AI-afbeelding gebruikt evenveel energie als het opladen van een telefoon - zijn ChatGPT & co. schadelijk voor het klimaat?

Generatieve AI is een krachtige technologie die op verschillende gebieden wordt gebruikt, van productontwikkeling tot medisch onderzoek. Het gebruik ervan heeft echter een aanzienlijke ecologische voetafdruk. Volgens een recente studie van onderzoekers van Hugging Face en de Carnegie Mellon University verbruikt het genereren van één enkele afbeelding met behulp van AI evenveel energie als het volledig opladen van een smartphone.

Het onderzoek, geleid door Sasha Luccioni van Hugging Face, analyseerde de impact van 10 prompts op 88 verschillende (cloud-gebaseerde) AI-modellen. De tool Code Carbon werd gebruikt om het energieverbruik te meten. Uit de analyse bleek dat het maken van afbeeldingen de meest koolstof- en energie-intensieve activiteit was.

1.000 afbeeldingen staan gelijk aan een rit van 4,1 mijl

Het gebruik van een krachtig AI-model zoals Stable Diffusion XL om 1.000 afbeeldingen te creëren, genereert ongeveer dezelfde hoeveelheid kooldioxide als een gemiddelde auto met benzinemotor die 4,1 mijl rijdt, of ongeveer 1,1 kilogram CO₂. Tekstgeneratiemodellen hebben echter een aanzienlijk lagere koolstofvoetafdruk.

Het geanalyseerde model met de laagste CO2-uitstoot produceerde slechts evenveel CO₂ als een reis van 0,0006 mijl in een vergelijkbaar voertuig, of ongeveer 0,002 kilogram CO₂. Als u echter rekening houdt met NPU's die bijvoorbeeld lokaal worden gebruikt, kunnen AI-toepassingen op een veel energie-efficiëntere manier worden uitgevoerd.

Grote AI-modellen dragen bij aan hogere emissies

Men zou kunnen veronderstellen dat de hoge CO₂-uitstoot van AI-beelden te wijten is aan de aanzienlijke hoeveelheid energie die nodig is voor training, aangezien AI-modellen getraind worden met enorme datasets van beelden die verwerkt worden op supercomputers. Het grootste deel van de uitstoot is echter het gevolg van daadwerkelijk gebruik en niet van het trainen van grote modellen.

Luccioni schat dat de energie die wordt gebruikt om grote taalmodellen zoals ChatGPT te trainen al na een paar weken gebruik wordt overschreden. Dit komt doordat de populaire chatbot ongeveer 10 miljoen dagelijkse gebruikers heeft. Studies tonen ook aan dat het uitvoeren van grote generatieve modellen aanzienlijk meer energie kost dan het gebruik van specifiekere modellen die alleen nodig zijn voor specifieke taken.

Als u een specifieke toepassing uitvoert, zoals het doorzoeken van e-mail ... hebt u dan echt die grote modellen nodig die alles kunnen? Ik zou zeggen van niet.

- Sasha Luccioni

Luccioni hoopt dat de resultaten het bewuste gebruik van generatieve AI en de selectie van energie-efficiëntere modellen waar mogelijk zullen aanmoedigen. De onderzoekers willen het bewustzijn over dit onderwerp vergroten en bedrijven aanmoedigen om meer verantwoordelijkheid te nemen voor hun energievoetafdruk.

De verantwoordelijkheid ligt hier bij het bedrijf dat de modellen maakt en er winst mee maakt.

- Jesse Dodge, een onderzoekswetenschapper aan het Allen Institute for AI