Bæredygtighed og generativ AI

Generativ AI kan være et stærkt arbejdsredskab, men brugen har også et ressourceforbrug. Derfor bør vi tale om, hvad vi selv kan gøre, hvad der ligger hos leverandører og infrastruktur, og hvor vi stadig mangler viden.

Det handler ikke om at sige nej til teknologien på forhånd. Det handler om at bruge den med omtanke.

• Det er først og fremmest træning af modeller, der kræver meget energi.
• Vælg en tilstrækkelig, men ikke unødigt stor model.
• Konverter dine data til et passende format, fx Markdown, JSON eller CSV.
• Brug lokale kodeagenter, når det er muligt og fagligt forsvarligt.
• Optimer dine prompts for at minimere unødvendige kald til store modeller.
• Genbrug og del ressourcer med kolleger og studerende.
• Overvej energiforbruget ved både træning og inferens, fx ved RAG-løsninger.
• Stop med at lave unødvendige billeder og især videoer.
• Vær åben over for regulering af generativ AI, hosting og databeskyttelse.
• Brug en søgemaskine, hvis det er tilstrækkeligt.

Hold mennesket i loopet. Det gælder især, når AI bruges i forbindelse med feedback, vurdering eller beslutninger, der påvirker studerende.

Du bør ikke vurdere en opgave uden at være fagligt og menneskeligt i kontakt med det arbejde, du sidder overfor. AI kan hjælpe med overblik, struktur og forslag, men den kan ikke overtage det professionelle ansvar.

Anonymiser personlige oplysninger, før du bruger dem sammen med en sprogmodel. Overvej også:

• Hvilke data sendes til en ekstern tjeneste?
• Hvor gemmes data?
• Kan data indeholde personoplysninger, eksamensoplysninger eller fortrolige oplysninger?
• Er formålet med AI-brugen tydeligt og proportionalt?

Brug AI, når det giver reel værdi. Lad være, når en mindre ressourcekrævende løsning er god nok.