Watt Matters in AI: Wie voedt de energiehonger van AI?

Vooruitlopend op de conferentie “Watt Matters in AI” beschrijft IO+ de huidige situatie, de maatschappelijke behoeften en de wetenschappelijke vooruitgang. Vandaag gaan we dieper in op enkele gedragsaspecten van de uitdaging.

Watt doet ertoe in AI

De conferentie Watt Matters in AI is een initiatief van Mission 10-X, in samenwerking met de Rijksuniversiteit Groningen, Universiteit Twente, Technische Universiteit Eindhoven, Radboud Universiteit en Convention Bureau Brainport Eindhoven. IO+ is verantwoordelijk voor marketing, communicatie en de organisatie van de conferentie.

Meer informatie op de website van de conferentie.

Kunstmatige intelligentie heeft, ondanks haar opmerkelijke mogelijkheden, een verborgen prijs: energieverbruik. Van generatieve AI-tools die enorme rekenkracht vereisen tot kleinere modellen die zijn ingebed in alledaagse apparaten, de energie die nodig is voor het ontwikkelen, trainen en inzetten van AI rijst de pan uit. Maar nu de milieutol steeds duidelijker wordt, rijst er een prangende vraag: Wie draagt de verantwoordelijkheid voor het verminderen van de energievoetafdruk van AI?

De wetenschap maakt zich ook druk om die vraag. Recentelijk zien we een golf van studies die zich juist over deze vraag buigen, niet vanuit de gebruikelijke technische invalshoek, maar met ethische en gedragsperspectieven. Wat deze onderzoekers aanvoeren is zowel actueel als ongemakkelijk: we moeten onze verantwoordelijkheid nemen. Of we nu gebruikers, ontwikkelaars, bedrijfsleiders of beleidsmakers zijn, onze acties - of het uitblijven daarvan - geven vorm aan de gevolgen van AI voor het milieu. In dit artikel verkennen we enkele van de meest tot nadenken stemmende bevindingen.

Milieu-ethiek doet zijn intrede in het AI-debat

Historisch gezien heeft AI-ethiek zich gericht op eerlijkheid, transparantie, vooringenomenheid en verantwoording in besluitvormingssystemen. Maar onderzoekers zoals de auteurs van Towards an Environmental Ethics of Artificial Intelligence (2024) streven ernaar om die reikwijdte te vergroten. Hun centrale bewering is duidelijk: als we ons zorgen maken over rechtvaardigheid in AI, moeten we ons ook zorgen maken over de gevolgen voor het milieu.

De studie put uit de milieurechtvaardigheidstheorie en introduceert drie belangrijke dimensies om rekening mee te houden:

Verdelende rechtvaardigheid: Wie draagt de ecologische last van AI?
Procedurele rechtvaardigheid: Wie heeft inspraak in hoe en waar AI wordt ontwikkeld en ingezet?
Erkenningsrechtvaardigheid: Wiens stemmen - vooral van kwetsbare of ondervertegenwoordigde gemeenschappen - worden meegenomen in de milieubesluitvorming?

Deze ethische lenzen dagen technische ontwikkelaars niet alleen uit om efficiënte algoritmen te maken, maar ook om kritisch na te denken over waarom en voor wie deze tools worden gebouwd. Het roept bedrijven en instellingen ook op om het gesprek over duurzaamheid rond AI te democratiseren door maatschappelijke organisaties, milieuwetenschappers en minder voor de hand liggende groepen uit te nodigen tot deelname.

Watt Matters in AI: wat doet hardware voor energie-efficiëntie?

In aanloop naar de “Watt Matters in AI” conferentie: de huidige situatie, de maatschappelijke behoeften en de wetenschappelijke vooruitgang.

AI op bedrijfsniveau: winstgevend, machtig en ondoorzichtig

Terwijl de publieke interesse in de impact van AI op het milieu groeit, blijft een groot deel van de rekenkracht in handen van een paar bedrijven. Deze organisaties behandelen energiegebruik vaak als een privéaangelegenheid of een kwestie van datacenteroptimalisatie. Maar het artikel Exploring the Sustainable Scaling of AI Dilemma uit 2025 keert zich tegen deze status quo.

De auteurs stellen dat bedrijven verder moeten gaan dan vage duurzaamheidsbeloften. In plaats daarvan zouden ze transparante, gestandaardiseerde raamwerken moeten ontwikkelen voor het evalueren van de milieukosten van hun AI-systemen. Een voorgestelde maatstaf is “Return on Environment” (RoE), een tegenhanger van ROI die prioriteit geeft aan energie- en koolstofefficiëntie naast winst en prestaties.

Nog provocerender is de vraag of de schaalvergroting van AI wel ongecontroleerd moet doorgaan. Als een AI-systeem marginale winst oplevert maar het energieverbruik aanzienlijk verhoogt, is de inzet ervan dan te rechtvaardigen? Kortom, de auteurs roepen op tot harde keuzes en een meer open debat over de werkelijke waarde van AI-systemen.

