Klimaforsker til utviklere: – Unngå de kraftigste modellene!
Sintef-forsker ber selskaper og utviklere tenke seg nøyere om når de bruker KI. – Det er stort sett bare enkeltstående utviklere som tar problematikken på alvor.
Publisert
Forrige uke lanserte Miljøfyrtårnet og Sintef Digitale Mål og tiltak for bærekraftig KI i prakis.
De har sett på hvordan KI sitt klimaavtrykk virker vanskelig å forholde seg til for mange klimabevisste bedrifter og ansatte.
Mange virksomheter er fortsatt i eksperimenteringsmodus og bruker KI ganske fritt. Uten å tenke så mye på miljøpåvirkningen eller hvorvidt man får en målbar verdiskapende effekt. De mener utviklere bør bli mer bevisst over eget forbruk.
– Mål det dere faktisk kan måle, og ta bevisste valg om modell, bruk og drift, sier forskerne i rådene sine til bedrifter.
En av forskerne er Sintef-forsker Erik Johannes Husom.
– Datateknologi har et svært stort klimaavtrykk, og den nye KI-bølgen fører til en ytterligere forverring av miljøpåvirkningen, sier han til kode24.
Stort sett enkeltstående klimaengasjerte som bryr seg
Han er en av forskerne som har jobbet med rådene. Husom jobber også aktivt med forskningen «Computing within Limits», som ikke bare handler om KI, men om hvordan man kan bruke datateknologi på en måte som respekterer planetens tålegrenser.
– Utenom akademia har jeg inntrykk av at det stort sett er spesielt enkeltstående klimaengasjerte utviklere som tar problematikken på alvor, legger han til.
Gjennom bærekraftsverktøyet LUMA, skal Sintef og Miljøfyrtårn gjøre det lettere å jobbe systematisk med mer ressurseffektiv KI.
Miljøfyrtårn er et miljøsertifikat for bedrifter, som brukes som bevis på at virksomheten tar samfunnsansvar og jobber strukturert med bærekraft og miljø.
Er KI-bruk verdt klimakostnaden?
Sintef-forkseren mener virksomheter og ansatte må bli mer bevisst på klimakostnader.
– Hvordan skal så en programvareutvikler eller en virksomhet vurdere om klimakostnaden til KI-bruk er verdt nytteverdien eller ikke?
– Dette er jo egentlig det store underliggende problemet for hele klimakrisa – kostnadene ligger for langt unna de fleste av oss, i enden av en lang hendelseskjede som vi føler vi ikke har påvirkningsmakt over.
Han sammenlikner problemer sett fra mikro- og makronivå: Husom sier at når man jobber på «mikronivå», så forholder man seg ikke til disse kostnadene – strømforbruket foregår i et datasenter i et annet land.
– Likeså med det økte presset på strømnettet, og materialutvinningen til maskinvaren som skjer under forferdelige arbeidsforhold på et annet kontinent, sier han.
Og påpeker også hvordan det elektroniske avfallet fra foreldet maskinvare dumpes på andre siden av kloden.
– Som brukere av KI ser man først og fremst mulighetene for å effektivisere arbeid; å få ting gjort, legger Husom til.
Makronivå: Kostnadene er tydelige
Mens på makronivå ser man kostnadene tydelig.
Husom forklarer punktvis:
- Han sier man har sett en svært rask utvikling fra at man fikk KI-assistenter for programvareutvikling i 2021 (GitHub Copilot)...
- ...til at chatbotter ble allemannseie i 2022-2023...
- ... til at KI-agenter (og spesielt «coding agents») virkelig har tatt av fra slutten av 2025.
– Dette har ført til at det totale klimaavtrykket til KI, hovedsakelig generativ KI, er svært stort, og at det brukes enorme ressurser, som energi, materialer og penger, på å både utvikle og drifte KI-modellene, sier Husom.
– Utbyggingen av datasentre fører til store økninger i strømforbruk, og tek-selskaper som har voldsomme økninger i klimaavtrykk – til tross for nullutslippsmål, legger han til.
Penger styrer bruken
– Så hva skal man som utvikler gjøre?
– Poenget her er ikke at man aldri skal bruke KI, men at vi er nødt til å ta hensyn til kostnadene, sier Husom.
Forskeren sier at man nå har sett store prishopp for KI-tjenester den siste tiden, og det er tydelig at penger styrer bruken mye mer enn miljøkostnader.
Men tror at vi allerede ser at prisøkningen på KI-tjenester kan bidra til mer fornuftig bruk av disse verktøyene.
– Jeg tenker at dersom folk hadde betalt en rettferdig pris for KI-bruken eller brukt lokale KI-system, altså språkmodeller, som kjører på egen laptop istedenfor i «skyen» på et datasenter, så hadde bruken ganske sikkert blitt mye mer klimavennlig og effektivt.
– Det er fordi overdreven bruk enten hadde blitt for dyrt eller tatt altfor lang tid, sier han.
– Unngå tenkemodus
– Har du konkrete tips til utviklere som vil være mer miljøvennlig i bruken av KI?
– Jeg mener man må unngå å bruke de mest kraftige modellene og «tenkemodusene» med mindre det faktisk er nødvendig, spesielt når man bruker KI-agenter og «coding agents».
Og legger til at det er enorme forskjeller i strømforbruk på de ulike modellene.
– Unngå å bruke generativ KI om man ikke trenger det.
For eksempel mener han at det er fullstendig unødvendig å bruke KI-genererte bilder som «fyll» og generelle illustrasjoner i presentasjoner.
– Bruk heller bilder som allerede eksisterer, sier Husom.
Videre forklarer han at det å bruke lokale (self-hosted) KI-modeller løser flere problemer:
– Som regel er de mer klimavennlige, man har kontroll på om de kjører på fornybar energi eller ikke, man har mer oversikt på personvern og sikkerhet, og det bidrar til egen digital suverenitet, legger han til.
Sunt med litt KI-skam
I 2018 ble flyskam en sterk bevegelse. Det er en følelse av dårlig samvittighet for klimautslippene fra flyreiser.
– Kan det være vi får en ny skam-bølge? KI-skam?
– Jeg tror det kan være sunt med litt «miljøskam» rundt aktiviteter som er svært kostnadskrevende. Klimakrisen er et globalt problem, og vi er alle med på å forårsake den, dog i svært ulik grad, sier Husom.
– Jeg ser allerede at i noen miljøer er man svært bevisst på klimaavtrykket til KI, men jeg tror at økonomiske kostnader vil være mer styrende for forbruket enn klimakostnadene.
Foretrekk oss i Google Discover
Ved å legge oss til som foretrukket kilde i Google vil du blant annet få opp flere av sakene våre i Google Discover. Tusen takk for støtten!
