Zijn AI-systemen energiezuiniger en duurzamer dan mensen?

Stel je voor dat je een kunstenaar bent. Je zou dagenlang aan een meesterwerk kunnen werken, waarbij je je energie en focus in elke penseelstreek stopt. Maar wat als een computer in minder dan een minuut iets even indrukwekkends zou kunnen maken?

Het is geen sciencefiction; het is de kracht en realiteit van kunstmatige intelligentie (AI).

Maar wat verbruikt meer energie en heeft meer impact op onze planeet: jij met je kwast en canvas of de computer?

Koolstofvoetafdrukken: mensen versus AI-modellen

Als we de werkelijke kosten van energieverbruik onderzoeken, vertellen de cijfers een voorspelbaar verhaal.

Laten we beginnen met het menselijk brein, een wonder van energie-efficiëntie, dat op ongeveer 12 watt aan vermogen werkt.

Vergelijk dit met consumentencomputers met krachtige GPU’s zoals de NVidia 3090, die ongeveer 650 watt kunnen verbruiken bij het uitvoeren van rekenintensieve taken. Dat is meer dan 50 keer het energieverbruik van het menselijk brein voor een enkele computeropstelling.

Maar de inzet is nog hoger als we ons richten op de zakenwereld.

Denk aan een NVidia h100 in een datacenter, dat alleen al ongeveer 700 watt aan vermogen nodig heeft. Een supercomputer cluster, aangestuurd door een verbluffende 10.000 h100 GPU’s, kan die energiebehoefte opvoeren tot duizelingwekkende hoogten — gelijk aan een half miljoen keer het vermogen dat uw hersenen gebruiken.

Deze cijfers geven niet alleen een hint naar de toenemende energiebehoefte van geavanceerde computing; ze werpen ook een schrijnend licht op het duurzaamheidsprobleem dat centraal staat in de AI-revolutie.

We worden collectief geconfronteerd met een cruciale vraag: hoe verzoenen we de meteoriet-achtige opkomst van AI-mogelijkheden met de dringende behoefte aan milieuverantwoordelijkheid?

Terwijl we racen naar een steeds digitalere toekomst, moeten we worstelen met de werkelijke kosten van onze technologische honger naar energie.

Het dilemma van energie-efficiëntie in AI en menselijke activiteit

Zoals het oude gezegde luidt: je kunt niet verbeteren wat je niet meet. Het vergelijken van menselijke CO2-voetafdrukken met AI-modellen is echter inherent gebrekkig vanwege de complexiteit van het definiëren van grenzen in een snel evoluerend gebied dat transparantie en toegankelijke gegevens mist.

Het maken van een nauwkeurige schatting van de CO2-voetafdruk voor AI blijft een uitdaging zonder gedetailleerde informatie over hardware, energieverbruik en energiebronnen.

Onderzoekers van de University of California-Irvine en MIT publiceerden een studie die een levendige discussie heeft aangewakkerd onder top AI-professionals. Het onderzoek daagt vooropgezette ideeën uit over het energieverbruik van generatieve AI-modellen zoals ChatGPT.

Volgens de bevindingen zijn de koolstofdioxide-equivalenten (CO2e) die door ChatGPT worden uitgestoten bij het genereren van een pagina met tekst 130 tot 1500 keer lager dan die welke worden uitgestoten door een mens die dezelfde activiteit uitvoert.

Op dezelfde manier bleek dat AI-modellen als Midjourney of OpenAI’s DALL-E 2 bij het maken van afbeeldingen 310 tot 2900 keer minder CO2e uitstoten dan mensen.

De studie concludeert dat AI-technologie veelbelovend is voor het uitvoeren van verschillende taken en tegelijkertijd aanzienlijk minder CO2-uitstoot genereert dan menselijke activiteiten.

Waarom AI en menselijke vaardigheden niet eenvoudig te vergelijken zijn

Het gesprek over de energie- en resourcekosten van AI versus mensen is verre van zwart-wit; het is een genuanceerd landschap met verschillende benchmarks. AI-systemen hebben mensen bijvoorbeeld al lang ingehaald in prestaties en energie-efficiëntie in sommige domeinen zoals schaken.

Toch biedt dit geen alomvattend beeld van de capaciteiten van AI in het brede spectrum van menselijke activiteiten.

Stel je een taak voor waarbij een AI-model een jaar lang is getraind en deze miljarden keren heeft uitgevoerd voor verschillende mensen, terwijl een mens 30 jaar lang voor dezelfde taak heeft getraind, maar deze slechts tientallen keren heeft uitgevoerd. AI lijkt in deze specifieke context misschien efficiënter, maar het is cruciaal om te onthouden dat mensen een veelvoud aan taken uitvoeren die AI nog niet aankan.

Het vergelijken van energieverbruik in dergelijke gevallen wordt niet alleen moeilijk vanwege deze technische verschillen, maar ook vanwege ethische overwegingen. Mensen hebben levens buiten hun “taken” en deze levens verbruiken middelen die doorgaans niet worden meegerekend in een directe vergelijking.

Duurzaamheid in het AI-tijdperk: meer vragen dan antwoorden

De vergelijking tussen AI en het verbruik van menselijke hulpbronnen is beladen met technische en ethische complexiteiten. Momenteel is AI geoptimaliseerd voor gespecialiseerde taken in plaats van het brede scala aan activiteiten die het menselijk leven vormen. Dus hoewel AI in specifieke benchmarks efficiënter lijkt, is het niet per se een eenvoudige of eerlijke vergelijking.

Op ethisch vlak hebben mensen het recht om te bestaan ​​en hulpbronnen te verbruiken voor overleving en welzijn, iets dat doorgaans niet ‘uitgeschakeld’ is zoals we een machine zouden kunnen uitschakelen. Zonder ons te verdiepen in ethisch troebel water, kunnen we het levenslange verbruik van hulpbronnen van een mens niet adequaat meten tegen een AI-model.

Conclusie

Zoals aangegeven door AI-onderzoeker en klimaatleider bij HuggingFace, Sasha Luccioni:

“Je kunt de koolstofemissies van mensen en objecten niet vergelijken. Mensen zijn meer dan alleen het werk dat ze doen.”

Man, this preprint is really the gift that keeps on giving.
In case people missed my previous PSA : you can't compare the carbon emissions of people and objects. Humans are more than just the work that they do.
(Also, that paper makes a lot of false assumptions in general) https://t.co/bZA414J9YI

— Sasha Luccioni, PhD 🦋🌎✨🤗 (@SashaMTL) September 19, 2023

De ontbrekende schakels in de beschikbaarheid van gegevens beperken onze mogelijkheid om milieueffecten uitgebreid te analyseren. Er is een transparante, op wetenschap gebaseerde aanpak nodig om deze complexiteiten te overwinnen.

De vraag waarmee we worden geconfronteerd, is veel groter dan wie of wat energiezuiniger is. We moeten vermijden dat we partij kiezen en ons bezighouden met de complexiteiten die ten grondslag liggen aan onze keuzes.

Als AI onze toekomst moet zijn, laat het dan een toekomst zijn die we bewust kiezen, met volledige kennis van de kosten — niet alleen in watt of koolstofemissies, maar in de textuur van onze menselijke ervaring en de gedeelde verantwoordelijkheid die we hebben voor de planeet die we thuis noemen.