Ai forbrug

Hvad er dit AI-strømforbrug?

Udgivet afEdbit Senest revideret:

Undersøg og beregn dit eget AI strømforbrug med regneark

⏱️ 1-2 lektioner
🪜 5.-9. klasse
📚 Teknologiforståelse, Matematik, Fysik/kemi, Geografi

I denne aktivitet skal I være energi-detektiver. I skal teste forskellige AI-værktøjer og beregne, præcis hvor meget strøm jeres egne digitale fodspor koster.

Opmærksomhed

(Hvad skal vi være vågne overfor? Piktogrammer, ophavsret, GDPR)

Forholdsregler

(Hvordan beskytter vi os og agerer korrekt? Briller, netikette, UNI-login)

Førstehjælp

(Hvad gør vi, hvis det kiksede? Skyl med vand, fat i læreren)

Oprydning

(Hvordan rydder vi op og lukker ned? Kemikalieaffald, log ud af profiler)

I skal arbejde i grupper. Find jeres regneark frem, og gør jer klar til at logge jeres forbrug.

Fremgangsmåde

  1. Vælg en AI-chatbot (f.eks. ChatGPT, Gemini eller Copilot).
  2. Skriv 5 tekst-prompts (f.eks. “Skriv et digt om frikvarteret”, “Forklar fotosyntese til en 5-årig” osv.).
  3. Vælg en billedgenerator (f.eks. Bing Image Creator eller Canva).
  4. Generer 5 billeder (f.eks. “En hund med solbriller på en strand”).
  5. Noter i jeres regneark, hvor mange tekst-prompts og billeder I i alt har genereret i gruppen.

Forskere har målt det gennemsnitlige energiforbrug for forskellige AI-opgaver. I skal bruge følgende gennemsnitstal til jeres beregninger i regnearket:

  • Tekstgenerering (1 prompt + svar): 0,00042 kWh (svarer til 0,42 watt-timer)
  • Billedgenerering (1 billede): 0,012 kWh (svarer til at oplade en smartphone helt op!)
  • Video-generering (5 sekunder): 0,95 kWh (tunge videomodeller bruger ekstremt meget strøm)

For at finde jeres samlede strømforbrug skal I kode to simple formler i regnearket:

  • Formel 1 (Samlet strømforbrug i kWh):
    • (Antal tekster x 0,00042) + (Antal billeder x 0,012)
  • Formel 2 (CO₂-udledning): I Danmark udleder vi i gennemsnit ca. 125 g CO2 pr. kWh strøm vi bruger.
    • Samlet strømforbrug (kWh) x 125

Hvor meget er jeres AI-forbrug egentlig i “rigtige” ting? Brug jeres beregnede strømforbrug (i kWh) til at finde ud af, hvad det svarer til:

  1. Opladning af smartphones: Én fuld opladning af en moderne smartphone bruger ca. 0,012 kWh.
    • Antal telefon-opladninger = Jeres AI-strømforbrug (kWh) / 0,012
  2. Kørsel på elcykel: En elcykel kører ca. 120 meter på den strøm, det tager at generere en enkelt tekst (0,00042 kWh).
  3. Mikrobølgeovn på fuld styrke: Hvor mange sekunder kunne I køre en mikrobølgeovn (1000 watt) på jeres samlede AI-forbrug?
    • Sekunder mikroovn = Jeres AI-strømforbrug (kWh) x 3600

Lav et flot søjlediagram i regnearket, der viser, hvor mange smartphone-opladninger jeres gruppes samlede AI-aktivitet svarer til.

  • Opladning: Hvor mange gange kunne I have opladet jeres telefoner for den strøm, I brugte på at lave AI-billeder i dag?
  • Strømforbrug: Hvorfor tror I, at det kræver næsten 30 gange så meget strøm at lave et billede i forhold til en tekst? (Tænk på, hvad computeren skal beregne).
  • CO2-aftryk: Hvor meget CO₂ udledes der, hvis dette AI-billede genereres på en server i Danmark (hvor strømmen primært er grøn)? Hvor meget udledes der, hvis serveren står i et land, der primært bruger kulkraft (f.eks. visse stater i USA eller lande i Asien)?
  • Etisk dilemma: Tech-giganterne bygger enorme datacentre. Raghavendra Selvan fra Københavns Universitet advarer i artiklen om, at datacentrene kan presse elnettet i fattige lande. Bør vi begrænse vores brug af sjove AI-billeder for at spare på strømmen? Hvorfor/hvorfor ikke?

Når du beder ChatGPT om at skrive din engelskstil, eller når du genererer et sejt billede af en astronaut-kat på Mars, føles det helt gratis for miljøet. Men bag skærmen arbejder gigantiske, svedende datacentre i døgndrift.

Ny forskning fra blandt andet Københavns Universitet viser, at vores brug af kunstig intelligens (AI) sluger enorme mængder energi. Men hvor stor er forskellen egentlig på at skrive en tekst, skabe et billede eller lave en kort video med AI? Og hvad svarer det til i den virkelige verden?

  • En computer eller tablet pr. gruppe.
  • Artiklen: Sulten teknologi (Videnskab.dk)
  • Regneark
  • Fri adgang til ChatGPT, Copilot, Gemini eller en billedgenerator (f.eks. Canva Magic Media eller Bing Image Creator).

Aktiviteten har til formål at afmystificere begrebet “skyen” og give eleverne en håndgribelig forståelse af teknologiens fysiske og miljømæssige fodaftryk – et kerneområde i Teknologiforståelse (Teknologiens betydning) og Geografi (Ressourceudnyttelse).

Ved at lade eleverne beregne deres eget konkrete forbrug flyttes undervisningen fra abstrakte globale tal til elevernes egen hverdagspraksis.

Faglige pointer til opsamling

  • Inference vs. Træning: Forklar kort for eleverne, at AI bruger strøm ad to omgange. Først når modellen skal trænes (hvilket kræver gigantiske mængder strøm én gang), og bagefter hver eneste gang en bruger stiller den et spørgsmål (inference). Det er inference-delen, eleverne selv har målt i dag.
  • Datakompleksitet: En tekst består blot af tegn (bytes). Et billede består af millioner af pixels, hvor computeren skal beregne farveværdier og mønstre for hver enkelt pixel i mange lag. Derfor eksploderer energiforbruget ved billeder og især video.
  • Globale ressourcer: Vend i fællesskab, hvordan datacentre placeres geografisk. De placeres ofte, hvor der er stabil strøm (f.eks. Danmark), eller hvor der er koldt (så man sparer strøm på nedkøling).

Inspiration