AI heeft een ongelooflijk potentieel, maar er zijn enkele serieuze nadelen waarmee rekening moet worden gehouden.
Nu de AI-race sneller dan ooit vordert, maken velen zich zorgen over de invloed van deze technologieën op het ecosysteem. De acceptatie van AI blijft toenemen. Daarnaast zal de ecologische voetafdruk alleen maar verslechteren als ontwikkelaars, eindgebruikers en regelgevende instanties de milieu-impact blijven negeren.
Dat gezegd hebbende, duurzame massale adoptie is nog steeds mogelijk. Maar individuen en organisaties moeten samenwerken om op te lossen hoe AI het milieu schaadt.
Belangrijkste leerpunten
- AI-computing verbruikt enorme hoeveelheden energie, wat bijdraagt aan de grote ecologische voetafdruk. Ontwikkelaars en gebruikers moeten zich bewust zijn van de milieu-impact en duurzamere praktijken overwegen.
- Snelle ontwikkelingen in AI houden een wegwerpcultuur in stand, wat leidt tot verspillende consumptie van hulpbronnen. Consumenten moeten onnodige aankopen vermijden en bedrijven moeten prioriteit geven aan zinvolle innovaties.
- Er is momenteel geen centraal bestuursorgaan dat het gebruik en de ontwikkeling van AI reguleert, waardoor ecologische zorgen onderaan de prioriteitenlijst blijven staan. Samenwerking tussen overheid en milieugroeperingen is nodig om de milieu-impact van AI te minimaliseren.
1. AI Computing vereist enorme energie
De belangrijkste boosdoener achter de grote ecologische voetafdruk van generatieve AI is het stroomverbruik. Neem chatbots als voorbeeld. De hoge tokenlimiet van ChatGPT en snelle invoerverwerking hebben een enorme energiebehoefte. De meeste gebruikers zijn zich niet bewust van de middelen die nodig zijn voor elke zoekopdracht - ze overspoelen chatbots hersenloos met willekeurige prompts.
Semi-analyse een kostenmodel gemaakt van ChatGPT. Ze zeggen dat OpenAI 3.617 HGX A100-servers draait om de miljoenen prompts te beantwoorden die ChatGPT dagelijks ontvangt.
Elke server verbruikt 3.000 wattuur als ze vergelijkbaar zijn met de Nvidia HGX A100. Dus om 3.617 eenheden 24/7 te laten werken, hebben ze maar liefst 95.054.760.000 wattuur of 95.054,76 megawattuur per jaar nodig. Als referentie, New York City gebruikt dagelijks 5.500 tot 10.000 megawattuur.
De snelle groei van AI houdt een wegwerpcultuur in stand. Techconsumenten worden onder druk gezet om de nieuwste systemen op de markt te krijgen, of ze die nu wel of niet nodig hebben. Sommigen begrijpen deze gadgets nauwelijks. Ze streven naar de "next big thing" omdat bedrijven nieuwe en baanbrekende functies beloven.
Door toe te geven aan deze niet-duurzame levensstijl stellen consumenten technologieleiders in staat de vraag naar AI-platforms te beheersen. Middelen worden verspild aan overbodige tools die verwaarloosbare voordelen opleveren.
Neem bijvoorbeeld ChatGPT. Miljoenen ontwikkelaars profiteerden van de explosie door hun AI-gestuurde chatbots uit te brengen. Terwijl technologieleiders zoals Microsoft, Meta en Google innovatieve taalmodellen bouwden, sprongen de meeste bedrijven gewoon in op de trend.
Vermijd het online downloaden van niet-geverifieerde AI-chatbots. Hackers gebruiken valse ChatGPT-apps om gebruikers te misleiden om persoonlijke informatie vrij te geven en exorbitante abonnementskosten te betalen.
3. Geen enkel centraal bestuursorgaan reguleert het gebruik en de ontwikkeling van AI
De snelle vorderingen van AI overtreffen de geldende richtlijnen en beperkingen. Zelfs wereldwijde technologieleiders houden van Sam Altman, de CEO van OpenAI, roept op tot strengere regelgevende interventies op het gebied van AI om krachtige modellen te besturen. Vanaf nu controleert en reguleert geen enkele autoriteit AI-activiteiten.
Maar zelfs als overheden pakken AI-gerelateerde risico’s aan, zal ecologische schade onderaan hun lijst staan. Ze zullen waarschijnlijk prioriteit geven aan AI-hallucinaties, ethische schendingen en privacybedreigingen. Hoewel ze even belangrijk zijn, mogen deze zaken de negatieve ecologische gevolgen van AI niet overschaduwen.
De overheid moet samenwerken met milieugroeperingen om technologiebedrijven te monitoren. Ze zouden de ecologische voetafdruk van AI-ontwikkelaars kunnen minimaliseren door hun stroomverbruik, verwijderingsmethoden en delfstofwinning te reguleren.
4. AI-gestuurde landbouwinspanningen geven prioriteit aan opbrengsten boven de gezondheid van ecosystemen
Landbouwsectoren onderzoeken manieren om op AI gebaseerde systemen in de landbouw te integreren. Strategische implementatie kan helpen om de groei van gewassen te maximaliseren, handmatige arbeid te automatiseren en natuurrampen te bestrijden terwijl de overhead wordt geminimaliseerd. Agrarische AI is een groeiende industrie. Markt.ons voorspelt zelfs dat de wereldwijde marktomvang in 2032 meer dan $ 10,2 miljard zal bedragen.
