KI und Nachhaltigkeit: Innovation und Umweltverantwortung in Einklang bringen

In den letzten Jahren wurde Künstliche Intelligenz (KI) in verschiedenen Branchen eingesetzt, um Innovationen voranzutreiben, die Effizienz zu steigern und neue Ansätze für Wachstum und Entwicklung zu entwickeln. Bei der fortschreitenden Einführung dieser Technologie ist es jedoch unerlässlich, ihre Auswirkungen auf die Umwelt zu berücksichtigen und zu überlegen, wie sie zur Bewältigung der aktuellen klimatischen Herausforderungen eingesetzt werden kann. In diesem Artikel wird der Zusammenhang zwischen KI und Klimawandel untersucht, wobei sowohl die negativen Auswirkungen der Technologie als auch die potenziellen Lösungen zur Minderung dieser Auswirkungen untersucht werden.

Die doppelte Natur der KI im Klimawandel

KI stellt im Kampf gegen den Klimawandel sowohl eine Chance als auch eine Herausforderung dar. Die Abhängigkeit von ressourcenintensiver Rechenleistung und energieintensiver Infrastruktur verursacht erhebliche Umweltkosten, insbesondere da die Modelle immer komplexer werden. KI birgt jedoch auch ein erhebliches Potenzial im Kampf gegen die globale Erwärmung, da sie Lösungen für die Emissionsüberwachung, die Ressourcenoptimierung und die Schaffung effizienterer Systeme bietet. Diese Dualität erfordert eine effektive KI-Governance, die den technologischen Fortschritt mit nachhaltigen und ethischen Praktiken in Einklang bringt und so die Auswirkungen auf die Umwelt reduziert.

Wie KI zum Klimawandel beitragen kann

So vielversprechend sie auch sein mag, KI hat vor allem Auswirkungen auf den Klimawandel. Die Nachfrage nach Rechenleistung und der großflächige Betrieb von Rechenzentren sind direkt mit erhöhten Kohlenstoffemissionen verbunden. KI-Modelle in großem Maßstab erfordern massive Verarbeitungskapazitäten, verbrauchen große Mengen an Strom und führen dazu, dass sich die Server erhitzen, was wiederum Kühlsysteme erforderlich macht.

Rechenzentren sind beispielsweise eine wesentliche Infrastruktur für KI, aber auch sehr energieintensiv und machen über 1 % des weltweiten Stromverbrauchs aus – eine Zahl, die weiter steigt. Die Umweltkosten steigen noch weiter an, wenn wir den Lebenszyklus elektronischer Geräte betrachten, von der Gewinnung der Rohstoffe bis zu ihrer Entsorgung.

Ein weiterer relevanter Faktor ist der „algorithmische Fußabdruck“ von KI-Modellen. Die Entwicklung und Weiterbildung komplexer Algorithmen verursacht erhebliche Emissionen, wobei einige groß angelegte Modelle Schätzungen zufolge über ihre gesamte Lebensdauer hinweg bis zu fünfmal so große Auswirkungen auf die Umwelt haben wie ein Auto¹. Da der Sektor rasch expandiert, ist der mit KI-Algorithmen und -Infrastruktur verbundene CO2-Fußabdruck zu einem zentralen Punkt in Diskussionen über technologische Nachhaltigkeit geworden.

KI als Instrument zur Eindämmung des Klimawandels

Trotz ihrer negativen Auswirkungen auf die Umwelt bietet KI zahlreiche Möglichkeiten, den Klimawandel zu bekämpfen, indem sie die Bemühungen um Nachhaltigkeit in verschiedenen Sektoren vorantreibt. So kann KI beispielsweise industrielle Prozesse optimieren, Klimamuster vorhersagen und die Gesundheit von Ökosystemen überwachen und so den Weg für nachhaltigere Praktiken ebnen. Bei der Emissionsüberwachung spielt KI eine entscheidende Rolle, indem sie eine Datenanalyse in Echtzeit ermöglicht, um Emissionen in verschiedenen Branchen wie Landwirtschaft, Transportwesen und Fertigung zu verfolgen und so Bereiche mit Verbesserungspotenzial zu identifizieren.

