Künstliche Intelligenz (KI) existiert erst seit kurzem, gilt aber aufgrund ihres transformativen Potenzials bereits als bahnbrechende Neuerung. Ihre Entwicklung, Wartung und Entsorgung verursachen jedoch einen erheblichen CO2-Fußabdruck. Dies gibt Anlass zur Sorge über die Umweltauswirkungen von KI. In diesem Blog gehen wir diesem verborgenen Dilemma auf den Grund.
Tatsächliche Umweltauswirkungen künstlicher Intelligenz: Negativ vs. Positiv
Hinter jeder KI steckt ein energieintensiver Prozess mit einem enormen CO₂-Fußabdruck. KI-Rechenzentren laufen heute rund um die Uhr und nutzen hauptsächlich Energie aus fossilen Brennstoffen . Sie sind für fast 2.5 bis 3.7 % der globalen Treibhausgasemissionen verantwortlich.
Es wird Sie überraschen zu erfahren, dass sich laut Forschern von OpenAI die Rechenleistung, die zum Trainieren der besten KI-Modelle benötigt wird, seit 2012 alle 3.4 Monate verdoppelt hat. Eine aktuelle Studie von Experten der University of Massachusetts Amherst untersuchte zudem die Umweltauswirkungen des Trainings verschiedener großer KI-Modelle. Sie fanden heraus, dass dieser Prozess über 284 Tonnen Kohlendioxid produzieren könnte . Das ist fast das Fünffache der Emissionen eines durchschnittlichen amerikanischen Autos während seiner gesamten Lebensdauer.
Die folgende Tabelle stellt die wichtigsten positiven und negativen Auswirkungen der KI dar:
| Positive Auswirkungen | Negative Auswirkungen |
| Hilft bei der Bekämpfung von Abholzung, Waldbränden und Wildtierkrankheiten sowie bei der Überwachung der Artenvielfalt. | Hoher Stromverbrauch während des Trainings. |
| Fördert Initiativen zur Kreislaufwirtschaft. | Möglicher Anstieg des Ressourcenverbrauchs wie Wasser und Rohstoffe. |
| Optimiert Prozesse in den Bereichen Landwirtschaft, Transport und Abfallwirtschaft. | Trägt zur Entstehung von Elektroschrott bei. |
| Prognostiziert Energienutzungsmuster und steigert die Energieeffizienz. | Kann bestehende Umweltprobleme verschärfen. |
| Verbessert die Leistung erneuerbarer Energiequellen. | Der hohe Rechenaufwand für das Training lässt die KI-Emissionen in die Höhe schnellen. |
| Verwaltet die Stromversorgung und erhöht die Zuverlässigkeit. | Verzerrungen in den Trainingsdaten können zu verzerrten Entscheidungen der KI-Algorithmen führen. |
| Analysiert den Boden, prognostiziert Erträge und identifiziert Schädlinge für eine nachhaltige Landwirtschaft. | Höherer Energiebedarf bei zunehmender KI-Nutzung. |
| Hilft bei der effizienten Katastrophenhilfe. | Süßwasserintensives Training trägt zur Wasserknappheit bei. |
| Erleichtert die Erstellung neuer Materialien. | Erzeugt mit der Luftfahrt vergleichbare CO2-Emissionen und wirkt sich negativ auf Randgruppen aus. |
| Unterstützt Bemühungen zum Erhalt der Artenvielfalt. | Energieverbrauch führt zu Luftverschmutzung. |
Negative Auswirkungen künstlicher Intelligenz auf die Umwelt
Der größte Nachteil liegt im Energiebedarf von Rechenzentren, die zur Aufrechterhaltung von KI-Modellen extrem viel Energie verbrauchen. Im Vergleich zu herkömmlichen Gebäuden liegt der Energieverbrauch pro Etage etwa 10- bis 50 -mal höher. Da große Sprachmodelle (LLM) wie GPT-4 immer umfangreicher werden, steigt der Energieverbrauch dieser Rechenzentren kontinuierlich an . Im Folgenden werden einige mit KI verbundene Umweltprobleme erörtert.