Maar ondanks deze voordelen ziet landbouw-AI nog steeds het enorme stroomverbruik van het trainen en bouwen van deze systemen over het hoofd. Prioriteit geven aan hoge gewasopbrengsten en efficiënte oogstmethoden brengen ook het ecosysteem in gevaar. In dit tempo zou AI onbedoeld intensieve landbouwpraktijken kunnen bevorderen die land vernietigen en uitdrogen.
5. AI trainen vereist vallen en opstaan
Het trainen van AI-gestuurde platforms op miljarden parameters vereist enorme middelen. Tussen het voorbereiden van datasets voor scraping en het invoeren ervan in AI-modellen, zou het proces gemakkelijk miljoenen watturen kunnen verbruiken.
Ook bestaat het testen van gegevens uit rigoureus vallen en opstaan. Ontwikkelaars zullen enorme energiebronnen blijven verbruiken bij het ontwikkelen van modeliteraties, het oplossen van problemen en het oplossen van onnauwkeurigheden.
Laten we ChatGPT als voorbeeld nemen. A studie door Cornell University laat zien dat OpenAI 405 V100 GPU-jaren aan energie heeft verbruikt om GPT-3 te trainen op 175 miljard parameters. Simpel gezegd, één V100 GPU zou 405 jaar nodig hebben om ChatGPT te bouwen.
Ervan uitgaande dat OpenAI iets gebruikt dat lijkt op Nvidia V100 GPU's, die 300 wattuur verbruiken, is 405 jaar stroomverbruik gelijk aan 1.064.340.000 wattuur. Ter referentie: de meeste huishoudens verbruiken 30.000 wattuur per dag. Dus de energie die OpenAI gebruikte om ChatGPT te trainen, kon aanvankelijk 35.478 huizen 24 uur lang van stroom voorzien.
De hardware die wordt gebruikt bij het bouwen, trainen en commercialiseren van AI-programma's bestaat uit verschillende aardmetalen. Neem GPU's als voorbeeld. Voor de productie ervan zijn onder meer koper, tin, zilver en zink nodig, en technologiebedrijven hebben duizenden GPU's nodig om AI-systemen te onderhouden.
Ontwikkelaars moeten alternatieve methoden voor het inkopen van grondstoffen onderzoeken. Anders zullen schadelijke mijnbouwactiviteiten alleen maar escaleren naarmate de vraag naar AI-gerelateerde hardware toeneemt. Zelfs de grootste mijnen zouden na tientallen jaren droogvallen.
7. Potentiële verkeersopstoppingen
AI kan een energiezuiniger, slimme toekomst voor de auto-industrie. Een studie van de Internationaal tijdschrift voor milieuonderzoek en volksgezondheid stelt dat zelfrijdende auto's 50 tot 100 procent minder CO2-uitstoot produceren dan traditionele voertuigen. Autofabrikanten over de hele wereld zullen geleidelijk AI in hun eenheden integreren.
Hoewel ze zuinig zijn, zorgt de opkomst van door AI geleide auto's ook voor meer verkeersopstoppingen in dichtbevolkte steden. Particuliere voertuigen zullen de knooppunten van het openbaar vervoer blijven overtreffen. A longitudinaal onderzoek door de Universiteit van Adelaide zegt dat consumenten liever auto's zonder bestuurder kopen dan woon-werkverkeer of het delen van voertuigen.
8. AI Evolution verhoogt e-waste
AI evolueert snel omdat ontwikkelaars steeds nieuwe hardware- en softwareproducten uitbrengen. Ze willen allemaal eerst de wereldmarkt domineren. Helaas draagt het nastreven van ontwrichtende technologieën bij aan het groeiende e-waste-probleem van de samenleving. Onthoud: het onderhouden van AI-systemen vereist duizenden GPU's en servers, waarvan de meeste niet kunnen worden gerecycled.
De wereld telt meldt dat 85 procent van het e-waste naar stortplaatsen en verbrandingsovens gaat en dat 70 procent giftige elementen bevat. AI-ontwikkelaars zouden duurzamere verwijderingsmethoden moeten onderzoeken. Ecologische praktijken zoals het verminderen van het verbruik van fossiele brandstoffen, het verlengen van de levensduur van hardware en het ontwerpen van recyclingmethoden zullen de industrie grondig veranderen.
Is AI slecht voor het milieu?
Ondanks de schadelijke milieueffecten van AI, is het niet inherent onhoudbaar. De meeste van de bovenstaande problemen komen voort uit de manier waarop mensen AI-gestuurde technologieën ontwerpen, programmeren, implementeren en beheren. Technologiebedrijven moeten stoppen met het opofferen van ecologische praktijken voor snelle vooruitgang. Zelfs het bereiken van de top van kunstmatige algemene intelligentie rechtvaardigt de uitputting van de natuurlijke hulpbronnen van de aarde niet.
Bedrijven moeten ook prioriteit geven aan milieuvriendelijke technologie. De zakelijke, commerciële en industriële toepassingen van AI overschaduwen het potentieel om het milieu te helpen. De industrie wordt al overspoeld met willekeurige AI-apps en -tools. Maar niet genoeg ontwikkelaars zijn geïnteresseerd in het gebruik van AI voor het behoud van hulpbronnen en klimaatverandering.
