AI og bærekraft – Er kunstig intelligens miljøets redning?

Kan AI og bærekraft forenes? Dagens forbruk av kunstig intelligens koster miljøet enormt mye i form av skyhøyt strømforbruk, men kan AI til tross for høyt energiforbruk hjelpe oss med energikrisen?

I løpet av det siste tiåret har kunstig intelligens (AI) gjort store fremskritt. Fra taleassistenter på mobiler til automatiserte fabrikker og algoritmer som effektiviserer digital markedsføring og salg. For ikke å glemme ChatGPT sitt inntog i næringslivet. AI er overalt.

Disse teknologiske fremskrittene gir uendelige muligheter, men medfører også spørsmål rundt bærekraft og miljøkonsekvenser. Med økt bruk av AI, er det viktig å stille spørsmålet: Hvordan påvirker kunstig intelligens vår bærekraftige fremtid?

Strømforbruket bak et enkelt Google-søk

Mange av oss tar for gitt hvor enkelt det er å utføre et Google-søk, men få stopper opp for å tenke over hva som faktisk skjer bak kulissene. Når du skriver inn et søkeord og klikker ‘Enter’, arbeider komplekse algoritmer for å finne de mest relevante resultatene for deg. Dette krever en betydelig mengde datakraft.

Ifølge et estimat fra Google selv, resulterer et søk i omtrent 0,2 gram CO2-utslipp og som verdens største søkemotor håndterer de nesten 13 milliarder søk hver måned. Google kan behandle slike datamengder fordi de har enorme datasentre med tusenvis av servere som kan håndtere store kapasiteter.

Disse sentrene opererer døgnet rundt, krever konstant kjøling for å forhindre overoppheting, og behandler store mengder data i sanntid. Dette gjør dem til noen av de mest energikrevende infrastrukturene i moderne tid.

“Fredag 15. september holder jeg et digitalt innlegg for TEAL AS og Næringshagene i Norge med Temaet “AI & bærekraft – verktøy for for fremtidens virksomhet”. Det er mange spennende innlegg hele uken for deg som er opptatt av bærekraft. Deltakelse er gratis og du finner arrangementet her: https://barekraftsuka.no/”

Ifølge enkelte rapporter kan datasentre stå for så mye som 1-3% av verdens totale strømforbruk, og dette tallet er forventet å vokse med den økende etterspørselen etter digitale tjenester. Her er noen sammenligninger:

All verdens googling krever vanvittige energimengder

Energien brukt i et Google-søk kan drive en 100-watts lyspære i 11 sekunder. Det genererer like mye CO2 som bilen din produserer ved å kjøre omtrent 7,5 cm, og produserer like mye CO2 som du puster ut på to sekunder. Det høres kanskje ikke så mye ut, men hva med dette:

Energien fra alle månedlige Google-søk kan drive en 100-watts lyspære i mer enn 4500 år. Det genererer CO2 tilsvarende en kjøretur på over 1 million kilometer, og tilsvarer CO2-utslippet fra pusten din over 800 år. Om ikke det ga deg hakeslepp, hva med dette:

Energien fra alle Google-søk i en måned kan forsyne over 4239 gjennomsnittlige hjem med strøm i samme periode. (Utregningene er gjort av Visually.) Og da snakker vi kun om Google-søk, AI-forbruk er et helt annet regnskap, men før vi kommer inn på dette, la oss først vurdere hva dette har å si for din virksomhet.

Hva dette har å si for norske SMBer

Norske små og mellomstore bedrifter (SMBer) benytter kunstig intelligens i stadig større grad for å effektivisere driften. Hvor mange som tenker på miljøpåvirkningen av deres teknologibruk vites ikke, men de færreste jeg har truffet snakker om AI og bærekraft.

Strømforbruket kan øke betraktelig med økt bruk av AI-drevne løsninger, noe som fører til et større karbonavtrykk. Bærekraftig bruk av AI kan derimot være en konkurransefordel for SMBer i Norge.

LES OGSÅ: Slik utvikler du en bærekraftig bedrift med AI

Forbrukerne blir stadig mer bevisste på miljøet og er villige til å støtte bedrifter som tar bærekraftige valg. Ved å implementere grønnere løsninger og være transparente om deres bruk av teknologi, kan norske SMBer posisjonere seg som ledere innen AI og bærekraft, en sak som blir mer aktuell for hver dag som går.

