AI och klimat

Lektionsplan: AI och klimatkonsekvenser (60 min)

Block 1: Provokation och kontext (10 min)

Öppning - “Vad kostar din fråga?”

Ställ frågan till klassen: “Hur många av er har använt ChatGPT idag?”

Visa dessa siffror på tavlan:

Viktigt: Den gamla uppgiften att “ChatGPT drar 10x mer än Google” stämmer inte längre för vanliga textfrågor. Modellerna har blivit effektivare - Googles Gemini använde 33 gånger mindre energi per fråga i maj 2025 jämfört med maj 2024. Men de nya reasoning-modellerna och bildgenereringen drar enormt mycket mer.

Snabb handuppräckning: “Hur många AI-frågor ställde ni igår?” Räkna ihop klassens siffra och visa vad det motsvarar i energi.

Block 2: Tre klimatperspektiv (15 min, lärarlett)

Presentera tre perspektiv på AI:s klimatpåverkan. Visualisera som tre lager på tavlan.

1. Energi - Driften

• Globala datacenter beräknas dra ~1 050 TWh elkraft 2026, upp från 460 TWh 2022
• AI-system förbrukade 415 TWh globalt 2024 (1.5% av världens elanvändning)
• På Irland kan datacenter stå för 32% av landets elförbrukning 2026
• Träning av GPT-4 krävde uppskattningsvis ~50 GWh - lika mycket som en mindre svensk kommun använder på ett år

2. Vatten - Den dolda resursen

• Träning av GPT-3 förbrukade 700 000 liter vatten enbart för kylning på plats. GPT-4 beräknas ha krävt betydligt mer
• Googles vattenförbrukning ökade 28% på ett år (2023–2024), från 24 till 30 miljarder liter
• En enskild chipfabrik (t.ex. TSMC) använder ~157 000 ton vatten per dag
• Microsoft utvecklar nya datacenter som inte kräver vatten för kylning alls, vilket sparar ~125 000 m³ per anläggning och år

3. Material - Hårdvaran

• Tillverkning av en enda high-end GPU producerar ~200 kg CO2 - som att köra en bensinbil 130 mil
• GPU:er kräver sällsynta jordartsmetaller som neodymium, kobolt och litium - gruvdriften orsakar avskogning, vattenförorening och markförstöring
• Kina kontrollerar över 90% av produktionen av sällsynta jordartsmetaller
• AI-hårdvara blir föråldrad efter bara 2-3 år pga snabb teknikutveckling
• Generativ AI beräknas generera 1.2-5 miljoner ton e-avfall totalt fram till 2030
• Elektronikavfall innehåller giftiga ämnen som kvicksilver och bly som kan läcka ut i mark och vatten
• Greenpeace uppskattar att elförbrukningen för att tillverka AI-hårdvara kan öka 170 gånger mellan 2023 och 2030

Block 3-5: Elevuppgift

Case-diskussionen och avslutningen finns som en egen sida: AI och klimat - Case-diskussion