Beim Management und der Erhaltung natürlicher Ressourcen unterstützt KI die nachhaltige Nutzung lebenswichtiger Ressourcen wie Wasser und Boden. Ein bemerkenswertes Beispiel ist die Präzisionslandwirtschaft, die die Bewässerung und Düngemittelanwendung optimiert, um Verschwendung und Umweltverschmutzung zu minimieren. Darüber hinaus verändert KI die Energieeffizienz und Netzoptimierung. Intelligente Energiemanagementsysteme überwachen und passen beispielsweise den Stromverbrauch in Echtzeit an, wodurch die Effizienz erhöht und unnötiger Verbrauch in Gebäuden und Stromnetzen reduziert wird.

Auswirkungen von KI auf die Umwelt

Die Entwicklung der KI verspricht, Branchen zu verändern und bemerkenswerte Fortschritte in verschiedenen Bereichen voranzutreiben, aber ihre Auswirkungen auf die Umwelt geben Anlass zur Sorge. Vom hohen Energieverbrauch bis hin zu Herausforderungen innerhalb der Hardware-Lieferkette wirft die KI mehrere Umweltprobleme auf, die Aufmerksamkeit und Regulierung erfordern.

Energie- und Wasserverbrauch beim Training von KI-Modellen

Das Training komplexer KI-Modelle, insbesondere solcher, die auf Deep Learning basieren, verbraucht viel Energie. Laut einer hier² verfügbaren Studie wird geschätzt, dass das Training von ChatGPT-3, einer der weltweit am häufigsten verwendeten generativen KI-Anwendungen, Energie in einer Größenordnung erforderte, die dem Stromverbrauch von etwa 121 Haushalten in den USA für ein ganzes Jahr entspricht. Darüber hinaus verursachte dieser Prozess CO₂-Emissionen, die 33 Flügen zwischen Australien und Großbritannien entsprechen. Wenn man bedenkt, dass die nachfolgende Version, GPT-4, mit 570-mal mehr Parametern trainiert wurde, war ihr Energieverbrauch zweifellos noch höher. Es ist wichtig zu beachten, dass die Auswirkungen auf die Umwelt über die Trainingsphase hinausgehen und auch während der laufenden Nutzung dieser Technologien anhalten.

Zusätzlich zum Energieverbrauch erfordert die Kühlung der für das KI-Training verwendeten Server einen erheblichen Wasserverbrauch in Regionen, in denen Rechenzentren auf wasserbasierte Kühlsysteme angewiesen sind. Diese Abhängigkeit von Wasser stellt eine zusätzliche Herausforderung dar, da KI die Wasserknappheit verschärfen kann, manchmal in bereits gefährdeten Regionen.

CO2-Fußabdruck großer Rechenzentren

Rechenzentren sind das Rückgrat der KI und für die Verarbeitung, Speicherung und Übertragung riesiger Datenmengen verantwortlich. Diese Anlagen verbrauchen riesige Mengen an Strom, wobei der Verbrauch rapide steigt. Laut Bloomberg hat die Zahl der in Betrieb befindlichen Rechenzentren weltweit 7.000 überschritten, was einem deutlichen Anstieg gegenüber den 3.600 im Jahr 2015 entspricht. Zusammen verbrauchen diese Rechenzentren jährlich eine Strommenge, die mit dem gesamten Verbrauch eines Landes wie Italien vergleichbar ist. Obwohl einige Technologieunternehmen Fortschritte bei der Nutzung erneuerbarer Energiequellen gemacht haben, sind viele immer noch auf Stromnetze angewiesen, die mit fossilen Brennstoffen betrieben werden, was den CO2-Fußabdruck von KI noch verschlimmert.