Hvor mye strøm bruker AI?

Når vi tenker på AI, kan det være fristende å se på det som en “virtuell” teknologi uten fysisk fotavtrykk. Men sannheten er at trening av avanserte AI-modeller kan ha et betydelig karbonavtrykk.

For eksempel kan treningen av en enkelt dyp læringsmodell, avhengig av dens kompleksitet og datamengden den behandler, generere like mye karbonavtrykk som flere biler gjør i hele deres levetid.

Dette skyldes at det ofte kreves tusenvis, om ikke millioner, av iterasjoner for at modellen skal optimalisere seg. Hvert trinn krever beregninger, og disse beregningene krever energi. Med veksten i “big data” og behovet for mer avansert analyse, øker energibehovet proporsjonalt.

Karbonavtrykket kommer fra energien som kreves for å drive datamaskinene og kjølesystemene, samt produksjonen og vedlikeholdet av selve maskinvaren. Når vi vurderer “AI og bærekraft”, må vi derfor også tenke på karbonavtrykket av AI.

Mye av Googles energibruk drives også av AI-algoritmer, enten det er for søk, talegjenkjenning eller bildeanalyse. Kunstig intelligens, spesielt dyp læring og nevrale nettverk, krever prosessering av store mengder data.

Er alle AI-systemer like energikrevende?

Nei, ikke alle AI-systemer er like energikrevende. Mens dyp læring og avanserte modeller krever mye strøm, finnes det enklere algoritmer som er langt mindre energikrevende. Samtidig forskes det på å redusere energibruken av AI-systemer uten at det hemmer ytelsen.

En ting som er sikkert allerede i dag er at servervalget påvirker hvorvidt AI lar seg forene med bærekraft. Mer effektive servere kan utføre de samme oppgavene med mindre energi.

Grønne Datasentre

Flere teknologiselskaper jobber med å utvikle grønne datasentre, drevet av fornybar energi som sol- eller vindkraft. Plassering av datasentre i kaldere klima kan også redusere behovet for kjøling, som er en annen stor energikostnad. For eksempel har Facebook et datasenter i Luleå, Sverige, som drar nytte av det kalde klimaet for naturlig kjøling, samtidig som det bruker 100% fornybar energi.

Et av de mest kjente eksemplene på et grønt datasenter i Norge er Lefdal Mine Datacenter (LMD). Her er noen bærekraftige aspekter ved dette datasenteret:

1. Beliggenhet i en tidligere gruve: LMD ligger i en gammel gruve i Lefdal, ved Nordfjord. Dette gir naturlig beskyttelse og kjøling, noe som reduserer behovet for ekstra energi for å kjøle ned serverne.
2. Bruk av fornybar energi: Norge har en overflod av fornybar energi, spesielt fra vannkraft. LMD utnytter dette ved å drive datasenteret utelukkende med fornybar energi.
3. Kjøling med fjordvann: LMD bruker kaldt vann fra fjorden for å kjøle ned serverne. Dette reduserer behovet for tradisjonelle, energikrevende kjølesystemer.
4. Skalerbarhet: LMD er designet for å være skalerbart, noe som betyr at det kan vokse i takt med behovet uten å måtte bygge nye bygninger eller infrastruktur.
5. Samarbeid med teknologipartnere: LMD samarbeider med flere store teknologiselskaper for å sikre at de bruker den mest energieffektive teknologien tilgjengelig.

Dette er bare noen av de bærekraftige tiltakene ved Lefdal Mine Datacenter. Generelt er Norge et attraktivt sted for grønne datasentre på grunn av vår tilgang på fornybar energi og kaldt klima.

Utnyttelse av Spillvarme: Noen datasentre ser på muligheten av å knytte til seg varmekrevende produksjon. Ved å etablere veksthus ved siden av datasenteret kan man produsere både tradisjonelle grønnsaker og tropiske varianter som normalt sett krever mye energi i Norge.

Et annet innovativt eksempel er Norwegian Lobster Farm, som har etablert produksjonen sin av hummer like ved et datasenter. De vil bygge et nytt anlegg for å utnytte spillvarmen fra kjølevannet. Hummer trives best i vann med temperaturer over 20 grader, noe som fremskynder veksten betraktelig. Norwegian Lobster Farm aler opp hummer fra yngel til 400g porsjonshummer – som de eneste i verden.