1. Steigender Energieverbrauch
Das Training von KI-Modellen verbraucht enorme Mengen Strom, der größtenteils aus fossilen Brennstoffen erzeugt wird. Dies führt zu erhöhten Treibhausgasemissionen.
Nach Angaben des US-amerikanischen Büros für Energieeffizienz und erneuerbare Energien entfallen fast 2 % des gesamten Stromverbrauchs in den USA auf Rechenzentren, einschließlich solcher, die für KI genutzt werden.
2. Steigender Ressourcenverbrauch
Der Einsatz von KI in Branchen wie der Fertigung kann den Ressourcenverbrauch, einschließlich Wasser und Rohstoffen, erhöhen. Dies kann die Umwelt schädigen.
Auch das Training von KI-Systemen ist auf GPUs (Grafikprozessoren) angewiesen. Für deren Herstellung werden seltene Metalle und ein erheblicher Wasserverbrauch benötigt.
3. Hinzufügen zum Elektroschrott
Diese Abfälle enthalten schädliche Chemikalien wie Blei, Quecksilber und Cadmium. Sie verschmutzen nicht nur Wasser und Boden, sondern können auch Mensch und Natur erheblichen Schaden zufügen.
Bis 2050, so die Prognose des Weltwirtschaftsforums , werden wir jährlich über 120 Millionen Tonnen Elektroschrott produzieren . Um dies zu verhindern, benötigen wir ein besseres Elektroschrottmanagement und Recycling.
Querverweis: Aktuelles E-Schrottmanagement mithilfe von Techniken der künstlichen Intelligenz
4. Auswirkungen auf natürliche Ökosysteme
Künstliche Intelligenzen wie fahrerlose Autos und Lieferdrohnen können Tieren und der Natur schaden. Dies kann zu vermehrtem Abfall und Konsum führen, insbesondere im E-Commerce, wo Waren schnell und häufig geliefert werden.
Der Einsatz von KI in der Landwirtschaft könnte zu einem übermäßigen Einsatz von Düngemitteln und Pestiziden führen. Dies kann Wasser, Boden und die Artenvielfalt schädigen. Auch ethische Bedenken hinsichtlich des Einsatzes von KI im Umweltbereich sind berechtigt. Wir müssen die Vorteile der KI mit dem Schutz der Natur in Einklang bringen, damit beides miteinander vereinbar ist.
5. Steigende Kohlenstoffemissionen
Da KI-Operationen einen hohen Energieverbrauch verursachen, sind sie die Hauptursache für den Anstieg der CO2-Emissionen. Millionen von Rechenstunden werden für das Training neuer Generationen von KI-Modellen aufgewendet. Dies erhöht den Energieverbrauch zusätzlich.
Die Produktion dieser Energie hängt häufig auch von Erdgas, Erdöl, Kohle oder Wasserkraft ab, die allesamt wichtige Quellen für KI-Emissionen sind.
6. Förderung von Voreingenommenheit bei der Entscheidungsfindung
Das Hauptproblem aller KI-Gegner liegt in der Wahrscheinlichkeit voreingenommener Entscheidungen durch KI. KI-Algorithmen sind stark von den Trainingsdaten abhängig. Voreingenommene Entscheidungen können zu Verzerrungen in diesen Daten führen.
Der Einsatz von KI zur Kontrolle der Umwelt wirft eine Reihe ethischer Bedenken auf. Wenn der Algorithmus auf Daten trainiert wird, die Wirtschaftswachstum gegenüber Umweltschutz begünstigen, könnte er kurzfristigen wirtschaftlichen Gewinnen Vorrang vor langfristigem Umweltschutz einräumen.
Querverweis: Was tun wir gegen die Verzerrungen in der KI?
7. Steigender Energiebedarf
Die aktuellen Trends zeigen, wie KI als Hilfsmittel allmählich in unserem Leben Einzug hält. Mit der Zeit wird ihre Nutzung weiter zunehmen, und damit auch ihr Energiebedarf. Dies trägt somit maßgeblich zu den Treibhausgasemissionen bei.
