8 manieren waarop AI-technologieën het milieu schaden
Nu de AI-race sneller gaat dan ooit, maken velen zich zorgen over hoe deze technologieën het ecosysteem zullen beïnvloeden. Het gebruik van AI blijft toenemen. De ecologische voetafdruk zal alleen maar groter worden als ontwikkelaars, eindgebruikers en regelgevende instanties hun schouders blijven ophalen over de gevolgen voor het milieu.
Hoewel het bereiken van milieuduurzaamheid op grote schaal door AI een haalbaar vooruitzicht blijft, is er samenwerking nodig tussen zowel individuele actoren als collectieve entiteiten bij het aanpakken van de negatieve effecten van deze technologie op onze planeet.
Belangrijkste conclusies
Het aanzienlijke energieverbruik van kunstmatige intelligentiesystemen heeft geleid tot een aanzienlijke ecologische voetafdruk, die niet over het hoofd mag worden gezien door zowel ontwikkelaars als gebruikers. Het is van cruciaal belang dat alle betrokken partijen zich bewust zijn van de gevolgen voor het milieu die gepaard gaan met een dergelijk hoog energieverbruik en een milieuvriendelijkere aanpak hanteren om deze impact te beperken.
De snelle vooruitgang in kunstmatige intelligentie heeft geleid tot een omgeving die wegwerpartikelen aanmoedigt, wat resulteert in een verspilling van waardevolle hulpbronnen. Het is belangrijk voor individuen om terughoudend te zijn bij het nemen van aankoopbeslissingen en voor bedrijven om zich te richten op het creëren van producten en diensten met echte waarde in plaats van alleen nieuwigheid na te streven.
De afwezigheid van een eenduidige regelgevende instantie die toezicht houdt op het gebruik en de vooruitgang van kunstmatige intelligentie heeft ertoe geleid dat milieukwesties naar een ondergeschikte plaats op de agenda zijn verwezen. Om de schadelijke effecten van AI op het milieu te beperken, is het cruciaal dat zowel overheden als milieuorganisaties hier samen aan werken.
AI-computing vereist enorme hoeveelheden energie
Beeld Credit: NOAA Photo Library/ Wikimedia Commons
De belangrijkste oorzaak van de aanzienlijke impact van generatieve kunstmatige intelligentie op het milieu is het buitensporige energieverbruik. Wanneer we bijvoorbeeld chatbots zoals ChatGPT onderzoeken, zien we een combinatie van een hoge tokenlimiet en snelle invoerverwerking die aanzienlijke hoeveelheden energie vergen. Helaas zijn veel gebruikers zich niet bewust van de eisen die aan elke zoekopdracht worden gesteld en hebben ze de neiging om lukraak talloze prompts naar chatbots te sturen zonder rekening te houden met de gevolgen voor het milieu.
Semianalysis maakte een kostenmodel van ChatGPT. Ze zeggen dat OpenAI 3617 HGX A100-servers gebruikt 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 draaien, hebben ze maar liefst 95.054.760.000 wattuur of 95.054,76 megawattuur per jaar nodig. Ter referentie: New York City gebruikt dagelijks 5.500 tot 10.000 megawattuur .
Snelle ontwikkelingen bevorderen wegwerplevensstijlen
De steeds snellere vooruitgang van kunstmatige intelligentie heeft geleid tot een tijdperk dat wordt gekenmerkt door wegwerpartikelen. Consumenten van technologische producten voelen zich vaak gedwongen om de meest recente apparaten aan te schaffen, ongeacht hun werkelijke behoeften. Bovendien worstelen veel mensen met het begrijpen van de fijne kneepjes van zulke geavanceerde hulpmiddelen. Deze vraatzucht naar nieuwigheid wordt aangewakkerd door bedrijven die de innovatieve mogelijkheden van hun producten aanprijzen, waardoor deze onstuimige jacht op het “volgende grote ding” wordt gestimuleerd.
Door vast te houden aan een onhoudbare manier van leven, staan mensen toe dat technologievernieuwers de roep om kunstmatige intelligentiesystemen bepalen. Kostbare middelen worden besteed aan overbodige instrumenten die nauwelijks noemenswaardige voordelen opleveren.
Neem ChatGPT als voorbeeld. Tal van ontwikkelaars grepen de populariteit van ChatGPT aan om hun chatbots op basis van kunstmatige intelligentie op de markt te brengen. In deze periode investeerden prominente technologiebedrijven zoals Microsoft, Meta en Google aanzienlijke middelen in de ontwikkeling van geavanceerde taalmodellen. Aan de andere kant volgden veel bedrijven gewoon hun voorbeeld zonder zich te verdiepen in de onderliggende mechanismen of potentiële toepassingen van deze tools.
