Jarenlang hebben technologiegiganten op agressieve wijze het idee gepromoot dat kunstmatige intelligentie (AI) een belangrijke oplossing voor de klimaatverandering zal zijn. Google heeft bijvoorbeeld beweerd dat AI de mondiale uitstoot van broeikasgassen tegen 2030 met 5 tot 10% zou kunnen verminderen – een aanzienlijk aantal dat overeenkomt met de jaarlijkse uitstoot van de Europese Unie. Bij nadere beschouwing blijkt echter dat deze beweringen gebaseerd zijn op wankel bewijs en vaak dienen om een explosieve, energie-intensieve uitbouw van de AI-infrastructuur te rechtvaardigen.
De realiteit is dat een groot deel van de hype rond de klimaatvoordelen van AI geen wetenschappelijke onderbouwing heeft. Energieonderzoeker Ketan Joshi onderzocht de beweringen van Google en ontdekte dat het reductiecijfer van 5 tot 10% afkomstig was uit een BCG-analyse uit 2021 die zich baseerde op ‘ervaring met klanten’ – een vage en ongefundeerde bron. Deze schatting ontstond gemakshalve vóór de huidige AI-hausse, aangedreven door energievretende generatieve modellen zoals ChatGPT.
De energiekosten van AI-groei
Technologiebedrijven haasten zich om AI te ontwikkelen, maar dit brengt een hoge milieuprijs met zich mee. In de VS is de uitbreiding van datacenters om deze AI-systemen van stroom te voorzien zo groot dat kolencentrales operationeel blijven en honderden gigawatts aan nieuwe gasstroom aan het elektriciteitsnet worden toegevoegd. Ondanks deze kosten benadrukken tech-managers dat de voordelen van AI groter zijn dan de energiebehoefte. Het Earth Fund van Jeff Bezos heeft evenementen georganiseerd waarin AI wordt gepromoot als een ‘milieukracht ten goede’, terwijl voormalig Google-CEO Eric Schmidt betoogt dat focussen op AI effectiever is dan proberen de bestaande klimaatdoelen te bereiken. OpenAI-CEO Sam Altman heeft zelfs beloofd dat AI het klimaat zal ‘repareren’.
Uit een nieuw rapport van Joshi, gesteund door milieuorganisaties, blijkt echter dat slechts een kwart van de ruim 150 beweringen over de klimaatvoordelen van AI wordt ondersteund door academisch onderzoek. Bij meer dan een derde van deze beweringen ontbreekt enig publiekelijk aangehaald bewijs.
De generatieve AI-verbinding
Het probleem is niet alleen het gebrek aan bewijs; het is wat soort AI-bedrijven aanprijzen. Veel oudere, minder energie-intensieve machine learning-toepassingen worden al lang op wetenschappelijk gebied gebruikt om de uitstoot te verminderen. Maar het is generatieve AI – ChatGPT, Gemini en vergelijkbare modellen – die de huidige uitbouw van datacenters aanstuurt. Bedrijven halen deze twee vaak door elkaar, waardoor ze ten onrechte suggereren dat alle AI even nuttig is.
Transparantie en verantwoording
Experts stellen dat technologiebedrijven transparant moeten zijn over de energiekosten van hun AI-ontwikkeling. Joshi pleit voor volledige openbaarmaking van het energieverbruik en stelt dat als bedrijven bang zijn voor overdrijving, ze exacte cijfers moeten vrijgeven: “Als [technologiebedrijven] zich zorgen maken dat mensen de klimaateffecten van generatieve AI overdrijven of overdrijven, dan zou niets hen ervan moeten weerhouden te zeggen: ‘Oké, onze energiegroei dit jaar bedroeg zes terawattuur, en twee daarvan waren voor generatieve AI.'”
Het verhaal dat we enorme AI-modellen nodig hebben – en de quasi-oneindige energie om ze aan te drijven – dient om ons ervan te overtuigen dat dit de enige mogelijke toekomst is. Kleinere, efficiëntere modellen kunnen vaak vergelijkbare resultaten bereiken tegen een fractie van de milieukosten, maar ze worden genegeerd ten gunste van de groter-is-beter-aanpak waar de technologiegiganten de voorkeur aan geven.
Conclusie
De beweringen dat AI de planeet zal redden zijn grotendeels ongefundeerde hype. De snelle uitbreiding van de generatieve AI-infrastructuur drijft de vraag naar energie op, zonder duidelijk bewijs van gelijkwaardige klimaatvoordelen. Totdat technologiebedrijven prioriteit geven aan transparantie en verantwoording, blijven hun beloften loze gebaren in het licht van een steeds erger wordende klimaatcrisis.