Emissionen der „Supply Chain“ bei der Produktion von KI-Hardware

Die Produktion von KI-Hardware – Servern, Grafikprozessoren (GPUs) und Chips, die für maschinelles Lernen ausgelegt sind – trägt erheblich zu den globalen Emissionen bei. Diese „supply chain“ umfasst die Rohstoffgewinnung, die Fertigung, den Transport und die Montage, die jeweils mit ihren eigenen Umweltauswirkungen verbunden sind. Die Gewinnung von Rohstoffen und der internationale Transport erhöhen die Kohlenstoffemissionen, während die Fertigung elektronischer Komponenten erhebliche Energie verbraucht, die oft aus nicht erneuerbaren Quellen stammt. Die Nachverfolgung von Emissionen in der gesamten Produktionskette ist nach wie vor begrenzt, was es schwierig macht, diese Auswirkungen auf die Umwelt wirksam zu kontrollieren.

Elektronische Verschwendung und ihre Folgen für die Umwelt

Die rasante Entwicklung der Technologie und die kurze Lebensdauer elektronischer Geräte führen zu einer großen Menge an Elektronikschrott. Laut dem Weltwirtschaftsforum fallen weltweit jährlich etwa 50 Millionen Tonnen Elektronik- und Elektroschrott (E-Schrott) an, von denen nur 20 % recycelt werden. Wenn nichts dagegen unternommen wird, könnte sich diese Menge bis 2050 verdoppeln und 120 Millionen Tonnen pro Jahr erreichen. Mit der Einführung neuer KI-Geräte und der zunehmenden Veralterung älterer Geräte verschärft sich das Problem des Elektroschrotts. Viele dieser ausrangierten Elektronikgeräte enthalten giftige und gefährliche Materialien, die, wenn sie nicht ordnungsgemäß recycelt oder entsorgt werden, Boden- und Wasserressourcen kontaminieren und sich negativ auf Ökosysteme und lokale Gemeinschaften auswirken können. Die Verbesserung von Recyclingsystemen und die Förderung der Wiederverwendung elektronischer Komponenten sind wesentliche Schritte zur Verringerung der durch KI verursachten Umweltverschmutzung.

KI und Ressourcenerschöpfung bei Seltenerdmetallen

Viele KI-Hardwarekomponenten sind auf Seltenerdmineralien wie Lithium, Kobalt und Neodym angewiesen, die für die Herstellung von Batterien, Prozessoren und anderen elektronischen Geräten unerlässlich sind. Die Gewinnung und Ausbeutung dieser Mineralien stellt jedoch eine doppelte Herausforderung dar: Auswirkungen auf die Umwelt durch Bodenerosion, Wasserverschmutzung und das Risiko der Verknappung, da diese Ressourcen begrenzt sind. Mit steigender Nachfrage nach diesen Mineralien werden wir wahrscheinlich mit zunehmenden Engpässen konfrontiert sein, was die Probleme in Bezug auf Nachhaltigkeit und Sicherheit der Lieferkette noch verschärft. Die Entwicklung alternativer Technologien und die Einführung von Praktiken der Kreislaufwirtschaft können dazu beitragen, die Abhängigkeit von seltenen Mineralien zu verringern.

Strategien für eine nachhaltige KI-Entwicklung

Angesichts der mit der Entwicklung und Nutzung von KI verbundenen Auswirkungen auf die Umwelt besteht ein wachsender Bedarf an Strategien, die einen nachhaltigeren Ansatz unterstützen. Diese Strategien zielen darauf ab, den ökologischen Fußabdruck von KI zu verringern und verantwortungsvolle Praktiken in diesem Sektor zu fördern, um sicherzustellen, dass der technologische Fortschritt mit den globalen Nachhaltigkeitszielen in Einklang steht.

Umsetzung grüner KI-Praktiken in Organisationen

Die Umsetzung von Praktiken der Grünen KI stellt sicher, dass Künstliche Intelligenz einen positiven Beitrag zur Nachhaltigkeit leistet, indem sie ihre Umweltauswirkungen minimiert. Dies erfordert einen Ansatz, bei dem die Effizienz in jeder Phase im Vordergrund steht, von der Entwicklung des Algorithmus bis hin zur physischen Infrastruktur, die ihn unterstützt.

