KI verursacht Klima- & Umweltschaden: Forscher schlagen Alarm!

Künstliche Intelligenz (KI) ist überall und beeinflusst nahezu alle Lebensbereiche. Aber wusstest du, dass diese Technologie auch eine dunkle Seite hat? Die Forscher des Projekts SustAIn weisen darauf hin, dass der enorme Ressourcen- und Energieverbrauch von KI-Systemen wie ChatGPT erhebliche negative Auswirkungen auf die Umwelt und den Klimaschutz hat. Das ist natürlich etwas, das man im Auge behalten sollte.

Um diesem Problem entgegenzuwirken, schlagen die Forscher vor, dass die derzeit in den EU-Gesetzgebungsgremien verhandelte KI-Verordnung die ersten europaweit geltenden Vorschriften zur nachhaltigen Gestaltung von KI-Produkten einführen sollte. Klingt vernünftig, oder? Das EU-Parlament hat bereits einige Fortschritte in diese Richtung gemacht, aber die nationalen Regierungen im Ministerrat zeigen noch Widerstand. Das ist wirklich nicht cool, denn wenn wir nicht schnell handeln, könnten wir uns selbst in Schwierigkeiten bringen.

Um die Auswirkungen von KI-Systemen auf das Klima und die Umwelt zu messen und öffentlich zugänglich zu machen, haben AlgorithmWatch, das Institut für ökologische Wirtschaftsforschung und das DAI-Labor der TU Berlin gemeinsam an der Entwicklung eines Nachhaltigkeitsindex für Künstliche Intelligenz gearbeitet. Das klingt nach einer guten Idee, oder? Eine digitale Selbstbewertungsplattform ermöglicht es Organisationen, die KI entwickeln oder nutzen, ihre Systeme auf Nachhaltigkeit zu überprüfen. Das ist wie ein Fitnesstracker für KI, nur dass es um Umweltschutz geht.

Das Problem ist jedoch, dass der genaue Ressourcenverbrauch von KI größtenteils unbekannt ist. Es fehlt an Transparenz in Bezug auf den CO₂-Ausstoß und den Verbrauch von Frischwasser bei KI-Systemen. Das ist wie ein schwarzes Loch, wir haben einfach keine Ahnung, was da drinnen passiert. Und ohne genaue Daten wird es schwierig sein, diese unsichtbaren Auswirkungen zu regulieren. Momentan wird viel über mögliche zukünftige Risiken der Technologie diskutiert, während die aktuellen schädlichen Auswirkungen vernachlässigt werden. Das ist so, als würden wir uns Sorgen machen, ob das Haus brennen könnte, während es bereits in Flammen steht.

Die Forscher weisen darauf hin, dass die Angaben von Anbietern großer Sprachmodelle oft unvollständig sind. Sie geben nur Informationen über den direkten Energieverbrauch und die Emissionen während des Trainingszyklus an. Aber das ist nur die Spitze des Eisbergs. Die Emissionen während der Produktion der Hardware und des Betriebs der Systeme sind doppelt so hoch. Und dann haben wir noch die fortlaufenden Emissionen während der Nutzung, die bisher noch nicht berücksichtigt wurden. Das ist wie ein Energiefresser, der nie genug bekommt.

Um die Nachhaltigkeit von KI-Systemen zu bewerten, haben die Forscher einen Fragebogen mit 13 übergeordneten Kriterien und über 40 Indikatoren entwickelt. Unternehmen müssen angeben, ob sie sich an einen Verhaltenskodex halten und ob sie Nachhaltigkeitszertifizierungen für ihre Rechenzentren und Hardware besitzen. Das klingt nach einer Menge Papierkram, aber es ist wichtig, um sicherzustellen, dass wir die richtigen Entscheidungen treffen und gezielte Maßnahmen ergreifen.

Die Forscher haben auch personalisierte Werbung kritisiert. Sie sehen das massenhafte Sammeln von Daten und den hohen Energieverbrauch von Servern als schädlich an. Sie fordern eine Verringerung der Datenverarbeitungsprozesse oder sogar ein Verbot von Anzeigenmodellen, die darauf basieren. Also, wenn du das nächste Mal eine personalisierte Anzeige siehst, denk daran, dass sie nicht nur deine Aufmerksamkeit, sondern auch die Umwelt stiehlt.

Es ist also wichtig, die Auswirkungen von KI-Systemen entlang des gesamten Lebenszyklus zu messen, von der Rohstoffgewinnung bis zur Entsorgung. Nur so können wir gut informierte Entscheidungen treffen und gezielte Maßnahmen ergreifen. Aber bisher fehlt der politische Wille, KI nachhaltiger zu gestalten. Also lasst uns hoffen, dass sich das ändert, bevor es zu spät ist.

Schlagwörter: Nachhaltigkeit + Ressourcenverbrauch + KIRegulierung

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