Wenn sich die aktuellen KI-Trends fortsetzen, könnte NVIDIA bis 2027 jährlich fast 1.5 Millionen KI-Server ausliefern. Diese Server würden voraussichtlich etwa 85.4 Terawattstunden Strom pro Jahr verbrauchen . Das würde sogar den Energieverbrauch vieler kleiner Länder übersteigen.
8. Beitrag zur Wasserverschwendung und Luftverschmutzung
Wussten Sie schon, dass das Training von KI-Modellen viel Frischwasser benötigt? Dies kann zu Wasserverschwendung führen. Eine aktuelle Studie zeigt, dass ChatGPT für jeweils 20 bis 50 Fragen und Antworten fast 500 ml Wasser zur Kühlung seiner Rechenzentren benötigt. Dieses Wasser kann durch Chemikalien und Abfallstoffe verunreinigt werden. Daher ist für die Wiederverwendung unter Umständen eine zusätzliche Aufbereitung erforderlich.
Die Studie zeigte auch, dass das Training von GPT-3 möglicherweise über 700,000 Liter sauberes Wasser verbraucht hat . Leider verdunstet dieses Wasser während der Nutzung und kann nicht wiederverwendet werden. Dies verschärft die Wasserknappheit. Auch der Energieverbrauch von KI kann zur Luftverschmutzung beitragen, insbesondere wenn nicht erneuerbare Energiequellen genutzt werden.
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9. Es mangelt an Verantwortlichkeit und Transparenz
Die Entwicklung und Anwendung von KI sind oft intransparent und nicht nachvollziehbar. Viele Unternehmen priorisieren ihren finanziellen Gewinn und ihre Wettbewerbsfähigkeit gegenüber den potenziellen Umweltschäden, die durch KI-Technologien verursacht werden.
Künstliche Intelligenzen sind komplex, und aufgrund dieser Komplexität fällt es Nutzern schwer, ihren tatsächlichen ökologischen Fußabdruck zu ermitteln. Darüber hinaus erschweren die intransparenten Daten und Trainingsmethoden, die bei der KI-Entwicklung zum Einsatz kommen, eine genaue Bewertung des CO₂-Fußabdrucks oder der Umweltauswirkungen von KI. Um sicherzustellen, dass KI den Umweltbelangen gerecht wird, müssen wir transparente Verfahren und Gesetze entwickeln und umsetzen.
10. Kann historisch marginalisierten Gemeinschaften schaden
Diese Technologie wird in verschiedenen Sektoren eingesetzt und erzeugt Kohlendioxidemissionen, die denen der Luftfahrtindustrie ähneln. Diese erhöhten Emissionen sind besonders schädlich für historisch benachteiligte Gemeinschaften, die in stark verschmutzten Gebieten leben. Sie sind den mit der Umweltverschmutzung verbundenen Gesundheitsrisiken stärker ausgesetzt.
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Positive Auswirkungen künstlicher Intelligenz auf die Umwelt
Überladen Sie sich nicht nur mit den negativen Aspekten, es gibt auch viele positive. Es ermöglicht die Analyse riesiger Datenmengen, beispielsweise von Wettersatelliten. Die weiteren positiven Auswirkungen werden im Folgenden erläutert:
1. Eindämmung des Klimawandels
Künstliche Intelligenz (KI) birgt ein enormes Potenzial, uns beim Schutz und der Bekämpfung der Natur zu helfen. Sie ermöglicht eine schnellere und umfassendere Überwachung des Klimawandels. Ihre Daten können uns helfen, Naturkatastrophen präzise vorherzusagen . Dies erleichtert nicht nur eine effiziente Evakuierung, sondern minimiert auch die Schäden. Hier einige Beispiele, wie KI zur Eindämmung des Klimawandels beiträgt:
- Bekämpfung der Abholzung: Durch die Analyse von Satellitenbildern hilft es Organisationen wie WWF KI nutzen, wie zum Beispiel Waldvorausschau illegale Abholzung aufzudecken und zu verhindern.
