L 58/1422
NL
Publicatieblad van de Europese Unie
23.2.2023
COMMISSION PROEFPROJECTEN
HOOFDSTUK PP 02 — EUROPESE STRATEGISCHE INVESTERINGEN (vervolg) PP 02 23
(vervolg)
PP 02 23 03
(vervolg) AI heeft een groot potentieel voor milieueffecten.
Positief is dat AI-technologieën en technologieën voor gegevensanalyse de analyse van grote hoeveelheden gegevens kunnen versnellen, waardoor een beter inzicht in milieuuitdagingen kan worden verkregen en oplossingen kunnen worden geboden.
Dit zal leiden tot mechanismen voor betere milieuplanning, besluitvorming en monitoring van milieubedreigingen.
AI kan met name het energie- en hulpbronnenverbruik helpen verminderen, het koolstofarm maken van de economie bevorderen en de circulaire economie stimuleren.
Een ander interessant aspect is het gebruik van AI om de resultaten van wetenschappelijke experimenten uit het verleden te analyseren en toekomstige experimenten succesvoller te maken.
Negatief is dat AI ook een aantal bedreigingen voor het milieu met zich meebrengt.
Volgens het verslag van het Europees Parlement over de rol van artificiële intelligentie in de Europese Green Deal is het gebruik van ICToplossingen goed voor 5-9 % van het wereldwijde elektriciteitsverbruik en kan het tegen 2030 oplopen tot 20 %.
In de praktijk vertegenwoordigde dit in 2020 tussen de 1,1 en 1,3 miljard ton CO2.
Bovendien bleek uit de studie “Ethics for sustainable AI adoption between AI and ESG” dat de koolstofemissies voor het trainen van één natuurlijketaalverwerkingsmodel neerkwamen op 125 retourvluchten tussen New York en Peking.
Met een specifieke verwijzing naar het gebruik van AI wordt in sommige wetenschappelijke artikelen over de milieueffecten ervan een onderscheid gemaakt tussen enerzijds rode, energie-intensieve AI en anderzijds groene AI, die is ontworpen volgens energieefficiëntieparameters.
Ter illustratie zij erop gewezen dat de computermiddelen die nodig zijn om AI-modellen te trainen, sinds 2012 om de 3,4 maanden verdubbelen, omdat er nauwkeuriger modellen worden gezocht.
Dit stijgende verbruik is toe te schrijven aan drie factoren: de kosten om een AI-model geïsoleerd te laten draaien, de omvang van de datareeks voor de training, en het aantal uitgevoerde hyperparameter-experimenten.
Het aandachtsgebied “AI inzetten voor klimaat en milieu” in de herziening 2021 van het gecoördineerd plan inzake artificiële intelligentie omvat acties die gericht zijn op het bevorderen van groenere AI.
Deze acties omvatten de ondersteuning van onderzoek naar de vermindering van het energieverbruik van AI via het programma Horizon Europa, en de ontwikkeling van energiezuinige processoren voor AI-toepassingen via Horizon Europa en het geïnstitu­ tionaliseerde Europese partnerschap voor digitale sleuteltechnologieën.
Het gecoördineerde plan is echter niet gericht op het stimuleren van ontwikkelaars om groene AI te gebruiken.
Dit proefproject heeft tot doel een studie uit te voeren om factoren vast te stellen die AI-ontwikkelaars ertoe kunnen aanzetten over te stappen van energie-intensieve AI naar ecologisch duurzame groene AI, procedures voor betere efficiëntie te bevorderen, waarbij de koolstofvoetafdruk van een AI-systeem wordt aangegeven, met inbegrip van de verkenning van een “energie-efficiëntie- en koolstofintensiteitsmarkering” en een “groen AI-label”.
Op deze manier zal deze studie bijdragen tot het leeuwendeel van de activiteiten die nodig zijn voor de vergroening van AI, zodat zij als basis kan dienen voor een potentieel Europees programma voor groene algoritmen of voor groene AI-wetgeving die in de toekomst in overweging kan worden genomen.
Het voorstel voor een wet op de artificiële intelligentie bevat geen stimulansen of verplichtingen om de milieueffecten van AI-systemen te berekenen en te simuleren.
Deze studie zou dan ook geen overlappingen vertonen met bestaande acties, programma’s of wetgeving.
Uitvoering
De belangrijkste activiteiten van de studie zouden gericht zijn op de identificatie en verdere ontwikkeling van niettechnologische oplossingen om de milieueffecten van het gebruik van AI-oplossingen te beperken, zoals de ontwikkeling van optimale praktijkmethoden, instrumenten en de kennisbasis die nodig zijn om deze uitdaging het hoofd te bieden.
Aangezien het energieverbruik en de koolstofintensiteit van AI-systemen het belangrijkste milieuprobleem worden, worden met name de volgende activiteiten overwogen om ontwikkelaars/aanbieders tot verandering aan te zetten: