De milieu-impact van AI
AI heeft veel voordelen: het kan vervelende taken automatiseren, bedrijven efficiënter maken, en voor vertier zorgen. AI kan zelfs bijdragen aan duurzaamheidsdoelstellingen, bijvoorbeeld door de schadelijke effecten van de landbouw te minimaliseren – men noemt dat AI voor duurzaamheid [1]. Maar AI heeft ook keerzijdes. AI-ethici wijzen onder andere naar problemen rond privacy, bias, transparantie, en verantwoordelijkheid. Een probleem waar sinds de laatste vijf jaar over gerapporteerd wordt, aanvankelijk vooral in de computerwetenschappen, is dat AI ook een grote ecologische voetafdruk heeft.
Deze voetafdruk bestaat uit:
- Energieverbruik. Het trainen van AI gaat gepaard met hoge energiekosten, en dus met de uitstoot van broeikasgassen zoals CO2 [2], [3]. Ook het gebruiken van AI – bijvoorbeeld een vraag stellen aan ChatGPT – kost energie. Het gebruiken van AI kost minder energie dan het trainen van AI-modellen, maar gezien de grote schaal waarop AI wereldwijd wordt gebruikt, zijn ook deze energiekosten significant. Volgens The Shift [4] stoot de AI-industrie nu al meer CO2 uit dan de luchtvaartindustrie.
- Materiaalverbruik. AI bestaat niet alleen ‘in the cloud’: het is een infrastructuur, met datacentra en hardware zoals chips, en energie-infrastructuur [5]. Al die machines en chips moeten gemaakt worden, en veel ingrediënten komen uit de mijnbouw, die zeer schadelijk is voor de natuurlijke omgeving.
- Waterverbruik. Datacentra worden snel warm, en er wordt water gebruikt om de machines af te koelen. Onderzoekers rapporteren dat het verwerken van 20-40 prompts in ChatGPT een halve liter water vereist – dat telt snel op [6].
Welke oplossingen zijn er?
Onderzoek naar de milieu-impact van AI is pas van recente datum. Dat komt voornamelijk door de komst van ChatGPT en de enorme hoeveelheid energie die nodig was om dat model te trainen. Zeker in de computerwetenschappen is bewustzijn hierover aan het groeien. Experts stellen allerlei oplossingen voor, bijvoorbeeld om het trainen en gebruiken van AI
energie-efficiënter te maken, meer in te zetten op hernieuwbare energiebronnen voor datacentra, en hardware duurzamer te produceren.
Toch zijn deze technologische oplossingen niet voldoende. Als AI efficiënter wordt, betekent dit ook dat het goedkoper wordt. Dan gaat AI waarschijnlijk juist meer gebruikt worden, en groeit de sector, inclusief de voetafdruk, als geheel. Dit wordt het rebound effect genoemd. Het inzetten van zonne- en windenergie voor datacentra is daarom een goede, maar geen volledige oplossing. Nog niet alle energie is duurzaam, en wanneer een datacentrum een deal sluit met een windpark, kan die groene stroom niet naar nabijgelegen gemeenten. Bovendien gaan de milieuproblemen van AI verder dan energie alleen: denk aan waterverbruik en de benodigde materialen voor de hardware.
Is de milieu-impact van AI ethisch relevant?
De milieu-impact van AI is niet slechts een technologisch probleem, maar ook een ethisch probleem [7], [8], [9]:
- Ecologische schade heeft impact op de levens van mensen, dieren, en natuur, zowel nu als in de toekomst. Het is daarom belangrijk om ecologische schade zoveel mogelijk te voorkomen.
- Een AI kan voordelen hebben voor bepaalde groepen, bijvoorbeeld voor bedrijven die het grootschalig gebruiken, of tech-bedrijven die de AI verkopen, of voor individuen die er plezier uit halen. Dat zijn vaak groepen in het Mondiale Noorden. De gevolgen van klimaatverandering en mijnbouw worden echter in sterkste mate ervaren in het Mondiale Zuiden. Zij die de lusten genieten van AI, zijn niet altijd degenen die de lasten ervan dragen [10].
- De groepen mensen die de grootste lasten dragen, hebben hoogstwaarschijnlijk geen inspraak gehad over het ontwikkelen van de AI. Aan hen is nooit iets gevraagd, maar toch zitten zij met de gebakken peren.
Is AI dan altijd onethisch, gezien de milieu-impact?
Niet elke activiteit die een negatieve ecologische impact heeft, is onethisch. Denk bijvoorbeeld aan autorijden: dat vinden we in alledaagse context meestal niet problematisch. Dat geldt al helemaal als je de auto gebruikt om een zwangere vrouw in nood een lift te geven naar het ziekenhuis. Kortom, een negatieve milieu-impact is geen toereikende voorwaarde om AI te bestempelen als immoreel.
Het is belangrijk om de voor- en nadelen van een AI goed af te wegen, met oog voor de vraag aan welke groepen die voor- en nadelen toevallen. Neem de volgende casus: een AI model brengt voordelen voor enkele consultancybedrijven in Nederland, zoals efficiëntie en werkplezier, maar het is een heel zwaar model dat wordt getraind in een datacenter naast een klein dorpje in Taiwan, waar er een groot watertekort heerst, wat leidt tot gezondheidsproblemen en sterfte [11]. In dit geval biedt de milieu-impact goede redenen om te twijfelen aan de moraliteit van het ontwikkelen en gebruiken van dit specifieke AI-systeem.
Behalve de milieu-impact van AI zijn er ook andere zorgen en overwegingen die we moeten meenemen wanneer we AI ethisch evalueren, zoals zorgen over bias, transparantie, en privacy. De mogelijkheden van AI onderzoeken kan dus ethisch gerechtvaardigd zijn, maar alleen als deze zorgen goed worden overdacht en serieus worden genomen.