Klimapåvirkningen af AI-modeller er noget som vi i Spintype er meget opmærksomme på. AI skal være både forklarlig, ansvarlig og bæredygtig. Hos Spintype sondrer vi mellem to typer klimapåvirkning i vores løsning.
- Algoritmebaseret indholdsbearbejdning
- AI-genereret indhold
Algoritmebaseret indholdsbearbejdning
Den algoritmebaserede indholdsbearbejdning benytter computerkraft på niveau med traditionelt computerarbejde som fx tekstbehandling, m.v.. I Spintype omhandler det fx følgende:
- Skrivning og redigering af indhold i Spintype editor
- Konvertering af fx word dokumenter til rapport eller bog-layout
- Algoritmisk opsætning af bøger og rapporter
- Digital distribution af indholdet til slutkunder og indholds-hubs
- Visuel præsentation af indholdet
- Stavekontrol og lign.
Hvad betyder det i praksis?
Det betyder i praksis at hvis du benytter ovennævnte funktioner på Spintype.ai platformen, så vil klimapåvirkningen være den samme, som ved almindeligt traditionelt computerbrug.
Benytter du Spintypes funktioner til at sælge bøger trykt under Print-on-Demand, betyder det endvidere at dine bøger vil blive trykt på det kontinent hvor kunden bestiller bogen. Det minimerer klimabelastning på transport og gør at der kun bliver trykt bøger efter behov og dermed minimerer overforbrug af lager, papir osv.
AI-genereret indholdsbearbejdning
De store sprogmodeller bruger mere strøm og vand end almindelige beregningsopgaver på en computer, hvorfor der er - og skal være et betydeligt pres på både chip-producenter, IT-virksomheder, energiselskaber og forbrugere på at minimere klimabelastningen.
Den AI-baserede indholdsbearbejdning hos Spintype omfatter:
- AI-baseret sætningskonstruktion
- AI-baseret redaktionel feedback
- AI-baseret billedeanalyse
Strøm - energiforbrug pr. forespørgsel (kWh)
En forespørgsel til en stor sprogmodel som GPT-4 anslås at forbruge omkring 0,0003 kWh til 0,001 kWh på 100-200 ord. (Ifølge OpenAI)
CO2-udledning pr. kWh
CO2-udledningen afhænger naturligvis af energikilden. I USA, hvor OpenAI sprogmodellen ligger, estimeres det at energien genererer omkring 0,45 kg CO2 per kWh.
Vand - forbrug af vand til AI
Forbruget af vand i datacentre, som driver AI-modeller er også et vigtigt aspekt af deres miljøpåvirkning. Vand anvendes primært til køling af serverne for at forhindre overophedning.
Vandforbrug pr. kWh
Et gennemsnitligt datacenter bruger typisk mellem 1,8 og 2 liter vand pr. kWhelektricitet for køling. (Ifølge OpenAI)
Hvad betyder det i praksis?
Med udgangspunkt i ovennævnte betyder det, at hvis man fx benytter 10.000 AI-genererede ord, svarer det til et estimeret forbrug på 0,03 Kw, svarende til ca.0,0135 kg CO2 (13,5 gram CO2) og et vandforbrug på ca 0,06 liter vand (60 milliliter)
Der er naturligvis en række usikkerheder i ovennævnte. Det er estimater og effektiviteten af helt specifikke datacentre og hvilke energikilder der benyttes kan naturligvis påvirke disse tal.
