© Getty Images

AI's ekstreme strømforbrug -

AI sluger allerede 1-2% af verdens samlede energiforbrug. I 2022 brugte datacentre 460 terawatt-timer – svarende til hele Frankrigs årlige energibehov. Og ifølge forsigtige skøn vil det tal mindst fordobles inden 2026.

© Getty Images

Forbruget eksploderer -

De datacentre, der driver AI, øger deres energiforbrug i et hæsblæsende tempo. Det kan få alvorlige konsekvenser for miljøet, som i forvejen er under massivt pres.

© Getty Images

AI og klimakrisen -

AI-tilhængere hævder, at teknologien kan hjælpe med at løse klimakrisen – blandt andet ved at optimere ressourceforbrug og tackle komplekse samfundsproblemer.

© Getty Images

CO2-udledning i stor skala -

Men AI udleder også enorme mængder CO2 – en af de største drivkræfter bag klimaforandringer. Kritikere mener, at det er stik imod AI’s løfter om bæredygtighed.

© Getty Images

Forbrug på niveau med industrilande -

Konservative skøn viser, at AI allerede forbruger lige så meget energi som nogle af verdens mest udviklede lande. Uden en plan for at reducere forbruget, vil problemet kun vokse.

© Getty Images

AI’s bæredygtighedsproblem -

AI er afhængig af både datacentre og hardware – og især hardwaren har en stor miljøpåvirkning i både produktion og drift.

© Getty Images

Det skjulte strømforbrug -

Selvom AI’s "interferens"-processer ikke virker som store strømslugere, foregår de konstant i baggrunden. I 2022 udførte Facebooks datacentre billioner af disse handlinger dagligt.

© Getty Images

Algoritmer -

Hver gang du får en anbefaling på Facebook eller Netflix, kører algoritmer i baggrunden. Med over tre milliarder Facebook-brugere, betyder det et uendeligt energiforbrug.

© Getty Images

Menneskelighed -

Det er ikke kun sociale medier. Selv når du bekræfter, at du ikke er en robot ved at vælge billeder i en CAPTCHA, bruger AI processorkraft og energi.

© Getty Images

Udviklingen -

App-udviklere forsøger at optimere energiforbruget i udviklingsfasen, men studier viser, at det reelle forbrug ofte er langt højere i den daglige drift.

© Getty Images

CO2-udslip -

Ifølge Algorithm Watch brugte AI-modellen BLOOM 24,7 tons CO2 bare i sin udviklingsfase. Og det er endda uden at medregne hardwareproduktion og drift – det reelle tal er mindst dobbelt så højt.

© Getty Images

PaLM -

Et andet eksempel er PaLM, Googles AI-sprogmodel. Selvom næsten 90 % af dens energi kommer fra CO2-fri kilder, udledte én enkelt træningskørsel hele 271,43 tons CO2.

© Getty Images

Massive CO2-udslip -

Det svarer til 1,5 kommercielle flyvninger i USA. Måske lyder det ikke af meget, men når AI bruges i så stor skala, bliver udledningen hurtigt enorm.

© Getty Images

Sammenligning -

Det bliver særligt bekymrende, når man husker, at PaLM faktisk anses for at være en af de mere bæredygtige AI-modeller – hvad siger det så om de andre?

© Getty Images

AI's uendelige computerkraft -

Ud over CO2-udledning kræver AI også massiv computerkraft. Serverne arbejder konstant og genererer så meget varme, at de skal køles ned hele tiden.

© Getty Images

Vandforbrug -

Her kommer vand ind i billedet. Frisk vand bruges til at køle både kraftværker og AI-servere. Ifølge Algorithm Watch bruges millioner af liter alene i træningsfasen af sprogmodeller som GPT-3 og LaMDA.

© Getty Images

Behovet for mere vand -

Efterspørgslen på AI vokser eksplosivt – og det samme gør behovet for vand. Googles vandforbrug steg med 20 % på et enkelt år, mens Microsofts steg med 34 %.

© Getty Images

ChatGPT -

Populære AI-værktøjer som ChatGPT bruger 500 ml vand for hver få spørgsmål og svar. Med over 100 millioner aktive brugere bliver det til et svimlende forbrug.

© Getty Images

AI og bæredygtighed -

Det er tydeligt, at AI's faktiske energiforbrug ikke bare skal dokumenteres bedre, men også vurderes og reguleres. Bæredygtighed er en voksende udfordring.

© Getty Images

Vil regulering bremse AI? -

Nogle frygter, at lovgivning vil hæmme innovation og udvikling af AI, men uden en løsning på det eksplosive strømforbrug, er der ingen bæredygtig fremtid for teknologien.

© Getty Images

AI – kun for de rige? -

Hebrew University advarer: "Hvis vi ikke reducerer AI’s strømforbrug, risikerer vi, at AI kun bliver et værktøj for de rige".

© Getty Images

Maskinlæring -

AI er bygget på maskinlæring, hvilket betyder, at det altid vil kræve enorme mængder energi at træne og drive modellerne.

© Getty Images

Krav til parametre -

For at AI skal være bæredygtigt på lang sigt, må der sættes klare rammer. Vi har brug for bedre overvågning af ressourceforbrug, CO2-udledning og hardwareproduktion.

© Getty Images

Gør regulering AI utilgængelig? -

Nogle frygter, at skrappe reguleringer vil gøre AI så dyrt og besværligt at udvikle, at det kun vil være forbeholdt de største tech-giganter.

© Getty Images

AI-branchen skal ændre sig -

Flere eksperter mener, at AI-industrien skal tilpasse sig miljøhensyn og udvikle mere effektive løsninger for at reducere sin belastning på klimaet.

© Getty Images

Mere bæredygtig hardware -

Det gælder også hardware. Virksomheder kan blive nødt til at investere i mere energieffektive teknologier, såsom bedre computerchips.

© Getty Images

Få adgang til hukommelse -

Googles miljørapport for 2024 afslørede, at deres CO2-udledning er steget med 50 % på fem år, mens Microsofts er vokset med 30 %. En stor del skyldes AI’s konstante behov for at tilgå hukommelse.

© Getty Images

Mere effektive kredsløb -

Eksperter peger på, at en vigtig løsning er at gøre hukommelsesadgangen mindre energitung og udvikle kredsløb, der bruger mindre strøm.

© Getty Images

Har virksomhederne incitament? -

Men det er en dyr og tidskrævende proces, der kræver store investeringer i forskning. Derfor frygter mange, at virksomhederne ikke vil prioritere bæredygtighed, men i stedet udvide deres AI-tjenester, mens regulering stadig er uklar.

Kilder: (Nature.com) (Algorithm Watch) (Fierce Network) (Wired)

© Getty Images