Die Optimierung der Gestaltung von Algorithmen ist eine Schlüsselstrategie, die es KI-Modellen ermöglicht, komplexe Berechnungen mit geringerem Energieverbrauch durchzuführen. Es können verschiedene Techniken eingesetzt werden, um den Speicher- und Rechenaufwand zu reduzieren und die Verarbeitung effizienter zu gestalten. Neben der Software spielt auch die Wahl der Hardware eine entscheidende Rolle.

Andererseits sollten Rechenzentren, die zu den größten Energieverbrauchern gehören, mit dem Fokus auf Effizienz und Reduzierung des CO2-Fußabdrucks betrieben werden. Durch die Ansiedlung von Rechenzentren in Regionen mit geringem CO2-Ausstoß und die Nutzung erneuerbarer Energiequellen und fortschrittlicher Kühltechnologien können die Auswirkungen auf die Umwelt wirksam gemindert werden.

Gestaltung energieeffizienter Algorithmen und Modelle

Ein wesentlicher Ansatz bei der Entwicklung von KI ist die Gestaltung von Algorithmen und Modellen, die weniger Energie benötigen, ohne dabei an Genauigkeit oder Effizienz einzubüßen. Dies kann die Auswahl weniger komplexer Modelle für Aufgaben umfassen, die keine komplexen oder datenintensiven Modelle erfordern, wodurch der Verarbeitungsaufwand reduziert wird. Tools wie Modellkomprimierung und föderiertes Lernen können ebenfalls dazu beitragen, den Energiebedarf für das Training und den Betrieb von KI-Modellen zu senken und gleichzeitig Sicherheit und Effizienz zu gewährleisten.

Einführung erneuerbarer Energien in den Betrieben von AI

Ein einfacher und wirkungsvoller Schritt ist die Umstellung des Betriebs der KI-Infrastruktur auf erneuerbare Energiequellen. Viele Technologieunternehmen setzen bereits auf erneuerbare Energien wie Solar- oder Windenergie, um ihren CO2-Fußabdruck zu reduzieren und zu einem nachhaltigeren Betrieb beizutragen. Darüber hinaus kann die strategische Ansiedlung von Rechenzentren in Gebieten mit einfachem Zugang zu sauberen Energiequellen die Wirksamkeit dieser Bemühungen maximieren.

Fortschritte im Quantencomputing zur Energieeinsparung

Quantencomputer stellen eine herausragende Möglichkeit für die Zukunft nachhaltiger KI dar. Mit ihrem Potenzial, komplexe Berechnungen weitaus effizienter als klassische Computer durchzuführen, können Quantencomputer den Zeit- und Energieaufwand für die Weiterbildung von KI-Modellen drastisch reduzieren. Obwohl sich Quantencomputer noch in einem frühen Entwicklungsstadium befinden, versprechen sie eine Transformation der Recheneffizienz, sodass komplexe Algorithmen mit einem Bruchteil der derzeit benötigten Energie verarbeitet werden können. Damit diese Technologie jedoch erhebliche Auswirkungen auf die Nachhaltigkeit von KI hat, müssen Fortschritte mit einer praktischen und skalierbaren Umsetzung einhergehen.

Richtlinien und Vorschriften zur Gestaltung nachhaltiger KI

Das wachsende Bewusstsein für die Auswirkungen von KI auf die Umwelt hat Regierungen und Aufsichtsbehörden dazu veranlasst, spezifische Richtlinien und Vorschriften in Betracht zu ziehen, um sicherzustellen, dass die technologische Entwicklung mit den Nachhaltigkeitszielen übereinstimmt. Diese Bemühungen zielen darauf ab, Standards zu etablieren, die umweltfreundliche KI-Praktiken fördern und verantwortungsvolle Innovationen unterstützen.

Regierungspolitik zu den Auswirkungen künstlicher Intelligenz auf die Umwelt

Regierungen weltweit beginnen zu erkennen, dass die Auswirkungen von KI auf die Umwelt reguliert werden müssen. Maßnahmen wie die Festlegung von Energieeffizienzstandards für Rechenzentren, die Festlegung von CO2-Emissionsgrenzwerten für technologische Infrastrukturen und die Förderung grüner Energielösungen sind Beispiele für Richtlinien, die den KI-Sektor zu mehr Nachhaltigkeit antreiben können. Darüber hinaus ermöglichen Richtlinien, die die Transparenz in Bezug auf den Energieverbrauch und den CO2-Fußabdruck von KI fördern, eine größere Rechenschaftspflicht und motivieren Unternehmen, umweltfreundlichere Praktiken einzuführen.

