De transformerende kracht van Kunstmatige Intelligentie (AI) is onmiskenbaar en staat op het punt om bedrijven, overheden en de samenleving te hervormen. Al blijft een cruciale vraag vaak onbeantwoord: is AI zelf duurzaam?
Hoewel AI aantoonbaar de efficiëntie van probleemoplossing verbetert, vooral bij grote datasets die essentieel zijn voor het aanpakken van duurzaamheidsuitdagingen, roept het aanzienlijke energieverbruik ervan zorgen op over de milieueffecten. Dit paradoxale spanningsveld—de belofte van AI voor duurzaamheid versus de eigen energievraag van AI—vraagt om nader onderzoek.
Potentieel van AI
(Generatieve) AI biedt krachtige tools om duurzaamheidsuitdagingen aan te pakken door middelen te optimaliseren, afval te minimaliseren en besluitvorming te verbeteren. Drie belangrijke gebieden benadrukken het potentieel van AI:
- Energie-efficiëntie & klimaatactie
AI-gestuurde slimme netwerken, oftewel ‘slimme’ elektriciteitsnetten, optimaliseren de energiedistributie door vraag te voorspellen en verspilling te verminderen. Voor hernieuwbare energie voorspelt AI de productie van zonne- en windenergie, wat de efficiëntie verhoogt. Bovendien stellen AI-modellen bedrijven in staat hun CO2-voetafdruk te volgen en te verminderen door toeleveringsketens en logistiek te optimaliseren. - Afvalbeheer & circulaire economie
AI verbetert recycling door geautomatiseerde materiaalidentificatie in afvalstromen. Voorspellend onderhoud, aangedreven door AI, voorkomt apparatuursstoringen, waardoor afval en grondstofverbruik worden verminderd. Daarnaast helpt AI bij het ontwerpen van milieuvriendelijke, biologisch afbreekbare materialen. - Duurzame stedelijke planning & transport
AI optimaliseert verkeersstromen, vermindert congestie en emissies door verbeterd openbaar vervoer en verkeersbeheer. Slimme gebouwen maken gebruik van AI om het energieverbruik voor verwarming, koeling en verlichting te minimaliseren. Optimalisatie van toeleveringsketens door AI verlaagt ook transportemissies.
Naast deze gebieden draagt AI bij aan biodiversiteitsbescherming, duurzame landbouw, voedselproductie en waterbehoud. Door de inzichten van AI te benutten, kunnen industrieën, overheden en individuen duurzamere keuzes maken voor een gezondere planeet.
Spanningsvelden
- Slimme huizen aangedreven door AI
AI kan het energieverbruik in huizen optimaliseren, waardoor het energieverbruik per tijdseenheid voor verwarming, koeling en verlichting wordt verminderd. Maar als dit wonen in grotere huizen betaalbaarder maakt door lagere energierekeningen, kan dit ertoe leiden dat meer mensen grotere huizen gaan bezitten of meer energie-intensieve apparaten gaan gebruiken, wat het totale energieverbruik verhoogt. - AI in de productie
AI kan productieprocessen efficiënter maken, waardoor het energieverbruik per geproduceerd eenheid daalt. Dit kan echter leiden tot lagere productiekosten, wat bedrijven kan aanmoedigen om meer goederen te produceren en verkopen, wat uiteindelijk het totale energieverbruik verhoogt. - AI zelf
AI-systemen, vooral grote machine learning-modellen, vereisen aanzienlijke rekenkracht, wat zich vertaalt in een hoog energieverbruik. Als AI zo efficiënt wordt dat het overal wordt toegepast, kan het enorme aantal AI-systemen leiden tot een enorme toename van de energievraag, zelfs als elk afzonderlijk systeem relatief energiezuinig is. Het beperken van deze effecten vereist zorgvuldige planning en beleidsinterventies, zoals het bevorderen van energiebesparing naast efficiëntieverbeteringen.
Duurzame AI-voetafdruk
Het waarborgen van de netto-impact van AI op duurzaamheid is cruciaal. Hoewel het maximaliseren van energie-efficiëntie, het gebruik van hernieuwbare energie en het strategisch toepassen van AI op duurzaamheidsuitdagingen essentieel zijn, zijn deze maatregelen op zichzelf niet voldoende. Alleen vertrouwen op een positieve netto-impact is riskant, vooral gezien de volatiliteit van dergelijke berekeningen, zeker met de snelle groei van AI. Het is ook belangrijk om rekening te houden met het potentiële reboundeffect, waarbij verhoogde efficiëntie paradoxaal genoeg kan leiden tot een hoger energieverbruik.
De aanpak van sommige bedrijven benadrukt het belang van het creëren van energiezuinigere AI-modellen, wat direct de totale energievraag vermindert. Wijdverspreide toepassing van strategieën voor warmtehergebruik en groene energie door cloudproviders en datacenters is essentieel. Het integreren van deze oplossingen met grootschalige high-performance AI-computing blijft echter een belangrijke uitdaging.
Naast milieukwesties moet duurzame AI ook ethisch zijn. Dit omvat het aanpakken van vooroordelen in algoritmen, het waarborgen van gegevensprivacy en het overwegen van de mogelijke impact op werkgelegenheid. Een echt duurzaam AI-ecosysteem moet gebaseerd zijn op principes van eerlijkheid, transparantie en verantwoordelijkheid. De AI-wet van de Europese Unie is een belangrijke stap in deze richting en streeft naar een juridisch kader voor betrouwbare AI.
Veelbelovende oplossingen
- Hergebruik van restwarmte
Leafcloud (Nederland) gebruikt restwarmte van datacenters om gebouwen te verwarmen. Blockheating (Nederland) verwarmt kassen met restwarmte. Equinix (Frankrijk) verwarmt het Olympische Zwemcentrum in Parijs met gerecyclede serverwarmte. - Efficiënte technologieën
NVIDIA (VS) vermindert de ecologische voetafdruk van zijn grafische processors (GPU’s). Sustainable Metal Cloud – SMC (Singapore) gebruikt dompelkoeling voor zijn datacenters, wat het energieverbruik met maximaal 50% vermindert. - Efficiëntie van AI-modellen
DeepSeek (China) heeft vooruitgang geboekt in AI-energie-efficiëntie, waarbij hun nieuwste model aanzienlijk minder rekenkracht gebruikt dan vergelijkbare modellen. Dit kan AI-energieverbruik revolutioneren, hoewel verdere verkenning nodig is.
Duurzaam en ethisch AI-ecosysteem
In de toekomst zijn twee belangrijke strategieën cruciaal voor het aandrijven van duurzame AI. Ten eerste het optimaliseren van de efficiëntie van AI-modellen, toepassingen en hardware, ten tweede het hergebruiken van restwarmte van datacenters om netto-nul-emissies te bereiken. Alleen door gezamenlijke inspanningen van onderzoekers, beleidsmakers en industrieleiders kunnen we een echt duurzaam en ethisch AI-ecosysteem realiseren.
Auteur bijdrage:
Gohar Sargsyan,
Hoofd Duurzaamheidszaken Europa bij Tata Consultancy Services
