AI og bæredygtighed: udfordringer og løsninger for energiforbrug

Hvordan AI påvirker energiforbruget og bæredygtighed

Brugen af kunstig intelligens (AI) er eksploderet i de seneste år, og dens indflydelse på samfundet er uomtvistelig. AI anvendes i alt fra sundhedspleje og finanssektoren til produktion og transport. Men en af de mest centrale diskussioner i dag handler om AI’s energiforbrug og bæredygtighed. AI kræver store mængder energi til både træning og drift af modeller, hvilket medfører et betydeligt CO2-aftryk. Samtidig kan AI også bidrage positivt til bæredygtighed ved at optimere energiforbruget og reducere ressourceforbruget i forskellige sektorer.

AI’s uundgåeligt høje energiforbrug

AI-modeller, især de store sprogmodeller som ChatGPT, kræver enorme mængder computerkraft. Træningen af en avanceret AI-model kan forbruge energi svarende til flere hundrede husstandes årlige forbrug. For eksempel er det anslået, at træningen af GPT-3 brugte omkring 1.287 megawatt-timer, hvilket kan sammenlignes med årsforbruget for over 100 gennemsnitlige danske husstande.

Derudover kræves der også betydelig energi til den daglige drift af AI-systemer. Hver gang en bruger stiller en forespørgsel til en AI-model, aktiveres højtydende servere, som forbruger betydelige mængder elektricitet. For eksempel bruger en enkelt forespørgsel til ChatGPT cirka 15 gange mere energi end en konventionel Google-søgning.

Datacentre og deres voksende energibehov

AI’s afhængighed af datacentre er en anden udfordring. Datacentre, der hoster AI-modeller, kræver ikke kun strøm til selve computeringen, men også til køling af serverne. Ifølge nogle forskningsrapporter kan datacentrenes samlede energiforbrug stige så markant, at de alene ville kunne matche energiforbruget for hele nationer som Sverige inden for de kommende år.

AI’s positive bidrag til bæredygtighed

På trods af AI’s betydelige energiforbrug, kan teknologien også spille en afgørende rolle i at reducere ressourceforbrug på andre områder. AI anvendes allerede i sektorer som transport, industri og landbrug til at optimere processer og minimere spild. Teknologien kan bidrage til bæredygtighed på flere måder:

• Optimering af energi: AI kan forudsige energiforbrug og justere strømforbruget intelligent i bygninger og fabrikker for at reducere spild.
• Effektivisering af transport: Ved hjælp af AI-baserede algoritmer kan logistik- og transportsystemer optimeres for at reducere brændstofforbrug og emissioner.
• Bæredygtigt landbrug: AI kan analysere jordkvalitet og vejrmønstre for at optimere vand- og gødningsforbrug, hvilket mindsker miljøpåvirkningen.
• Materialebesparelse: AI anvendes i fremstillingsindustrien til at forudsige produktionsfejl og dermed minimere materialespild.

Udviklingen af mere bæredygtige AI-modeller

Forskere arbejder aktivt på at gøre AI-modeller mere energieffektive. Et centralt fokusområde er at optimere arkitekturen af de neurale netværk for at reducere beregningskraften, uden at det går ud over ydeevnen. For eksempel har forskere ved Københavns Universitet vist, at man kan reducere energiforbruget i visse AI-modeller med op til 70-80% ved at anvende mere målrettede teknikker.

En anden tilgang er at anvende specialiseret hardware som energieffektive chips, der er designet specifikt til at håndtere AI-beregninger. Google har eksempelvis udviklet Tensor Processing Units (TPU’er), som bruger væsentligt mindre energi end traditionelle CPU’er og GPU’er til træning og inferens af AI-modeller.

Balance mellem innovation og ansvarligt energiforbrug

AI er både en udfordring og en løsning i forhold til bæredygtighed. På den ene side kræver store AI-modeller enorme mængder energi, hvilket kan have alvorlige miljømæssige konsekvenser. På den anden side har AI potentiale til at optimere ressourceforbrug i mange sektorer og dermed mindske det samlede klimaaftryk.

Den fremtidige udvikling af AI bør derfor have et stærkt fokus på energieffektivitet. Ved at udvikle grønnere datacentre, anvende mere effektive algoritmer og bruge hardware, der reducerer strømforbruget, kan vi sikre, at AI fortsat bidrager positivt til samfundet uden at belaste miljøet unødigt.