Veksten av AI og dens fremtidige energibehov

Med den økende avhengigheten av kunstig intelligens i nesten alle sektorer, fra helsevesen til finans, vil behovet for kraftigere AI-algoritmer og større datamengder bare fortsette å vokse. Dette fører til en eksponentiell økning i behovet for datasenterkraft og dermed også energi.

Hvis den nåværende trenden fortsetter, kan AI bli en av de største energiforbrukerne i nær fremtid. Dette gir et presserende behov for å innovere og utvikle bærekraftige metoder for trening av AI-modeller og drift. Utfordringen med å forene AI og bærekraft bør derfor stå sentralt i enhver diskusjon om teknologisk fremgang og miljøvern.

Konsekvensene av AI’s energiforbruk

Når vi snakker om “AI og bærekraft”, er miljøkonsekvensene av AI’s energiforbruk av øverste prioritet. Selv om mange teknologiselskaper har begynt å migrere til fornybare energikilder for å drive sine datasentre, er det fremdeles et betydelig antall som er avhengig av fossile brensler. Dette fører til en økning i utslipp av drivhusgasser.

I tillegg har produksjonen av nødvendig maskinvare for AI et betydelig miljøavtrykk, slik som spesialiserte GPUer (grafikkprosesseringsenheter) og TPUer (AI-akselerator, integrert krets utviklet av Google for maskinlæring i nevrale nettverk). Utslipp fra produksjon, samt gruvedrift av sjeldne metaller nødvendige for disse komponentene, kan ha en varig innvirkning på miljøet.

Selv om datasentre i seg selv ikke avgir forurensende stoffer som for eksempel fabrikker i industrien, kan kraftverkene som forsyner dem gjøre det. Hvis et datasenter drives av ikke-fornybare kilder, som kull, bidrar det indirekte til redusert luftkvalitet. Videre kan avhengigheten av fossile brensler for energi også forsterke geopolitiske spenninger, gitt konkurransen om begrensede ressurser, og dette gjelder ikke bare energi, men også vann.

Datasentre krever betydelige mengder vann for kjøling. Hvis dette ikke håndteres riktig, kan det belaste lokale vannressurser, spesielt i områder hvor vann er en knapp ressurs. Det er også potensial for termisk forurensning hvis det oppvarmede vannet som brukes til kjøling returneres til naturlige vannkilder uten tilstrekkelig behandling.

Økonomiske konsekvenser for bedrifter

Fra et forretningsperspektiv kan AI’s energiforbruk også føre til økte driftskostnader. Ettersom energiprisene stiger og etterspørselen etter AI øker, vil bedrifter som er avhengige av disse teknologiene få større kostnader.

Dette kan igjen føre til en vekst i prisen på AI-drevne tjenester og produkter. Med andre ord, “AI og bærekraft” er ikke bare et miljøspørsmål, men også et økonomisk spørsmål som kan påvirke konkurranseevnen til bedrifter i et raskt voksende marked.

Derfor er diskusjonen om AI og bærekraft også et etisk spørsmål om rettferdig fordeling. Mens noen få store teknologiselskaper kan ha råd til å forbruke store mengder energi, mangler mange deler av verden grunnleggende energitilgang.

Balansen mellom innovasjon i “AI og bærekraft” og rettferdig fordeling av ressurser blir dermed også en viktig politisk diskusjon.

Hvordan AI kan styrke vår bærekraft

Kunstig intelligens har evnen til å analysere enorme datamengder på kort tid, noe som gir den muligheten til å oppdage mønstre og innsikter som kan være skjult for det menneskelige øyet. Dette kan gi oss effektive og praktiske verktøy for å utvikle bærekraftige virksomheter.

Som eksempel kan bruk av AI-verktøy hjelpe landbrukssektoren ved å analysere satellittbilder for å optimalisere vanning og forutsi hvor mye som kan høstes. Dette reduserer ressursforbruket og øker produktiviteten.

I industrien brukes AI til å forutsi hvilke komponenter som mest sannsynlig vil feile, slik at de kan byttes ut proaktivt. Dette fører ikke bare til mer effektiv drift, men også til mindre avfall.

“AI og bærekraft” krysser også stier når det kommer til energieffektivitet. Ved å bruke AI-verktøy i bygg kan man automatisk justere oppvarming, ventilasjon og klimaanlegg for å minimere energiforbruket uten å gå på bekostning av komfort. AI kan også forutsi strømforbruket til en bygning eller et helt nabolag basert på historiske data, som dermed hjelper strømleverandører med å balansere tilførsel og etterspørsel.