- Bekämpfung von Waldbränden: Durch die Analyse von Daten wie Kameraaufnahmen können Waldbrände lokalisiert und deren Ausbreitung vorhergesagt werden. Dadurch können die Feuerwehrleute effektiver reagieren.
- Erkennen von Wildtierkrankheiten: Es erkennt schnell Anzeichen von Krankheiten bei Wildtieren. Dies ist sowohl für die Früherkennung als auch für die Prävention sehr hilfreich.
- Biodiversität auf der Spur: Kombiniert man KI mit Drohnen und Satellitenaufnahmen, lassen sich Verhaltensänderungen bei Tieren effizient überwachen. So lassen sich nicht nur unterschiedliche Tierpopulationen verfolgen, sondern auch Bedrohungen für die Artenvielfalt erkennen.
- Überfischung verhindern: KI-Tools wie die Smart Boat Initiative kann uns helfen, die Fischereipraktiken zu überwachen und illegale Fischereiaktivitäten zu verhindern.
Querverweis: KI-gestützte Überwachung unterstützt die Krankheitserkennung in landwirtschaftlichen Betrieben
2. Beitrag zur Kreislaufwirtschaft
Sie können zu einer Kreislaufwirtschaft beitragen, indem sie
- Wertstoffe erkennen und zurückgewinnen: KI-gesteuerte Roboter sortieren Wertstoffe schneller und effizienter. Sie fördern das Recycling und reduzieren Treibhausgasemissionen.
- Recycling und Wiederverwendung von Wasser: Mit KI-Tools können Sie die Wasserqualität überwachen. Sie helfen, Verschmutzungen frühzeitig zu erkennen und unterstützen auch die Wasseraufbereitung.
3. Betriebsoptimierung
Sie optimieren den Betrieb in einer Vielzahl von Branchen:
- Landwirtschaft: In diesem Sektor werden KI-Tools eingesetzt, um Daten über Boden und Wetter zu erhalten. Dies trägt nicht nur zur Verbesserung der Präzisionslandwirtschaft bei, sondern steigert auch die Erträge.
- Transport: Mithilfe der Tools können Routen optimiert und Verkehrsstaus reduziert werden. Insgesamt werden die transportbedingten Emissionen minimiert.
- Abfallwirtschaft: KI kann zur Bedarfsprognose und Bestandsoptimierung eingesetzt werden. Dies kann die Abfallwirtschaft verbessern, Abfall reduzieren und die Effizienz steigern.
4. Verbesserung der Energieeffizienz
Die folgenden Punkte zeigen, wie KI diese Effizienz verbessern kann:
- Vorhersage des Energieverbrauchs: Es kann Energieverbrauchsmuster vorhersagen und Bereiche identifizieren, in denen Energie gespart werden kann.
- Optimierung von Kühlsystemen: Unternehmen wie Google nutzen KI, um Kühlsysteme zu optimieren. Das reduziert nicht nur den Energieverbrauch, sondern auch den CO2-Ausstoß.
5. Förderung erneuerbarer Energien
Darüber hinaus unterstützt es die Verbreitung erneuerbarer Energiequellen wie Solar- und Windenergie. Dies geschieht durch Prognosen zur Energieproduktion, Verbesserung ihrer Leistung und Optimierung ihrer Wartung.
GE Renewable Energy nutzt beispielsweise KI in seinen Windkraftanlagen. Diese Anlagen verfügen über Sensoren und KI-Algorithmen, die Windveränderungen vorhersagen können . Anschließend wird der Betrieb der Anlagen entsprechend angepasst. Diese Vorhersagefähigkeit steigert nicht nur die Energieproduktion, sondern gewährleistet auch einen effizienten Betrieb der Anlagen.
6. Unterstützung intelligenter Stromnetze
Künstliche Intelligenz (KI) trägt dazu bei, Energienetze intelligenter zu gestalten. Sie analysiert Daten von Sensoren und Zählern. Diese Informationen helfen Energieversorgern, Stromangebot und -nachfrage zu steuern. Dadurch werden Energieverschwendung weiter reduziert und die Versorgungssicherheit erhöht.