Eine weitere wichtige Initiative ist die Forderung nach einer Berichterstattung über Nachhaltigkeit im Unternehmen von großen KI-Unternehmen. Durch die Verpflichtung von Unternehmen, die Auswirkungen ihrer Modelle und Algorithmen auf die Umwelt offenzulegen, fördern diese Richtlinien eine Kultur der Umweltverantwortung und des Umweltbewusstseins und ermutigen zur Einführung einer ESG-Strategie (Umwelt, Soziales und Unternehmensführung) bei der Entwicklung und dem Einsatz von KI.

Anreize für die Erforschung grüner KI-Technologien

Viele Regierungen führen Anreize für Forschung und Entwicklung (F&E) im Bereich der Green-AI-Technologien ein, um Innovationen im Bereich der nachhaltigen KI zu fördern. Zu diesen Anreizen können Zuschüsse für Forschungsprojekte gehören, die sich auf energieeffiziente Algorithmen, die Entwicklung von KI-Modellen, die weniger Ressourcen verbrauchen, und Fortschritte im Bereich des umweltfreundlichen Rechnens konzentrieren. Über Zuschüsse hinaus ermöglichen langfristige Förderprogramme Universitäten und Unternehmen die Erforschung nachhaltiger Technologien, wie z. B. Quantencomputer, die in Zukunft eine Verringerung der Auswirkungen der KI auf die Umwelt versprechen.

Die Rolle von KI bei der Förderung einer nachhaltigen Zukunft

Trotz ökologischer Herausforderungen ist die Künstliche Intelligenz (KI) von entscheidender Bedeutung für die Förderung nachhaltiger und ethischer Praktiken in verschiedenen Branchen. Durch gezielte Innovationen und gemeinsame Bemühungen zwischen dem Technologie- und dem Umweltsektor kann die KI einen wesentlichen Beitrag zum Aufbau einer grüneren Zukunft leisten, indem sie praktische Lösungen für den Umweltschutz und die globale Nachhaltigkeit bietet.

KI-Innovationen fördern den Umweltschutz

KI-Innovationen haben bemerkenswerte Fortschritte im Umweltschutz ermöglicht. Durch den Einsatz von Modellen für maschinelles Lernen und fortschrittlichen Algorithmen ist es nun möglich, ganze Ökosysteme in Echtzeit zu überwachen, Umweltveränderungen vorherzusagen und proaktive Maßnahmen zum Erhalt der biologischen Vielfalt zu ergreifen. KI-Technologien überwachen gefährdete Arten, verfolgen den Zustand der Wälder und kontrollieren die Überfischung und liefern Wissenschaftlern und Umweltorganisationen zugängliche, detaillierte Einblicke.

Ein weiteres Beispiel für den Einsatz von KI im Naturschutz ist die Analyse von Satellitenbildern, mit deren Hilfe illegale Abholzung, Umweltverschmutzung und Veränderungen der Vegetationsdecke aufgedeckt werden können. Diese Einblicke ermöglichen eine schnellere und effektivere Reaktion auf Umweltschäden und unterstützen die Entwicklung gezielterer politischer Maßnahmen. Darüber hinaus erleichtert KI die Abfallwirtschaft und das Recycling, indem sie Prozesse optimiert, die die Auswirkungen auf die Umwelt in verschiedenen Branchen reduzieren.

Gemeinsame Bemühungen zwischen Technologie- und Umweltsektoren

Die Förderung einer nachhaltigen Zukunft durch KI erfordert die Zusammenarbeit zwischen Technologie und Umweltsektor. Diese Partnerschaften können die gemeinsame Entwicklung von Technologien umfassen, die auf spezifische Umweltziele ausgerichtet sind, wie z. B. die Reduzierung von Kohlenstoffemissionen, die Einsparung von Wasser und die Förderung einer Kreislaufwirtschaft. Technologieunternehmen, die mit NGOs und Umweltorganisationen zusammenarbeiten, schaffen Lösungen für kritische Probleme, indem sie technologisches Fachwissen mit Umweltwissen kombinieren.

