Tentang video
Tentang pembahasan
Narasi menjelaskan bagaimana operasi kecerdasan buatan (AI), terutama melalui pelatihan model bahasa besar seperti GPT-3, menimbulkan jejak air yang signifikan. Server di pusat data beroperasi terus-menerus menghasilkan panas, yang biasanya didinginkan menggunakan air yang kemudian menguap melalui menara pendingin. Selain jejak air langsung, terdapat jejak tidak langsung yang berasal dari pembangkit listrik (batubara, gas, nuklir) dan proses manufaktur semikonduktor yang juga membutuhkan air dalam jumlah besar. Penelitian yang dipimpin oleh Shaolei Ren dari University of California, Riverside memperkirakan bahwa pelatihan GPT-3 di pusat data Microsoft di Amerika Serikat dapat menguapkan sekitar 700.000 liter air bersih, sementara tiap interaksi chatbot berukuran sedang (10 sampai 50 respons) menggunakan kira-kira 500 ml air. Proyeksi kebutuhan air global untuk AI pada tahun 2027 berkisar antara 4,2 hingga 6,6 miliar meter kubik, setara setengah total penarikan air tahunan Inggris. Dari angka tersebut, 0,38 hingga 0,60 miliar meter kubik diprediksi akan menguap. Semua angka merupakan estimasi berbasis skenario, bukan pengukuran lapangan, serta terdapat variasi metodologi (misalnya laporan Google menyebutkan rata-rata 0,26 ml per percakapan). Dampak terbesar muncul ketika pusat data berada di wilayah rawan kekeringan. Solusi yang diusulkan mencakup pelatihan model pada jam yang lebih sejuk, memilih lokasi dan sumber energi yang hemat air, meningkatkan efisiensi pendinginan, serta melaporkan penggunaan air secara transparan. #sains #alamsemesta #astronomi #luarangkasa #faktaunik #edukasi