Het is raadzaam om voorzichtig te zijn bij het openen van chatbots met kunstmatige intelligentie uit niet-vertrouwde bronnen, omdat kwaadwillende actoren nagemaakte toepassingen van populaire modellen zoals ChatGPT kunnen maken met de bedoeling om nietsvermoedende personen te misleiden tot het vrijgeven van gevoelige gegevens of het betalen van buitensporige kosten voor diensten.
Er is geen centraal bestuursorgaan dat het gebruik en de ontwikkeling van AI reguleert
Image Credit: CancillerÃa Argentina/ Wikimedia Commons
De snelle vooruitgang van kunstmatige intelligentie overstijgt de huidige regelgevende kaders en beperkingen. De Chief Executive Officer van OpenAI, Sam Altman, pleit bijvoorbeeld voor strengere maatregelen om krachtige AI-systemen te besturen. Op dit moment is er geen enkel bestuursorgaan dat toezicht houdt op AI-gerelateerde activiteiten en de naleving ervan afdwingt.
Ondanks het feit dat regelgevende instanties mogelijk beginnen met het aanpakken van zorgen die gerelateerd zijn aan kunstmatige intelligentie, is het onwaarschijnlijk dat ze de aantasting van het milieu bovenaan hun prioriteitenlijst zullen zetten. In plaats daarvan zullen ze zich eerder richten op zaken als door AI veroorzaakte hallucinaties, ethische inbreuken en privacyschendingen. Hoewel deze zorgen zeker belangrijk zijn, zou het een vergissing zijn om ze de schadelijke effecten die AI kan hebben op het milieu te laten overschaduwen.
Als de overheid het probleem van koolstofemissies door technologiebedrijven effectief wil aanpakken, is het essentieel dat ze samenwerkt met milieuorganisaties om deze entiteiten te controleren. Door regelgevende maatregelen te implementeren die zich richten op het verminderen van energieverbruik, afvalbeheerpraktijken en verantwoorde mijnbouwtechnieken, kan de algehele impact van ontwikkelaars van kunstmatige intelligentie aanzienlijk worden verminderd.
AI-gestuurde landbouwinspanningen geven prioriteit aan opbrengsten boven ecosysteemgezondheid
Landbouwsectoren onderzoeken manieren om AI-gebaseerde systemen te integreren in de landbouw. Strategische implementatie kan helpen bij het maximaliseren van gewasgroei, het automatiseren van handmatige arbeid en het bestrijden van natuurrampen terwijl de overhead tot een minimum wordt beperkt. Agrarische AI is een groeiende industrie. Market.us voorspelt zelfs dat de wereldwijde marktomvang in 2032 meer dan $10,2 miljard zal bedragen.
Kunstmatige intelligentie (AI) in de landbouw biedt talloze voordelen, zoals verhoogde efficiëntie, verbeterde productiviteit en verbeterde duurzaamheid, maar er wordt vaak voorbijgegaan aan de aanzienlijke energiebehoefte die gepaard gaat met de ontwikkeling en toepassing ervan. Bovendien kan een focus op het maximaliseren van gewasopbrengsten en het stroomlijnen van oogstprocedures onbedoeld bijdragen aan nadelige milieueffecten door het bevorderen van intensieve landbouwtechnieken die leiden tot bodemaantasting en woestijnvorming.
AI trainen vereist vallen en opstaan
Afbeelding Credit: mikemacmarketing/ Wikimedia Commons
Het gebruik van enorme hoeveelheden gegevens om geavanceerde kunstmatige intelligentiesystemen te trainen vereist een aanzienlijke investering in rekenkracht. Het proces van het verzamelen en verwerken van informatie voor deze platforms kan een enorme hoeveelheid energie verbruiken, mogelijk miljoenen watturen.
Bovendien vereist het evaluatieproces van gegevens een systematische aanpak om fouten te identificeren en op te lossen door herhaaldelijk te experimenteren en te verfijnen. Terwijl ontwikkelaars hun modellen steeds verder verbeteren, moeten ze ook aanzienlijke inspanningen leveren om onvoorziene complicaties aan te pakken die tijdens dit iteratieve proces opduiken.
Laten we ChatGPT als voorbeeld nemen. Een onderzoek van Cornell University toont aan dat OpenAI 405 V100 GPU-jaren aan energie verbruikte om GPT-3 te trainen op 175 miljard parameters. Eenvoudiger gezegd, één V100 GPU zou 405 jaar nodig hebben om ChatGPT te bouwen.