AI og fornybar energi: Optimalisering via bedre forståelse

Fornybar energi, som sol- eller vindkraft, er avhengig av værforholdene, som kan være uforutsigbare. AI kan bidra til å forutsi disse forholdene med høyere nøyaktighet og dermed gjøre det lettere å integrere fornybare energikilder i strømnettet.

Ved hjelp av kunstig intelligens kan vi også optimalisere driften av fornybare energikilder. For eksempel kan AI-verktøy justere vinkelen på solpaneler gjennom dagen for å fange mest mulig sollys, eller endre orienteringen av vindturbiner for å fange vinden mest effektivt.

Ser du etter en foredragsholder som kan oppdatere deg og dine ansatte om kunstig intelligens og nye teknologier som blir viktige for deg og din virksomhet? Ring meg på 97512077 eller finn tid som passer deg for et nettmøte direkte i min kalender her.

Sammenfattende er kombinasjonen av “AI og bærekraft” potensielt en game-changer for vår planet. Selv om det er utfordringer, kan riktig bruk av AI sette oss på en bærekraftig kurs for fremtiden.

Hvorfor bærekraftig fokus øker sjansen for startupsuksess

Fokus på bærekraft vil gi en økende vekst i etterspørselen etter bærekraftige produkter og tjenester. “AI og bærekraft” er en del av denne trenden, og startups med bærekraft som en sentral del av sin misjon og visjon kan få et konkurransefortrinn. Men hvorfor er dette tilfellet?

1. Bærekraftig innovasjon gir konkurransefortrinn

Bærekraft utfordrer bedrifter til å tenke utenfor boksen. Dette er spesielt viktig for startups som ofte mangler ressursene som større selskaper har tilgjengelig. Ved å fokusere på bærekraft, og gjøre dette sentralt i sin forretningsstrategi, kan startups finne innovative løsninger på både gamle og nye utfordringer. Dette vil åpenbart kunne skille deg og din startup fra konkurrenter i markedet.

2. Verden hungrer etter nye løsninger på eksisterende problemer

Mange av dagens miljøutfordringer, som for eksempel plastforurensning eller høye CO2-utslipp, representerer nye forretningsmuligheter. Startups som fokuserer på “AI og bærekraft” kan utforske nye teknologier, materialer, eller forretningsmodeller for å løse disse problemene, og i prosessen skape produkter og tjenester med sterk etterspørsel.

3. Investorer ser etter bærekraftige forretningsmodeller

Ikke glem at også profesjonelle investorer erkjenner at bærekraftig drift ikke bare er bra for planeten, men også for fortjenesten. Bærekraftige startups tiltrekker seg derfor ofte mer oppmerksomhet fra alle typer investorer, som ser etter langsiktige, robuste investeringer.

4. Bærekraftige praksiser bygger tillit og lojalitet hos kunder

Forbrukere i dag er mer oppmerksomme på de etiske og miljømessige konsekvensene av deres kjøp. Ved å fokusere på bærekraft, kan startups bygge sterkere forbindelser med sine kunder. Dette kan lede til høyere kundelojalitet, munn-til-munn markedsføring, og til slutt, økt salg og fortjeneste.

Etabler et sterkt fundament for langsiktig vekst og stabilitet

Ved å bygge en virksomhet rundt prinsippene for bærekraft, kan startups sikre at de er godt posisjonert for langsiktig suksess. Bærekraftige praksiser kan bidra til å beskytte startups mot fremtidige regulatoriske endringer, prissvingninger i råvarer, eller forstyrrelser i forsyningskjeder.

I dag er det kun de store, børsnoterte selskapene som plikter å rapportere på bærekraftsmål.
I denne omgang er det store foretak av allmenn interesse med gjennomsnittlig antall ansatte i regnskapsåret på over 500 som skal rapportere fra regnskapsåret 2024.

Bærekraftsrapportering, klimaambisjoner, klimastrategier og mål om nullutslipp. Det florerer av termer knyttet til hvordan bedrifter kommuniserer sitt arbeid med bærekraft.

