AI) bergantung pada fasilitas dan kapasitas pusat data (data center) yang dibangun dengan infrastruktur komputasi mutakhir. Fasilitas-fasilitas ini menyedot listrik dalam jumlah besar, membutuhkan pendinginan terus-menerus, dan terhubung dengan sistem suplai energi, air, dan pemanfaatan lahan yang lebih luas.

Seiring meluasnya penggunaan AI, jejak karbonnya pun meningkat. Maka, topik permasalahan lingkungan yang relevan bukanlah bagaimana satu prompt dirumuskan, melainkan seberapa intens sistem-sistem AI ini digunakan.

Mengapa Setiap Pertanyaan pada AI Menyedot Energi?

Ada satu perbedaan struktural antara AI dan sebagian besar layanan digital yang kita kenal. Ketika sebuah dokumen dibuka atau video diputar, biaya energi utamanya sudah dikeluarkan sebelumnya. Sistem hanya mengambil data yang sudah ada.

Namun, setiap kali model AI diberi pertanyaan, ia harus melakukan komputasi baru untuk menghasilkan jawaban. Dalam bahasa teknis, setiap prompt memicu sebuah “inferensi”, yaitu proses komputasi penuh di dalam model, yang membutuhkan banyak energi setiap kali dilakukan.

Inilah sebabnya AI tidak sama seperti perangkat lunak konvensional dan lebih mirip infrastruktur. Penggunaan langsung diterjemahkan menjadi permintaan energi.

Skala Permintaan yang Besar

Riset di jurnal Science memprediksi bahwa porsi konsumsi energi dari pusat data sangat signifikan dari konsumsi listrik global. Permintaan ini meningkat pesat seiring bertambahnya beban kerja AI.

Badan Energi Internasional IEA sudah memperingatkan bahwa permintaan listrik dari pusat data bisa berlipat ganda pada akhir dekade ini jika tren pertumbuhan saat ini berlanjut.

Listrik tentu saja hanyalah salah satu bagian dari gambaran besar. Pusat data juga membutuhkan air dalam jumlah besar untuk pendinginan. Pembangunan serta operasi pusat data juga melibatkan penggunaan lahan, material, dan aset jangka panjang.

Dan mirisnya, walaupun AI dipakai oleh orang di seluruh dunia, mereka yang paling merasakan dampak lingkungan dan infrastrukturnya adalah mereka yang berada di sekitar lokasi pusat data.

Jejak Lingkungan AI yang Tersembunyi

Kita ambil contoh Selandia Baru. Pangsa energi terbarukan yang tinggi membuat negara ini menarik bagi operator pusat data, tetapi tidak berarti bahwa permintaan ini bebas dampak.

Pusat data berukuran besar memberi tekanan signifikan pada jaringan listrik lokal. Klaim pasokan energi terbarukan tidak selalu berarti penambahan sumber energi baru.

Listrik yang digunakan untuk menjalankan server berarti mengurangi ketersediaan listrik untuk kebutuhan lain—terutama pada tahun-tahun kering ketika pembangkit tenaga air berada di periode krisisnya.

Jika dilihat sebagai sebuah sistem, AI menambahkan beban baru kepada wilayah-wilayah yang sudah tertekan oleh perubahan iklim, pertumbuhan penduduk, dan persaingan kebutuhan sumber daya.

Mengapa Mitos Ini Penting

Dari sudut pandang sistem, tekanan baru tidak sekadar menumpuk. Tekanan tersebut bisa mendorong penataan ulang. Dalam beberapa kasus, penataan ulang ini menghasilkan sistem yang lebih koheren dan tangguh. Dalam kasus lain, ia justru memperbesar kerentanan yang sudah ada.

Hasil akhirnya sangat bergantung pada apakah kita bisa mendeteksi tekanan sejak dini dan mengantisipasinya dalam desain sistem, atau membiarkannya berkembang tanpa batas.

Di sinilah diskusi tentang jejak lingkungan AI perlu menjadi lebih matang. Terlalu fokus pada perubahan perilaku kecil—seperti cara merumuskan prompt—justru mengalihkan perhatian kita dari persoalan struktural yang sesungguhnya.

Pertanyaan lebih penting adalah bagaimana infrastruktur AI masuk ke dalam perencanaan energi, bagaimana pengelolaan kebutuhan airnya, di mana lokasinya berkaitan tata guna lahan, dan bagaimana kebutuhannya bersaing dengan kebutuhan sosial masyarakat sekitar.

Kesimpulan

Semua fakta di atas bukan berarti mengajak kita menolak AI. Teknologi AI sudah memberikan manfaat nyata di bidang riset, kesehatan, logistik, dan banyak sektor lainnya.

Namun, seperti infrastruktur lainnya pula, AI membawa biaya sekaligus manfaat. Menganggap AI sebagai perangkat lunak yang tak berwujud menutupi biaya-biaya tersebut.

Jadi, kita harus memperlakukan AI selayaknya bagian dari sistem fisik yang sudah kita kelola, sehingga kita bisa menghitung biaya pemakaiannya dengan jelas.

Popularitas mitos “kata tolong” ini bukankah kesalahan, melainkan sebuah sinyal bahwa orang-orang mulai sadar bahwa AI memiliki jejak lingkungan, meskipun perlu bahasa yang lebih awam untuk menjelaskannya.

Menanggapi sinyal ini dengan serius berarti membuka jalan menuju percakapan yang lebih membumi tentang bagaimana AI berperan dalam lanskap, sistem energi, dan masyarakat yang sudah bergulat dengan adaptasi iklim.