Påvirkningen av AI på bærekraft og overvåking av dette.

Dialogic gjennomførte på oppdrag fra Kunnskapsdepartementet en undersøkelse av bærekraftsinnvirkningen av utviklingen og bruken av AI, og hvordan dette best kan overvåkes. Vi gjorde dette i samarbeid med Pb7 Research og Universitetet i Utrecht. Det har blitt skrevet mye i media og vitenskapelig litteratur om innvirkningen av AI på bærekraft. Det er også blitt gjort antakelser om hvor mye energiforbruk for eksempel en ChatGPT-forespørsel vil medføre, og sammenlignet det med for eksempel vanlige søk. Estimatene varierer mye, hovedsakelig på grunn av forskjeller i avgrensning, beregningsmetode og antakelser. Formålet med denne studien er ikke å bekrefte disse estimatene eller komme med nye. Hovedmålet er å gi innsikt i de underliggende faktorene og hvordan de henger sammen, for å kunne bidra til politikkutvikling. For å kunne gjøre dette går denne studien mer i detalj om hvordan AI fungerer og kjeden mellom AI-bruk og den endelige bærekraftsinnvirkningen. Vi gir også innsikt i forventede fremtidige utviklinger. Tilbudet av AI-tjenester er i kraftig utvikling. Forskjellige markedsaktører prøver å erobre markedet og tilbyr i den forbindelse billige eller gratis AI-tjenester. Den viktigste trenden på teknologiområdet er oppskaleringen av AI, spesielt når det gjelder omfanget av AI-modeller (antall parametere), regnekraft som brukes til opplæring, og regnekraft ved inferens (gjennom tidsmessig skalering og på grunn av fremveksten av agentisk AI). Til slutt ser vi økende differensiering (forskjellige modellvarianter og tilhørende priser, samt dynamisk prising). Tilbudet er sterkt avhengig av tilgjengelig (regne)kapasitet i datasentre. Mye av AI leveres fra utlandet til nederlandske brukere. Tilgjengeligheten av regnekraft, blant annet for AI, er begrenset i Nederland minst frem til 2030. Bruken av AI omfatter antall brukere (adopsjon), intensiteten av bruk og kvaliteten på bruket. Adopsjonen av AI øker både blant forbrukere og bedrifter. Det er ennå ikke tydelig hvordan intensiteten av bruken vil utvikle seg, hvilke AI-funksjoner vil brukerne fortsette å bruke regelmessig? Det er imidlertid klart at utviklingen av bruken i stor grad er tilbudsbetinget. Tilbyderne av AI-tjenester er i sterk konkurranse med hverandre og tilbyr stadig bedre AI-tjenester gratis eller til lave priser. En viktig begrensning her er tilgjengeligheten av regnekraft. Spesielt bruk av AI for generering av bilder og video krever mye regnekraft. I fremtiden forventer vi at utviklingen av bruken av AI vil være mer etterspørselsdrevet. Det er tre relevante faser der AI bruker energi: - Innhenting og behandling av data som er nødvendig for å trene AI. - Trening- og evalueringsfasen som følger er svært energikrevende. - Inferensfasen: her avhenger energiforbruket primært av bruken. AI for generering av bilder bruker betydelig mer energi enn AI som genererer tekst, og ved videoproduksjon er energiforbruket enda større. I Nederland er energiforbruket av AI begrenset av tilgjengeligheten av datamaskinskapasitet i datasentre til minst 2030. Det nåværende energiforbruket av AI i Nederland ble anslått å være mellom 41 GWh og 107 GWh per år i 2023. Avhengig av valgt fremtidsscenario kommer vi i 2030 til et forbruk på 2,9 TWh (midtscenario) til 4,7 TWh (høyeste scenario) per år. Hovedtypen utslipp som følge av AI er CO2-utslipp ved produksjon av nødvendig energi i trening- og inferensfasen. På dette tidspunktet skjer disse utslippene primært rundt datasentre. Siden det for tiden er mer etterspørsel enn tilbud, er det relevant å se på utslippene fra datasentre i Nederland som brukes til AI. Vannforbruket til datasentre der AI-trening og -inferens finner sted, innebærer bruk av vann til kjøling. Det er for tiden ingen stor belastning på den nederlandske drikkevannsforsyningen, og dette utgjør heller ikke en fare. Datacentre i Nederland må imidlertid på grunn av risikoen for utilgjengelighet av drikkevann, se etter alternative kjølingsmetoder som bruker mindre eller ingen drikkevann.