Van bewustzijn naar verantwoordelijkheid: AI-gebruikers betrekken

Verantwoordelijkheid houdt niet op bij ontwikkelaars of bedrijven. Een ander belangrijk inzicht uit recent onderzoek is dat eindgebruikers van AI-systemen - onderzoekers, ingenieurs en zelfs alledaagse consumenten - een rol spelen in het energieverbruik, of ze zich daar nu bewust van zijn of niet.

Het Coca4ai project, geïntroduceerd in 2024, onderzoekt deze gedragsdimensie door energiemonitoring op gebruikersniveau in AI-datacenters mogelijk te maken. Wanneer individuen taken indienen, krijgen ze feedback over de energie die hun code verbruikt. De eerste bevindingen zijn veelbelovend: zodra gebruikers zich bewust zijn van hun verbruik, beginnen ze hun gedrag aan te passen: ze draaien lichtere modellen, optimaliseren code of verwerken taken in batches efficiënter.

Dit weerspiegelt een breder gedragswetenschappelijk principe: feedback leidt tot verandering. Als gebruikers begrijpen wat hun impact is, is de kans groter dat ze verantwoordelijk handelen. Door energiemetingen te integreren in AI-ontwikkeltools en platforms hopen onderzoekers een nieuwe norm te creëren, een norm waarbij duurzaamheid deel uitmaakt van de standaardworkflow.

Watt Matters in AI: wat doet software voor energie-efficiëntie?

In aanloop naar de “Watt Matters in AI” conferentie: de huidige situatie, de maatschappelijke behoeften en de wetenschappelijke vooruitgang.

Institutionele richtlijnen: Europa zet de toon

Er is ook institutioneel leiderschap in opkomst, met name in Europa. In haar 2024 Guidelines on the Responsible Use of Generative AI in Research dringt de Europese Commissie er bij universiteiten, onderzoekslaboratoria en financieringsinstanties op aan om duurzaamheid te integreren in hun AI-beleid.

De richtlijnen benadrukken:

Het trainen van onderzoekers om zich bewust te zijn van de impact op het milieu
Monitoring- en rapportagemechanismen implementeren
Energie-efficiënte AI prioriteit geven bij financieringsbeslissingen van de overheid.

Dit betekent een verschuiving van individuele goede bedoelingen naar systemische verantwoordelijkheid. Wanneer organisaties verwachtingen stellen en infrastructuur beschikbaar stellen, wordt duurzaamheid toegankelijker en beter afdwingbaar.

Publiek bewustzijn en de “onzichtbare energierekening"

Buiten academische en institutionele contexten is het grote publiek zich grotendeels niet bewust van de energiebehoeften van AI. Een artikel uit 2024 van Wharton, The Hidden Cost of AI Energy Consumption, probeert die kloof te overbruggen door het onderwerp relateerbaar te maken: het gebruik van ChatGPT, Claude of Mistral gedurende een paar uur voelt misschien niet als energie-intensief, maar in totaal draagt dergelijk gebruik aanzienlijk bij aan de wereldwijde vraag naar elektriciteit.

De auteurs pleiten voor een culturele verschuiving, vergelijkbaar met eerdere bewegingen in recycling of klimaatbewust reizen. Net zoals we geleerd hebben om twee keer na te denken over plastic rietjes of korteafstandsvluchten, zo moeten we ook nadenken over de energiekosten van AI-aanwijzingen, het genereren van afbeeldingen of onnodig grote modellen. Bewustwording is volgens hen de eerste stap naar gedragsverandering.

Een collectieve last, een collectieve kans

De energiehonger van AI is geen probleem met één boosdoener of één oplossing. Zoals het onderzoek laat zien, wordt de verantwoordelijkheid gedeeld door het hele ecosysteem:

Ontwikkelaars moeten ontwerpen met efficiëntie en noodzaak in gedachten
Bedrijven moeten hun energievoetafdruk rapporteren en verminderen
Gebruikers moeten hun digitale gedrag begrijpen en matigen
Instellingen moeten beleid creëren dat duurzame keuzes ondersteunt
Overheden moeten zorgen voor regelgeving en stimulansen voor groenere AI

Dit is niet alleen een technologische uitdaging, maar ook een culturele. Als AI een hulpmiddel moet zijn voor het oplossen van wereldwijde problemen, moet het daar niet een van worden. De kaders, maatstaven en motivatie om te handelen zijn er al. Wat nu nodig is, is de wil om de verantwoordelijkheid eerlijk te verdelen en de discipline om door te zetten.

AI blijft, maar onze planeet ook. Naarmate de mogelijkheden van kunstmatige intelligentie toenemen, moeten ook onze ethische en gedragsmatige volwassenheid groeien. Recent onderzoek biedt zowel een spiegel als een routekaart. Het weerspiegelt de onbalans tussen de macht van AI en de verantwoordelijkheid ervoor, en biedt tegelijkertijd een weg voorwaarts die is gebaseerd op verantwoordelijkheid, rechtvaardigheid en duurzaamheid.