Når vi teller watt – og mister systemet av syne

Nylig skrev forskere ved Universitetet i Agder at KI urettmessig får skylden for et enormt strømforbruk, fordi én ChatGPT-forespørsel bruker langt mindre energi enn mange tror. De pekte på at debatten må være faktabasert og konkluderte at «når vi overdriver forbruket, mister vi evnen til å se nyansene og risikerer å bremse en teknologi som kan gjøre samfunnet mer effektivt og bedre».

Igjen og igjen analyseres teknologien på feil nivå.

Kort tid etter svarte E.J. Husom fra SINTEF – og flyttet debatten dit den burde ha startet: bort fra mikromålinger og over til makronivå ved å peke på Jevons’ paradoks: “Når en ressurs blir mer effektiv i bruk, så går gjerne etterspørselen opp, og det totale forbruket øker”.

Et mønster

Dette beskrev økonomen William Stanley Jevons for kullindustrien på 1800-tallet. Det samme mønsteret har gjentatt seg siden – i transport, i bygg og i industriproduksjon. Datasentre og KI er ikke unntak, de er textbook-eksempler.

Optimismen fungerer nesten som et sekulært trosdogme

Det slående er hvor lite som har endret seg siden Jevons’ tid. Igjen og igjen analyseres teknologien på feil nivå: målinger av effektivisering i deler, komponenter og enheter – mens det helhetlige systemet som driver fram vekst og ressursbruk forblir usynlig.

Må se dynamikken

Dette er heller ikke et særnorsk fenomen. To nyere forskningsgjennomganger^[1] viser at rebound-effekter – altså de samme mekanismene Jevons beskrev – nesten ikke finnes i forskningslitteraturen om digitalisering/KI og energibruk. Vi studerer teknologienheten, men sjelden dynamikken teknologien inngår i.

Kapitalen leter aggressivt etter nye vekstområder.

Troen på at teknologisk effektivisering skal redde oss, har overlevd i minst 150 år. Selv når historien viser at hver runde med effektivisering øker det totale forbruket, klamrer vi oss til håpet om at denne gangen blir det annerledes. Denne optimismen fungerer nesten som et sekulært trosdogme: en forestilling om at teknologiens neste sprang – som en slags messiansk kraft – til slutt vil løse krisen.

Liten og målbar

Hvorfor står denne blindsonen så sterkt?

Det finnes mange mulige forklaringer, men her er to som skiller seg ut:

1. Teknokratisk reduksjonisme: Mye teknologitenkning bygger på forestillingen om at komplekse problemer kan forstås – og løses – ved å bryte dem ned i små, målbare enheter. Når hver del blir mer effektiv, antar man at helheten også blir det. Men dette er en ingrained modernistisk refleks: man tror mer presisjon gir mer forståelse. I virkeligheten forsvinner systemdynamikken ut av bildet. Rebound-effekter er ikke “feil tall”, de er en strukturell respons – men de forsvinner når vi bare ser delene.
2. Den økonomiske realiteten: kapitalen styrer: Vi forteller oss selv at teknologiutvikling drives av samfunnets behov – at vi leter etter måter å gjøre ting bedre og mer bærekraftige på. Men i dagens regime går årsaksretningen motsatt vei. Kapitalen leter aggressivt etter nye vekstområder. Venturekapital og store teknologiselskaper investerer i det som lover eksponentiell avkastning. Staten følger etter med insentiver og kontrakter. Først etterpå blir teknologien pakket inn og forklart som et svar på et “behov”, gjerne forkledd som uunngåelig “innovasjon” eller “effektivisering”.

Paradokset

Jevons’ paradoks er en naturlig konsekvens av denne logikken: All effektivisering som frigjør ressurser, reinvesteres umiddelbart for å utvide markedet – ikke for å redusere det totale forbruket.

Det egentlige spørsmålet er ikke: «Hvor mange watt bruker én Chat-forespørsel?

Når kapitalen styrer utviklingen, blir rebound-effekter en innebygd funksjon i systemet, ikke en feil. Men for mange forskere og teknologer er det et ubehagelig – nesten utenkelig – steg å akseptere at selve systemlogikken i en vekstorientert kapitalistisk økonomi er problemet og må utfordres. TINA-refleksen («There Is No Alternative») sitter dypt. Da blir det tryggere å vende tilbake til mikronivået, hvor man kan feire effektivitet uten å ta inn over seg systemkonsekvensene. En form for kognitiv dissonans i praksis.

Det store bildet

Systemet må vokse; det ligger både i logikken og imperativet bak: flere datasentre, større språkmodeller, flere KI-tjenester. Da blir effektivitet per enhet nesten irrelevant – som å feire lavere bensinforbruk per kilometer mens motorveiene bygges ut og trafikken øker. Mikroforbedringer drukner i makrodynamikken.

Det blir som å feire lavere bensinforbruk per kilometer mens motorveiene bygges ut

Digitalisering og KI må derfor forstås som politiske og økonomiske systemer innenfor økologiske grenser. Det egentlige spørsmålet er ikke: «Hvor mange watt bruker én Chat-forespørsel?» men: Hva driver KI-utviklingen som helhet? I en verden med harde biofysiske grenser handler det om hvem som styrer teknologiutviklingen: folk – eller et vekstpress der kapitalen kontinuerlig må produsere nye markeder og nye avhengigheter.

Uten et systemblikk blir debatten «faktabasert» bare på et nivå som skjuler hvorfor vi beveger oss i feil retning. Det vi trenger er ikke flere watt-regnestykker, men et klarere blikk for systemet – og en kamp for å endre den ikke-bærekraftige logikken det styres av.

 

 

 

 

^[1] én publisert i Environmental Impact Assessment Review og en annen i WIREs Data Mining and Knowledge Discovery