Ervan uitgaande dat OpenAI iets gebruikt dat vergelijkbaar is met Nvidia V100 GPU’s , die 300 wattuur verbruiken, is 405 jaar energieverbruik 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, zou 35.478 huizen 24 uur lang van stroom kunnen voorzien.
AI-hardware is gemaakt van aardmetalen
De bouw, ontwikkeling en marketing van toepassingen voor kunstmatige intelligentie zijn afhankelijk van een reeks aardse elementen voor hun hardwarecomponenten. Grafische verwerkingseenheden (GPU’s) worden bijvoorbeeld gemaakt van metalen als koper, tin, zilver en zink, naast talloze andere grondstoffen. Bovendien hebben technologiebedrijven vaak een aanzienlijk aantal GPU’s nodig om hun AI-activiteiten te ondersteunen.
Om de mogelijke negatieve gevolgen van uitputting van grondstoffen in de toekomst te beperken, moeten ontwikkelaars overwegen om alternatieve manieren te vinden om grondstoffen te verkrijgen. Als ze dit niet doen, kan dit leiden tot een toename van destructieve mijnbouwpraktijken naarmate de vraag naar AI-gestuurde hardware blijft stijgen. Uiteindelijk zullen zelfs grote mijnen hun reserves binnen enkele tientallen jaren uitputten.
Potentiële verkeersopstoppingen
Afbeelding Credit: Tesla
AI kan een energie-efficiëntere, slimmere toekomst voor de auto-industrie bouwen. Volgens een onderzoek van het International Journal of Environmental Research and Public Health produceren zelfrijdende auto’s 50 tot 100 procent minder koolstofemissies dan traditionele voertuigen. Autofabrikanten over de hele wereld zullen geleidelijk AI integreren in hun eenheden.
Hoewel zuinig met brandstof, zorgt de opkomst van AI-geleide auto’s ook voor meer verkeersopstoppingen in dichtbevolkte steden. Privévoertuigen zullen het aantal openbaarvervoersknooppunten blijven overtreffen. Volgens een longitudinaal onderzoek van door de Universiteit van Adelaide zouden consumenten de voorkeur geven aan het kopen van auto’s zonder bestuurder boven woon-werkverkeer of het delen van voertuigen.
AI-evolutie vergroot E-Waste
Beeld Credit: Alex Proimos/ Wikimedia Commons
De vooruitgang in kunstmatige intelligentie gaat in een versneld tempo door de voortdurende introductie van innovatieve hardware- en softwareoplossingen door ontwikkelaars die streven naar leiderschap in de industrie. Dit onophoudelijke streven naar geavanceerde technologie heeft echter bijgedragen aan een groeiend probleem van elektronisch afval dat de bezorgdheid van de samenleving verder vergroot. Het is belangrijk om op te merken dat voor het behoud van de functionaliteit van deze AI-systemen een uitgebreid netwerk van grafische verwerkingseenheden (GPU’s) en servers nodig is, waarvan er veel niet kunnen worden hergebruikt of gerecycled zodra ze het einde van hun nuttige levenscyclus hebben bereikt.
The World Counts meldt dat 85 procent van 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 terugdringen van het verbruik van fossiele brandstoffen, het verlengen van de levensduur van hardware en het ontwerpen van recyclingmethoden zullen de industrie op zijn kop zetten.
Is AI slecht voor het milieu?
Ondanks de schadelijke invloed die kunstmatige intelligentie (AI) kan hebben op het milieu, is de duurzaamheid ervan niet noodzakelijkerwijs van tevoren bepaald door de aard ervan. De meeste zorgen over de gevolgen van AI voor het milieu komen voort uit menselijk handelen bij het ontwerpen, programmeren, implementeren en beheren van AI-gestuurde systemen. Het is noodzakelijk dat techbedrijven prioriteit geven aan verantwoordelijke en milieubewuste praktijken boven snelle vooruitgang. Bovendien, zelfs als AI een staat van kunstmatige algemene intelligentie zou bereiken, zou het niet te rechtvaardigen zijn om de natuurlijke hulpbronnen van de planeet uit te putten bij het nastreven van zulke vooruitgang.
Om duurzaamheid te garanderen moeten bedrijven veel nadruk leggen op het implementeren van milieubewuste technologieën. Hoewel kunstmatige intelligentie talloze zakelijke, commerciële en industriële toepassingen heeft, is er nog veel ruimte voor ontwikkeling in het gebruik van AI om milieubehoud te bevorderen en de effecten van klimaatverandering te beperken. Helaas zijn er op dit moment veel AI-toepassingen beschikbaar zonder dat er veel aandacht is besteed aan hun potentiële voordelen voor het behoud van natuurlijke hulpbronnen of het tegengaan van de opwarming van de aarde.