L 58/1422
DA
Den Europæiske Unions Tidende
23.2.2023
COMMISSION PILOTPROJEKTER
KAPITEL PP 02 — EUROPÆISKE STRATEGISKE INVESTERINGER (fortsat) PP 02 23
(fortsat)
PP 02 23 03
(fortsat) Kunstig intelligens har et stort potentiale til at påvirke miljøet.
Forsiden af medaljen er, at kunstig intelligens og dataanalyseteknologier har potentiale til at fremskynde analysen af store mængder data, hvilket muliggør en bedre forståelse af miljømæssige udfordringer og giver løsninger på dem.
Dette vil skabe mekanismer til bedre miljøplanlægning, beslutningstagning og overvågning af miljøtrusler.
Kunstig intelligens kan specifikt bidrage til at reducere energi- og ressourceforbruget, fremme dekarbonisering og sætte skub i den cirkulære økonomi.
Et andet interessant aspekt er anvendelsen af kunstig intelligens til at analysere resultaterne af tidligere videnskabelige forsøg og gøre fremtidige forsøg mere vellykkede.
Bagsiden af medaljen er, at kunstig intelligens også indebærer en række trusler mod miljøet.
Brugen af IKT-løsninger tegner sig for 5-9 % af elforbruget på verdensplan og kan nå op på 20 % i 2030 ifølge Europa-Parlamentets betænkning om kunstig intelligens' rolle i den europæiske grønne pagt.
I praksis udgjorde dette mellem 1,1 og 1,3 mia.
ton CO2 i 2020.
Desuden viste undersøgelsen "Ethics for sustainable AI adoption connecting AI and ESG" (etik for bæredygtig indførelse af kunstig intelligens, der forbinder AI og ESG), at CO2-emissionerne i forbindelse med træning af en enkelt model til behandling af at naturligt sprog svarede til 125 returflyvninger mellem New York og Beijing.
Med særlig henvisning til anvendelsen af kunstig intelligens skelnes der i visse videnskabelige artikler om dens indvirkning på miljøet mellem rød kunstig intelligens eller energiintensiv kunstig intelligens, og grøn kunstig intelligens, der er udformet efter energieffektivitetsparametre.
Til illustration heraf er det værd at bemærke, at de databehandlingsressourcer, der er nødvendige for at træne AI-modeller, er blevet fordoblet for hver 3,4 måned siden 2012, i takt med at man har søgt mere nøjagtige modeller.
De faktorer, der ligger til grund for denne stigning i forbruget, kan sammenfattes i tre: omkostningerne ved at køre en AI-model isoleret, træningsdatasættets størrelse og antallet af udførte hyperparameterforsøg.
Fokusområdet for den koordinerede plan for gennemgang af kunstig intelligens 2021 om brug af kunstig intelligens til gavn for klima og miljø omfatter tiltag, der har til formål at fremme grønnere kunstig intelligens.
Disse tiltag omfatter støtte til forskning i reduktion af energiforbruget til kunstig intelligens gennem Horisont Europa-programmet og udvikling af laveffektprocessorer til AI-applikationer gennem Horisont Europa og det institutionaliserede europæiske partnerskab om centrale digitale teknologier.
Den koordinerede plan fokuserer imidlertid ikke på at tilskynde udviklere til at anvende grøn kunstig intelligens.
I den forbindelse har dette pilotprojekt til formål at gennemføre en undersøgelse for at definere elementer, der skal tilskynde udviklere af kunstig intelligens til at skifte fra energiintensiv kunstig intelligens til miljømæssigt bæredygtig kunstig intelligens (grøn AI), fremme procedurer for øget effektivitet og angive et AI-systems CO2-fodaftryk, herunder udforskning af en "energieffektivitets- og kulstofintensitetsmærkning" og et "grønt AI-mærke".
På den måde vil denne undersøgelse bidrage ved at udgøre størstedelen af de aktiviteter, der er nødvendige for at gøre kunstig intelligens grønnere, så den kan tjene som grundlag for et potentielt europæisk program for grønne algoritmer eller for enhver grøn AI-lovgivning, der kan overvejes i fremtiden.
Forslaget til en forordning om kunstig intelligens indeholder ingen incitamenter eller forpligtelser til at beregne og simulere AI-systemers indvirkning på miljøet, så denne undersøgelse vil ikke overlappe med nogen nuværende foranstaltninger, programmer eller eksisterende lovgivning.
Gennemførelse
Undersøgelsens hovedaktiviteter vil fokusere på udpegelse og videreudvikling af ikketeknologiske løsninger til at afbøde de miljømæssige virkninger af anvendelsen af AI-løsninger, såsom udvikling af bedste praksis-procedurer, værktøjer og den videnbase, der er nødvendig for at imødegå denne udfordring.
Da AI-systemers energiforbrug og kulstofintensitet er ved at udvikle sig til det største miljøproblem, påtænkes følgende aktiviteter specifikt for at tilskynde udviklere/udbydere til at ændre adfærd: