Google DeepMind Ungkap Kegunaan dan Keterbatasan AI dalam Mengatasi Krisis Iklim!

author:

Array

Google DeepMind Ungkap Kegunaan dan Keterbatasan AI dalam Mengatasi Krisis Iklim!

Apakah kamu tahu bahwa kecerdasan buatan (AI) memiliki peran penting dalam memahami dan mengatasi krisis iklim? Meski begitu, Sims Witherspoon dari Google DeepMind menekankan bahwa AI bukanlah solusi mutlak. Dalam konferensi Wired Impact di London, ia menguraikan bagaimana AI dapat membantu, namun juga memperingatkan tentang keterbatasannya.

AI: Harapan Baru atau Hanya Ilusi?

AI dianggap sebagai kunci untuk memahami perubahan iklim dan dampaknya terhadap ekosistem Bumi. Sims Witherspoon, yang memimpin inisiatif iklim di Google DeepMind, mengusulkan kerangka kerja “Mengerti, Mengoptimalkan, Mempercepat” untuk menggunakan AI dalam menghadapi perubahan iklim.

Baca juga: Amazon Q: Asisten AI Canggih untuk Bisnis yang Mengubah Cara Kerja!

ai untuk perubahan iklim
Aksi iklim DeepMind memimpin dalam Konferensi Wired Impact di London. Sumber: YouTube

Langkah pertama adalah berbicara dengan mereka yang mengalami masalah ini, kemudian menilai apakah AI dapat diterapkan, dan mencari solusi AI yang tepat. Namun, Witherspoon juga menyoroti bahwa dalam perjalanan menuju penerapan, banyak opsi yang tidak layak karena batasan regulasi, infrastruktur, atau ketergantungan lain seperti ketersediaan data yang terbatas.

Meskipun AI dapat membantu dalam penemuan ilmiah dan teknologi untuk masa depan yang lebih berkelanjutan, ia menegaskan bahwa AI bukanlah solusi ajaib. Kolaborasi antara akademisi, badan regulasi, perusahaan, organisasi non-pemerintah (NGO), dan komunitas yang terdampak menjadi sangat penting.

Kerjasama Lintas Sektor untuk Masa Depan Berkelanjutan

Witherspoon menekankan pentingnya pendekatan kolaboratif dalam menghadapi krisis iklim. Ia menyatakan bahwa meskipun keahlian individu berharga, kerjasama antar berbagai pihak sangat diperlukan. Ini melibatkan kontribusi gabungan dari akademisi, badan regulasi, korporasi, NGO, dan komunitas yang terdampak.

Pada tahun 2021, Google DeepMind bekerja sama dengan Kantor Meteorologi Nasional Inggris untuk menganalisis curah hujan di Inggris menggunakan AI. Data radar yang luas dimasukkan ke dalam model AI Generative Model of Rain (DGMR) Google.

Hasilnya, lebih dari 90% ahli meteorologi di Kantor Meteorologi Inggris lebih memilih metode ini dibandingkan dengan metode tradisional yang mereka gunakan sebelumnya. Witherspoon menambahkan bahwa kode sumber dan metode verifikasi tersedia secara bebas.

Baca juga: Vitalik Buterin Menyoroti Risiko AI Canggih Terhadap Manusia!

AI dan Jejak Karbon: Dilema Teknologi Canggih

demam crypto ai
Sumber: Coinbase

Meskipun AI menawarkan solusi inovatif, Witherspoon mengingatkan bahwa setiap teknologi yang intensif energi, termasuk AI, akan memiliki jejak karbon. Hal ini berlaku sampai jaringan listrik kita beroperasi dengan energi bebas karbon. Profesor Kate Saenko dari Boston University telah mengungkapkan dampak lingkungan dari model AI seperti GPT-3, yang sebelum dirilis ke publik telah menghasilkan 552 ton CO2.

Witherspoon menambahkan bahwa terkadang solusi yang lebih sederhana lebih baik daripada solusi berteknologi tinggi. Ini menjadi pengingat bahwa dalam menghadapi krisis iklim, kita harus mempertimbangkan semua aspek, termasuk dampak lingkungan dari solusi yang kita terapkan.

Dalam menghadapi krisis iklim, AI menawarkan harapan baru namun juga menghadirkan tantangan tersendiri. Penting bagi kita untuk menggunakan AI dengan bijak dan bertanggung jawab, sambil terus mencari solusi yang berkelanjutan dan ramah lingkungan. Kerjasama dan inovasi yang bertanggung jawab adalah kunci untuk masa depan yang lebih baik.

Ikuti kami di Google News untuk mendapatkan berita-berita terbaru seputar crypto. Nyalakan notifikasi agar tidak ketinggalan beritanya.


*Disclaimer

Konten ini bertujuan memperkaya informasi pembaca. Selalu lakukan riset mandiri dan gunakan uang dingin sebelum berinvestasi. Segala aktivitas jual beli dan investasi aset crypto menjadi tanggung jawab pembaca.

Referensi:

Array