Im Zusammenhang mit künstlicher Intelligenz (KI) wird auch die Diskussion über deren Auswirkungen auf Gesellschaft und Umwelt angeheizt. Wie viele Ressourcen KI-Anwendungen benötigen ist oft unbekannt, obwohl viele Daten längst automatisch gemessen werden könnten. Darauf weisen Forschende des Instituts für ökologische Wirtschaftsforschung (IÖW) hin. Gemeinsam mit der Nichtregierungsorganisation AlgorithmWatch und dem Distributed Artificial Intelligence Labor der Technischen Universität Berlin haben sie mit Förderung des Bundesumweltministeriums im Leuchtturmprojekt ‚SustAIn‘ drei Jahre lang untersucht, wie KI-Anwendungen nachhaltiger werden können. In ihren Empfehlungen fordern sie nun dazu auf, dass Nachhaltigkeitswirkungen von KI entlang des Lebenszyklus stärker gemessen und die Entwicklung und Nutzung von KI-Systemen reguliert werden müssen.
Den gesamten Lebenszyklus im Blick
In ihrem Report zeigen die Beteiligten, wie der Energieverbrauch während der Entwicklungs- sowie in der Trainingsphase gemessen werden kann. „Insbesondere die Anbieter von großen Sprachmodellen, sogenannten LLMs, geben oft nur den direkten Energieverbrauch und die Emissionen für einen Trainingszyklus an“, erklärt KI-Expertin Friederike Rohde vom IÖW. „So bleibt das Bild unvollständig. Berücksichtigt man zusätzlich die Hardwareproduktion und die Betriebsenergie, kann sich der Emissionswert schnell verdoppeln. Zudem entstehen kontinuierliche Emissionen während der Anwendung des Modells. Indikatoren deuten darauf hin, dass diese immens sein könnten.“
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