Diese gemeinsamen Bemühungen umfassen auch den Aufbau von Wissensnetzwerken und bewährten Verfahren, die weltweit geteilt und angewendet werden können. Zwischenstaatliche Organisationen und öffentlich-private Partnerschaften sind für die Skalierung nachhaltiger KI-Lösungen von entscheidender Bedeutung, um sicherzustellen, dass in bestimmten Zusammenhängen entwickelte Technologien in verschiedenen Regionen und Umfeldern angepasst und umgesetzt werden können. Diese Zusammenarbeit ist der Schlüssel zu positiven und dauerhaften Auswirkungen und trägt dazu bei, den technologischen Fortschritt mit den globalen Zielen für ökologische Nachhaltigkeit in Einklang zu bringen.

Haben Sie noch Fragen zu KI und Nachhaltigkeit?

Was sind energieeffiziente Algorithmen?

Energieeffiziente Algorithmen sind für die Ausführung von Datenverarbeitungsaufgaben mit möglichst geringem Energieverbrauch konzipiert, ohne dabei die Genauigkeit oder Qualität der Ergebnisse zu beeinträchtigen. Diese Algorithmen verwenden Optimierungsmethoden, die die Anpassung der Komplexität von Modellen, die Datenkomprimierung und die Umsetzung von neuronalen Netzen umfassen können, die weniger daten- und rechenintensiv sind. Die Kernidee besteht darin, den Energieverbrauch während des Modell-Trainings und der Ausführung zu reduzieren. Energieeffizienz in Algorithmen ist unerlässlich, um die Auswirkungen von KI auf die Umwelt zu reduzieren.

Welche Richtlinien regeln die Auswirkungen von KI auf die Umwelt?

Es werden mehrere Richtlinien und Vorschriften entwickelt, um die Auswirkungen der KI auf die Umwelt zu untersuchen. Zu den gängigen Maßnahmen gehören Energieeffizienzstandards für Rechenzentren, Richtlinien, die die Nutzung erneuerbarer Energien im technologischen Betrieb fördern, und Vorschriften, die Transparenz in Bezug auf den CO2-Fußabdruck von KI-Projekten verlangen. Die Europäische Union beispielsweise ist federführend bei einigen dieser Initiativen und fördert Gesetze und Richtlinien, die grüne Technologien unterstützen und Anforderungen an die Berichterstattung über die Auswirkungen auf die Umwelt stellen.

Was ist grüne KI?

Grüne KI bezieht sich auf die Entwicklung und Nutzung von Technologien der Künstlichen Intelligenz (KI) auf eine Weise, die ihre Auswirkungen auf die Umwelt minimiert. Grüne KI umfasst Praktiken, die den Energieverbrauch von KI-Modellen und -Infrastrukturen reduzieren und KI zur Unterstützung von Umweltinitiativen wie dem Schutz von Ökosystemen und der Prozessoptimierung in der Industrie einsetzen. Dieser Ansatz zielt darauf ab, technologische Innovationen mit Nachhaltigkeitszielen in Einklang zu bringen und sicherzustellen, dass Fortschritte in der KI erzielt werden, ohne die Umwelt zu beeinträchtigen. Grüne KI ist unerlässlich, um die Künstliche Intelligenz im Einklang mit globalen Initiativen zur Bekämpfung des Klimawandels und zur Förderung einer nachhaltigen Entwicklung voranzutreiben.

Referenzen:

1. Hao, K. (2019, June 6). Training a single AI model can emit as much carbon as five cars in their lifetimes. MIT Technology Review. ↩︎
2. Verónica Bolón-Canedo, Laura Morán-Fernández, Brais Cancela, Amparo Alonso-Betanzos (2024). A review of green artificial intelligence: Towards a more sustainable future. ↩︎