Norske krav til bærekraftsrapportering

Siden 1998 har store norske selskaper vært pålagt å presentere informasjon om sitt bærekraftsengasjement. Nå er de nødt til å forklare sin innvirkning på miljø, klima, menneskerettigheter, korrupsjon og sosiale aspekter. Flere og flere selskaper etablerer også spesifikke bærekraftsmål, hovedsakelig relatert til klima og miljø.

Hva med de mindre bedriftene? Vil små bedrifter møte økte krav og forventninger til bærekraft, spesielt nå som fokus på bærekraft, og særlig klima og miljø, intensiveres?

Små og mellomstore bedrifter (SMB) defineres som virksomheter med under 100 ansatte. Til nå ser det ut som om SMB står overfor få nye direkte krav om bærekraftsrapportering. Indirekte krav kan oppstå når større selskaper trenger data fra sine leverandører for verdikjederapportering, men det er fortsatt usikkert hvilken utstrekning og hvilke bransjer dette vil berøre mest.

Bærekraftsrapportering forbereder SMBer på fremtiden

Utover de formelle kravene kan bedrifter støte på forventninger om å levere bærekraftsinformasjon, for eksempel fra leverandørkjedens kunder – selv uten lovpåbud, fra finansinstitusjoner for “grønne” lån, fra endelige forbrukere eller potensielt fra offentlige anskaffelser over tid.

Bærekraftsrapportering og innsamling av informasjon er et felt i kontinuerlig endring. Det er fortsatt uklart hva fremtiden bringer for SMB og krav til rapportering. Uansett, så er det ingen tid å miste, enten du er en startup eller SMB. Men heldigvis finnes det tilgjengelig verktøy som kan lette prosessen.

Med fremveksten av nye AI-verktøy, er det nå mulig for SMBer å automatisere og forbedre prosessen med bærekraftsrapportering. AI kan hjelpe med å analysere store mengder data raskt, identifisere mønstre og trender, og gi innsikt som kan være vanskelig å oppdage manuelt. Dette kan være spesielt nyttig for SMBer som kanskje ikke har de samme ressursene som større selskaper, men som likevel ønsker å oppfylle bærekraftsmål og rapportere om dem på en effektiv måte.

Fremtidige rammeverk og forventninger som vil påvirke SMB vil sannsynligvis være håndterbare og enkle å implementere, selv med begrensede ressurser for evaluering og presentasjon av informasjon.

Derfor er det viktig at SMBer og gründere i oppstartsselskaper stopper opp og vurderer om de gjør det de kan for å forene AI og bærekraft. Det viser seg nemlig i stadig større grad at en bærekraftig tilnærming ikke bare er det rette valget for planetens beste, men også det smarte valget for god, stabil og fremtidsorientert utvikling av din virksomhet.

Tips for grønn forretningsdrift (foruten AI og bærekraft)

Selv om “AI og bærekraft”kan være en sterk kombinasjon, er det også mange andre bærekraftige alternativer og verktøy som din virksomhet kan utnytte. Disse alternativene kan hjelpe bedrifter med å oppfylle fremtidige regulatoriske krav, møte kundenes forventninger og forbedre bedriftens økologiske fotavtrykk.

Alternative verktøy for bedrifter

Foruten kunstig intelligens, finnes det flere verktøy og metoder som bedrifter kan bruke for å fremme bærekraft:

1. Livssyklusanalyse (LCA): Dette er en metode for å vurdere de miljømessige aspektene og potensielle virkningene gjennom et produkts livssyklus fra råvareutvinning gjennom produksjon, bruk og avhending.
2. Grønne forsyningskjeder: Å sørge for at leverandører også følger bærekraftige praksiser kan redusere bedriftens overordnede karbonavtrykk.
3. Sirkulær økonomi: Dette fokuserer på å redesigne forretningsmodeller og prosesser for å minimere avfall og gjøre mest mulig ut av ressurser.

Hvordan AI kan hjelpe deg å konstruere sirkulære modeller

Kunstig intelligens har potensialet til å revolusjonere konseptet med sirkulær økonomi. Ved å analysere store datamengder kan AI identifisere ineffektiviteter i produksjonsprosesser, finne optimale måter for resirkulering av materialer og forutsi levetiden til produkter. Dette kan hjelpe bedrifter med å designe produkter som er lettere å reparere, oppgradere eller resirkulere.