Microsoft setzt KI auch ein, um die Energieeffizienz in seinen Rechenzentren zu steigern. Im Rahmen seiner Nachhaltigkeitsziele strebt das Unternehmen an, bis 2030 klimaneutral zu werden.
7. Unterstützung einer nachhaltigen Landwirtschaft
Künstliche Intelligenz (KI) kann eine wertvolle Unterstützung für nachhaltige Landwirtschaft sein. Wie genau, fragen Sie sich sicher. Nun, sie kann Bodendaten analysieren und Ernteerträge prognostizieren. Außerdem kann sie Schädlings- und Krankheitsausbrüche erkennen. So kann sie Landwirten helfen, ihre Ernteerträge zu maximieren und den Einsatz von Düngemitteln und Pestiziden zu minimieren.
FarmWise ist ein Beispiel für den Einsatz von KI in der nachhaltigen Landwirtschaft. Das Unternehmen nutzt KI-gesteuerte Roboter, um Unkraut präzise zu erkennen und von den Feldern zu entfernen. Dadurch wird der Bedarf an chemischen Herbiziden reduziert und nachhaltige Anbaumethoden unterstützt.
8. Hilfe bei der Katastrophenhilfe
Künstliche Intelligenz (KI) kann den technologischen Fortschritt beschleunigen. Dies kann die Katastrophenhilfe grundlegend verändern. KI-Tools können präzise Vorhersagen über bedeutende Umweltereignisse wie Wetterveränderungen, Erosion und Erdrutsche liefern. Je genauer wir über das Auftreten einer Katastrophe informiert sind, desto besser sind wir darauf vorbereitet, ihr entgegenzuwirken.
9. Neue Materialien erstellen
Diese Technologie kann auch bei der Entwicklung umweltfreundlicher Materialien hilfreich sein. Sie können so konzipiert werden, dass sie bestimmte Eigenschaften wie geringes Gewicht oder hohe Festigkeit aufweisen. Solche Materialien können im Bauwesen oder in der Luft- und Raumfahrt eingesetzt werden.
Wenn wir die Materialien aus erneuerbaren Quellen herstellen können, verringern wir auch unsere Abhängigkeit von fossilen Brennstoffen. Dies minimiert auch die mit der Materialproduktion verbundenen Umweltschäden.
10. Förderung der Biodiversität
Dies ist einer der wichtigsten positiven Umweltauswirkungen von KI. Sie trägt zum Schutz verschiedener Ökosysteme und Arten bei. KI kann große Datenmengen analysieren und nutzt diese Fähigkeit, um Daten über Populationen, Lebensräume und Bedrohungen für unterschiedliche Ökosysteme und Arten auszuwerten.
Lassen Sie uns nun die Beziehung zwischen KI und ökologischer Nachhaltigkeit diskutieren. So können wir feststellen, ob beides koexistieren kann.
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Ist ökologische Nachhaltigkeit durch KI möglich?
Ja, KI kann einen sehr hilfreichen Beitrag zur Verbesserung der ökologischen Nachhaltigkeit leisten. Einige Möglichkeiten, wie sie ökologische Nachhaltigkeit ermöglichen kann, werden im Folgenden erläutert.
- In der Landwirtschaft können damit Umweltbedingungen und Ernteerträge überwacht werden. Außerdem kann es dazu beitragen, den Einsatz von Wasser und Düngemitteln zu reduzieren.
- Es kann den Wasserverbrauch optimieren und effizientes Wasserressourcenmanagement. Es versucht, die Kosten und die Umweltbelastung des Managements zu senken.
- In der Fertigung kann es helfen präzise Systemdesigns erstellenDadurch können Abfall und Energieverbrauch in der Produktion reduziert werden.
- Durch Wärmerückgewinnung und die Erfassung der Belegung kann der Energieverbrauch in Gebäuden optimiert werden. So kann ideal für das Facility Management.
