De energietransitie is een van de grootste uitdagingen van deze eeuw. Het verminderen van ons gebruik van fossiele brandstoffen, het opschalen van wind- en zonne-energie en het voorkomen van overbelasting van het elektriciteitsnet zijn cruciaal. Tegelijkertijd moeten we ervoor zorgen dat deze veranderingen betaalbaar blijven, zodat ook economisch kwetsbare groepen niet worden uitgesloten. Bij het zoeken naar oplossingen voor deze uitdagingen wordt gekeken naar technologie, gedragsverandering en het slim organiseren van de transitie.
Artificial Intelligence (AI) kan een rol spelen in de energietransitie. Machine learning-modellen kunnen vraag en aanbod van elektriciteit beter op elkaar afstemmen, netcongestie voorkomen en industriële processen efficiënter maken. Door AI slim in te zetten, kunnen energiebesparingen worden gerealiseerd en de duurzaamheid van onze infrastructuren worden vergroot.
Toch is AI geen wondermiddel. Het trainen en gebruiken van complexe AI-systemen vergt enorme hoeveelheden rekenkracht en energie. Dit leidt ook weer tot aanzienlijke uitstoot, waterverbruik en vraag naar schaarse grondstoffen. Zoals de econoom William Stanley Jevons al beschreef: efficiënter gebruik van een hulpbron leidt vaak niet tot minder gebruik, maar juist tot meer. Efficiëntie door AI kan paradoxaal genoeg het totale energieverbruik juist verhogen.
Daarom is het essentieel om AI niet los te zien van de bredere organisatorische en ethische context. Technologie alleen lost maatschappelijke problemen niet op; het gaat erom hoe mensen AI inzetten. De toepassing van AI in de energietransitie is een ethische keuze: wie profiteert, wie loopt risico, en zijn de baten proportioneel aan de lasten? Zonder kritische afweging kunnen kwetsbare groepen of het milieu onevenredig lijden onder de gevolgen.
Het begrip duurzaamheid helpt hierbij richting te geven. Het gaat niet alleen om netto energiebesparing, maar ook om het minimaliseren van negatieve effecten zoals vervuiling, grondstoffenverbruik en uitstoot. AI-systemen zijn geen neutrale gereedschappen; ze maken deel uit van complexe infrastructuren die zowel positieve als negatieve effecten hebben. Het energieverbruik van een groot AI-model kan bijvoorbeeld vergelijkbaar zijn met dat van een huishouden gedurende meer dan honderd jaar. Daarbovenop komt het materiaalgebruik en de milieu-impact van datacenters en hardware, vaak verbonden aan problematische mijnbouw in ontwikkelingslanden.
Duurzaamheid by design
Juist daarom is duurzaamheid by design bij de inzet van AI in de energietransitie noodzakelijk.
Wanneer duurzaamheid niet als onderdeel van de businesscase vooraf wordt meegenomen, ontstaat onomkeerbare schade. Inefficiënte algoritmes liggen vast in de systemen, datacenters zijn gebouwd op vervuilende energiebronnen en businessmodellen zijn gericht op winst in plaats van maatschappelijke baten. Ontwerpen met duurzaamheid in gedachten dwingen ons om van meet af aan keuzes te maken die verspilling en schadelijke effecten voorkomen.
Duurzaamheid by design betekent dat je vanaf het begin rekening houdt met de impact van AI op energieverbruik, materiaalgebruik en maatschappelijke effecten. In plaats van achteraf te compenseren, ontwerp je toepassingen zo dat ze efficiënt omgaan met data en rekenkracht, aansluiten bij duurzame infrastructuur en bijdragen aan concrete doelen in de energietransitie. Dat kan door modellen te trainen op relevante, hoogwaardige data in plaats van op enorme hoeveelheden ruis, of door AI in te zetten daar waar het de grootste maatschappelijke meerwaarde oplevert, zoals in het balanceren van vraag en aanbod van duurzame energie. Zo wordt AI niet een extra last voor het milieu, maar een krachtig hulpmiddel om de transitie vooruit te brengen.
Kortom, AI kan ongetwijfeld de energietransitie versnellen, maar alleen als we bewust omgaan met de dubbele relatie van AI en duurzaamheid. Het gaat niet om technologie om de technologie, maar om slimme en verantwoorde toepassingen die maatschappelijke waarde creëren. Met ‘duurzaamheid by design’ kunnen we de kracht van AI benutten, terwijl we nieuwe problemen voorkomen en een duurzame toekomst dichterbij brengen.
Thomas Mollema, Consultant ethical AI bij Highberg