Videre kan AI overvåke og optimalisere forsyningskjeder for å sikre at ressurser brukes mest effektivt, og at avfall minimeres. Ved å integrere AI i beslutningsprosessene kan bedrifter dermed skape mer robuste og bærekraftige sirkulære modeller som ikke bare reduserer avfall, men også maksimerer verdien av hver ressurs som brukes.

Hvordan oppfylle fremtidige krav

Myndighetene rundt om i verden innfører stadig strengere reguleringer om miljø og bærekraft. For å sikre at din bedrift overholder alle oppdateringer er det viktig å regelmessig gjøre følgende grep:

1. Hold deg informert: Følg med initiativ fra norske og internasjonale myndigheter, særlig EU, men også andre internasjonale aktører.
2. Rapporter regelmessig: Forbered deg på at dine (særlig store) kunder vil kreve at du må rapportere om miljøprestasjoner og bærekraftige tiltak, selv om myndighetene ennå ikke gjør det.
3. Invester i opplæring: Oppdater deg selv og dine ansatte om viktigheten av bærekraft og hvordan det kan integreres i løpende aktiviteter.

Møte kundenes forventninger om bærekraft

Dine kunder forventer at bedrifter handler ansvarlig. Dette betyr:

1. Transparens: Vær ærlig og åpen om dine bærekraftige tiltak. Dette inkluderer også å innrømme områder hvor det kan være forbedringspotensial.
2. Autentisitet: Bevisste kunde avslører ‘grønnvasking’. Sørg for at alle bærekraftige påstander kan underbygges med faktiske data.
3. Involver kundene: Tilby måter for kundene å bli mer bærekraftige, enten det er gjennom resirkulering, bruk av miljøvennlige produkter, eller støtte til grønne initiativer.

Kombinasjonen av “AI og bærekraft” sammen med andre bærekraftige tiltak og metoder kan gi virksomheter en helhetlig tilnærming for å skape en mer bærekraftig fremtid. Og forhåpentligvis går vi en fremtid i møte der AI og bærekraft er langt mer samkjørt enn i dag, med forventninger om mindre miljøskade enn all Googlingen vi har foretatt de siste 20 årene.

Teknologiske fremskritt reduserer AI’s energiforbruk

Fokus på bærekraft har gitt resultater, også for de store teknologiselskapene. De har svart med innovative løsninger for å redusere AI’s energiforbruk. Dette er av stor betydning, fordi AI-systemer fortsetter å vokse i kompleksitet og etterspørsel.

Det er i alles beste interesse at vi integrerer bærekraftige prinsipper i AI-utvikling både fordi det vil spare energi og dessuten forbedre systemets effektivitet og ytelse. Derfor er det større fokus på å finne bedre løsninger, før AI-forbruket når nye og uante høyder.

Effektive algoritmer og maskinvare:

1. Optimaliserte algoritmer: Ved å forbedre kodingen av algoritmer kan vi utføre de samme operasjonene med færre beregninger, noe som direkte reduserer energiforbruket.
2. Spesialisert maskinvare: Det utvikles stadig maskinvare som er spesialdesignet for AI-operasjoner, slik som TPUer som kan utføre AI-operasjoner raskere og med lavere energiforbruk enn konvensjonelle CPUer.
3. Maskinlæring med lavt forbruk: Det forskes på maskinlæringsteknikker som krever mindre data for trening, som direkte reduserer energi- og strømkostnader.

Grønne datasentre gjør bruk av fornybar energi

Datasentre er kraftverkene som forårsaker den største miljøtrusselen, men de muliggjør også foreningen av AI og bærekraft.

1. Overgang til fornybar energi: Mange store tech-selskaper, inkludert Google og Apple, har forpliktet seg til å bruke 100% fornybar energi i sine datasentre.
2. Energigjenbruk: Flere datasentre er designet for å gjenbruke den varmen de produserer for å varme opp bygninger, noe som reduserer behovet for ytterligere energiforbruk.
3. Kjøleteknologi: Å utvikle innovative kjøleteknologier, som bruk av kaldt havvann, kan redusere energikostnadene knyttet til kjøling av datasentre.

Fremtidens AI: mot null karbonavtrykk?

Mens AI og bærekraft tidligere ble sett på som motstridende konsepter, beveger vi oss nå mot en fremtid der AI kan fungere med minimalt, eller kanskje til og med null, karbonavtrykk. Dette vil kreve en kombinasjon av de nevnte teknologiske fremskrittene samt en fortsatt forpliktelse fra industrien til å prioritere bærekraft. Med innsatsen fra både forskere, utviklere og forretningsledere, har AI potensialet til å bli en katalysator for positiv miljøforandring.