- KI mit Satellitenbildern hilft Veränderungen der Landnutzung und Pflanzenkrankheiten erkennen Dies trägt zur nachhaltigen Landnutzung bei.
- Es kann Überwachung der Luftverschmutzung und warnen Sie Stadtbewohner vor Verschmutzungsquellen.
- Es kann Energieversorgung effizient steuern und hat die Prognosen zur Produktion erneuerbarer Energien verbessert.
- Es erkennt Verschmutzungen frühzeitig und reduziert den Ausstoß von Treibhausgasen aus Fahrzeugen.
- Es kann helfen natürliche Ressourcen schonenDies geschieht durch die Rationalisierung landwirtschaftlicher Betriebsmittel, die Reduzierung von Abfällen in der Produktion und die Optimierung des Energieverbrauchs in Gebäuden.
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Gedanken von Tech-CEOs und Business Schools zur Nachhaltigkeit generativer KI
Dies ist eine weitere Form künstlicher Intelligenz, die verschiedene Inhalte wie Bilder, Ton, Text und synthetische Daten erstellen kann. Die jüngste Begeisterung dafür ist auf die benutzerfreundlichen Oberflächen zurückzuführen, mit denen Nutzer schnell erstklassige Texte, Grafiken und Videos erstellen können.
Das sagen die renommierten Tech-CEOs, Unternehmen und Business Schools zu Generative AI:
1. Laut Paul Daugherty , Chief Technology and Innovation Officer von Accenture, befürwortet sein Unternehmen die aktive Auseinandersetzung mit generativer KI. Er sagt, Unternehmen sollten sich damit auseinandersetzen, sie nutzen, experimentieren und eigene Erfahrungen sammeln . Dieser Ansatz wird auch intern bei Accenture verfolgt.
2. Laut IBM kann generative KI die Ressourceneffizienz von Unternehmen steigern. Dies geschieht durch die Analyse von Daten zur Echtzeit-Energieverteilung, wodurch Kosten und Emissionen gesenkt werden. Sie unterstützt CEOs bei der Gestaltung nachhaltiger Unternehmen. So wird sichergestellt, dass Ideale in konkrete Strategien und messbare Ergebnisse umgesetzt werden. Dies hilft dem Management, die Erwartungen der Stakeholder effektiv zu erfüllen.
3. Laut Harvard Business Review kann generative KI die Kreativität von Mitarbeitern und Kunden steigern. Sie kann dabei helfen, neue Ideen zu generieren und zu erkennen sowie deren Qualität zu verbessern. Darüber hinaus kann sie divergentes Denken fördern, Expertenverzerrungen entgegenwirken, Ideen bewerten und verfeinern sowie die Zusammenarbeit stärken.
4. EY nennt eine weitere interessante Tatsache. Fast 70 % der CEOs erkennen die Dringlichkeit der Einführung von generativer KI (GenAI) für die Wettbewerbsfähigkeit. Gleichzeitig sind jedoch 68 % dieser Technologie gegenüber sehr unsicher. Diese Unsicherheit behindert ihr schnelles Handeln.
5. Laut einer Analyse von Deloitte kann eine effektive digitale Transformation den Marktwert um bis zu 1.25 Billionen US-Dollar steigern . Künstliche Intelligenz der Generation Z (Gen AI) wird dabei als wichtiger Katalysator für diesen Wandel wirken. Da sich der Gen-AI-Markt alle zwei Jahre verdoppelt, gehen Prognosen davon aus, dass KI-gestützte Produktivitätssteigerungen das globale BIP im nächsten Jahrzehnt um 7 Billionen US-Dollar erhöhen könnten.
Generative KI ist zwar noch neu, wird aber dennoch für ihre Fähigkeiten gelobt. Sie kann die Kreativität fördern, die Ressourceneffizienz steigern und sogar digitale Transformationen vorantreiben. Obwohl die tatsächlichen Umweltauswirkungen von KI anerkannt sind, sind CEOs hinsichtlich ihrer Einführung noch etwas unsicher. Weitere informative Inhalte finden Sie auf unserer Website.
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