We horen steeds vaker dat artificiële intelligentie (AI) en big data ons gaan redden. Welk probleem kan er niet mee worden opgelost? AI brengt ons zelfrijdende auto’s, medische innovaties, en zelfs predictive policing: het voorspellen van criminele activiteiten. En de klimaatcrisis? Geen paniek! AI en machine learning bieden ook daar een scala aan oplossingen. De glossy’s voor een ‘green connected future’ zijn al geprint.

Voordat u juichend op uw bureaustoel gaat staan, is het goed om iets dieper te kijken. Want wat is eigenlijk de ecologische footprint van al die algoritmen en datacenters, en van de grondstoffen voor de hardware en het aanleggen van een planetair dekkend netwerk? Wat kost het trainen van een AI? Hoe bigger de data hoe beter, is de overheersende gedachte, dus wordt er ingezet op het verkrijgen van almaar grotere datasets die verwerkt moeten worden door almaar krachtiger computersystemen; systemen die ongelooflijk veel energie gebruiken. Ironisch genoeg blijkt de voorgestelde oplossing voor de klimaatcrisis dus zélf een enorme verbruiker te zijn.

Aan de bel trekken over dit buitensporige energieverbruik valt niet in goede aarde. Een prominente ethics researcher bij Google, Timnit Gebru, zag haar contract niet verlengd worden vanwege een paper waaraan ze meeschreef. Daarin waarschuwen de auteurs voor steeds groter wordende language models en voor de exponentiële toename van de voetafdruk die het trainen van neural architecture systems met zich meebrengt.

We hebben al grote moeite om de ‘gewone’ noodzakelijke transitie naar fossielvrije energie uit te voeren, en nu verzwaren we die opgave door de buitensporige energiebehoefte van datacenters daaraan toe te voegen. En dat is geen ver-van-ons-bed-show: lokale bestuurders zijn regelmatig in onderlinge competitie om de beste voorwaarden te creëren zodat ze de datacenters van de Googles van deze wereld binnen kunnen halen. Maar waarom zouden we datacenters in onze provincies en gemeenten plaatsen als we onze energieconsumptie in de basis niet op orde hebben?

De vraag is ook of dit een afweging is die per gemeente of provincie gemaakt kan worden. Liever zie ik een integrale afweging: een ‘planetaire milieueffectenrapportage’ die de leidraad vormt voor onze digitale toekomst. We kunnen natuurlijk die effectenrapportage in de AI zelf inbouwen: als het de eigen ecologische footprint kan uitrekenen, kan het zichzelf ook automatisch buiten werking stellen als deze niet in overeenstemming is met de toegestane waarden. Een eerste stap in de richting van EI: ecologische intelligentie. Misschien moeten we daar onze toekomst op bouwen.