Hvordan kan din bedrift bidra til en bærekraftig AI-fremtid?

AI har potensialet til å omforme vår verden på mange positive måter, fra å optimalisere energiforbruk til å drive medisinske fremskritt og utallige områder mellom disse. Balansen vi må strebe etter er å utnytte AI’s potensial mens vi tar aktive skritt for å minimalisere dens negative fotavtrykk. Her er fire måter din bedrift kan bidra til foreningen av AI og bærekraft

1. Prioriter grønn teknologi: Investér i grønne datasentre og maskinvareoptimaliseringer. – Velg datasentre blant de mange tilbyderne som har fokus på bærekraft.
2. Fokuser på effektive algoritmer: Utvikle og bruke algoritmer som krever mindre energi, også når du eksperimenterer med egne maskinlæringsmodeller.
3. Støtt forskning: Søker du offentlige midler til dine prosjekter, f.eks skattefunn? Tydeliggjør hvordan bærekraft gjennomsyrer ditt prosjekt og dermed bidrar du til forskning som fokuserer på bærekraft innen AI.
4. Opplæring og bevissthet: Sørg for at ansatte forstår viktigheten av “AI og bærekraft” og utrust dem med verktøyene for å bidra positivt.

Hvordan overvinne kostnadsutfordringer knyttet til bærekraftige tiltak?

Investeringer i bærekraftige tiltak kan virke kostbare, men langsiktige besparelser og forbedret effektivitet vil ofte overstige disse kostnadene.

1. Se på langsiktige fordeler: Reduserte driftskostnader, økt systemeffektivitet og mulige skattefordeler kan bidra til å balansere virksomhetens investeringer.
2. Finn subsidier og støtte: Det finnes mange programmer som tilbyr insentiver for bedrifter som investerer i grønn teknologi.
3. Kunderespons: Krevende kunder verdsetter og støtter bedrifter som tar bærekraftige tiltak. Det vil for morgendagens bedrifter føre til økt lojalitet og salg.

Oppsummert om AI og bærekraft: Er AI verdt energikostnaden?

Dette er antakelig det viktigste spørsmålet å stille når vi diskuterer AI og bærekraft. Riktignok er energikostnadene betydelige, men vi kan ikke overse potensialet for positive endringer som ansvarlig AI-bruk kan lede til.

Om vi kaster et blikk mot fremtiden, vil vi se en verden hvor AI ikke bare er en del av løsningen, men også en katalysator for bærekraftig endring. Spørsmålet er ikke lenger om AI kan gjøre seg selv klimanøytral, men heller hvor raskt og hvor effektivt det kan skje.

Vi står på terskelen til en æra hvor AI kan foreslå, designe og implementere løsninger for bedre energiutnyttelse, optimalisere prosesser og utvikle nye systemer eller komponenter som reduserer sitt eget karbonavtrykk.

Forestill deg en AI som selv kan identifisere og korrigere ineffektiviteter i din bedrift, og som vil foreslå innovative materialer og design som minimerer energiforbruket.

Hvordan AI vil utvikle seg videre er fortsatt et åpent spørsmål, men det er klart at teknologien har potensialet til å bryte med dagens ikke-bærekraftige vekst.

Mens dagens AI-modeller kan virke banebrytende, kan de i fremtidens lys virke primitive sammenlignet med de selvdrevne, selvlærende og bærekraftige systemene vi kan ha i vente. I denne fremtiden vil AI være mer enn bare et verktøy; det bilr en partner i vår kollektive innsats for å skape en mer bærekraftig og rettferdig verden.

Som med alle teknologiske fremskritt, ligger nøkkelen i hvordan vi velger å bruke det. Med riktig veiledning og etisk overveielse, vil AI bli en av våre mest verdifulle allierte i kampen mot klimaendringer og bidra til en mer rettferdig fordeling av ressurser.

Nøkkelen ligger i kontinuerlig innovasjon og investering i bærekraftige løsninger. Med riktig fokus vil AI bli langt mer enn verdt energikostnaden, AI vil bli en drivkraft for global bærekraft.

Les også: Endringsledelse: Slik skapes godt arbeidsmiljø mellom ansatte og AI