{"id":2553319,"date":"2024-10-09T16:24:56","date_gmt":"2024-10-09T15:24:56","guid":{"rendered":"https:\/\/www.pressenza.com\/?p=2553319"},"modified":"2024-10-09T16:24:56","modified_gmt":"2024-10-09T15:24:56","slug":"kuenstliche-intelligenz-klimaretter-oder-versteckter-energiefresser","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.pressenza.com\/de\/2024\/10\/kuenstliche-intelligenz-klimaretter-oder-versteckter-energiefresser\/","title":{"rendered":"K\u00fcnstliche Intelligenz: Klimaretter oder versteckter Energiefresser?"},"content":{"rendered":"

ChatGPT und Co stehen in der Kritik. Ihre Server-Farmen fressen Energie und verbrauchen gro\u00dfe Mengen Wasser. Die Emissionen der gro\u00dfen Tech-Konzerne wachsen durch die milliardenschweren Entwicklungen im KI-Bereich weiter an. Gleichzeitig entwickeln Forscher:innen KI-Anwendungen, die uns beim Klimaschutz unterst\u00fctzen k\u00f6nnten – auch in \u00d6sterreich. Was \u00fcberwiegt beim KI-Hype? Chancen oder Risiken?<\/strong><\/p>\n

von Jannik Hidde\u00dfen<\/em><\/p>\n

Kaum eine andere Technologie hat in den vergangenen Jahren einen solchen Hype erlebt wie die \u201cK\u00fcnstliche Intelligenz\u201d. Studierende nutzen KI-Modelle f\u00fcr Seminararbeiten<\/a>, \u00c4rzt:innen als Unterst\u00fctzung f\u00fcr Diagnosen<\/a> und Unternehmen immer \u00f6fter als Verkaufsargument<\/a>. Es gebe kaum ein Produkt, dass sich nicht durch K\u00fcnstliche Intelligenz verbessern lie\u00dfe. Das m\u00f6chte uns die Tech-Industrie jedenfalls glauben lassen.<\/p>\n

Ganz vorne dabei sind Tech-Giganten wie Microsoft oder Alphabet. Der Mutterkonzern von Google integrierte sein Modell \u201cGemini\u201d im M\u00e4rz direkt in die allgemeine Suchfunktion. Bei der Microsoft-Suchmaschine Bing ist das schon l\u00e4ngst Standard. Das Beispiel zeigt: Ob wir wollen oder nicht und ob es uns immer klar ist oder nicht, wir nutzen KI mittlerweile im Alltag.<\/p>\n

Viele verwenden K\u00fcnstliche Intelligenz aber auch ganz bewusst, lassen zum Beispiel ChatGPT E-Mails formulieren oder Texte zusammenfassen. Aufgaben, die bislang auch gut ohne K\u00fcnstliche Intelligenz erledigt wurden. Doch mit den KI-Anwendungen geht es oft schneller, einfacher, effizienter.<\/p>\n

Reality Check f\u00fcr den KI-Hype<\/strong><\/p>\n

Der KI-Hype hat allerdings auch seine Schattenseiten. Ihrem Namen wiedersprechend, sind KI-Modelle n\u00e4mlich nicht wirklich \u201cintelligent<\/a>\u201d. Mit Hilfe der ihnen verf\u00fcgbaren Daten berechnen sie lediglich die wahrscheinlichsten Antworten auf unsere Anfragen. Und lassen dabei auch Vorurteile und Ressentiments<\/a> aus den Trainingsdaten weiterleben. Regelm\u00e4\u00dfig spucken sie au\u00dferdem g\u00e4nzlich falsche Antworten, sogenannte \u201cHalluzinationen<\/a>\u201d, aus, weil sie wahr und falsch nicht unterscheiden kann. Ein Problem, das viele mit der aktuellen Technologie nicht f\u00fcr l\u00f6sbar halten.<\/p>\n

F\u00fcr die Arbeitswelt ist schon jetzt ist abzusehen, dass viele Unternehmen KI vor allem als Chance sehen, Arbeitspl\u00e4tze und damit Geld einzusparen. Eingesetzt wird es etwa schon bei der Durchsicht von Bewerbungen in Personalabteilungen. Trifft\u00a0 \u201eK\u00fcnstliche Intelligenz\u201d eigenst\u00e4ndig wichtige Entscheidungen \u2013 vielleicht weil der Mensch, der eingreifen k\u00f6nnte, schon eingespart ist \u2013 sind Fehler und diskriminierende Grundlagen besonders schwerwiegend. \u00dcber die Datenschutz- und Urheber-rechtlichen Probleme<\/a>, die sich beim Training von ChatGPT und Co ergeben und die \u00dcberflutung des Internets mit KI-generiertem Trash-Content<\/a> haben wir da noch gar nicht gesprochen.<\/p>\n

Die Klimakrise und die KI<\/strong><\/p>\n

Nicht zuletzt hat die KI auch ein Klima-Problem.<\/p>\n

Stellt man gro\u00dfen KI-Modellen wie ChatGPT, Gemini oder Copilot eine Frage, wird diese nicht vom eigenen Laptop beantwortet. Stattdessen wird sie in kleine Datenpakete zerlegt und durch Glasfaserkabel quer \u00fcber den Erdball zu einem Rechenzentrum von OpenAI, Google oder Microsoft geschickt.<\/p>\n

Das ist zwar erstmal nicht anders als bei einer Suchmaschine. Der Unterschied liegt aber in der Rechenleistung, die notwendig ist, um die gew\u00fcnschte Antwort zu erstellen. Bis zu zehnmal mehr Energie als f\u00fcr eine Google-Suche wird dazu laut einer Untersuchung von Goldman Sachs<\/a> ben\u00f6tigt. Das ist auch ein Problem f\u00fcrs Klima. Auf jeden Fall so lange wir unseren Strom nicht komplett aus erneuerbaren Energien beziehen.<\/p>\n

Wie viel Energie verbraucht KI?<\/strong><\/p>\n

Herauszufinden, wie viel Energie ein KI-Modell tats\u00e4chlich verbraucht, ist gar nicht so einfach. Die gro\u00dfen Tech-Firmen halten sich zum Energieverbrauch ihrer Tools bewusst sehr bedeckt. Mit der kommerziellen Nutzung kam auch mehr Geheimhaltung<\/a>.<\/p>\n

Um zu erkennen, dass der Energiehunger der K\u00fcnstlichen Intelligenz zum Problem f\u00fcr das Klima werden k\u00f6nnte, reicht allerdings ein Blick auf die Treibhausgasemissionen von Google. Eigentlich sollte das Unternehmen bis 2030 klimaneutral<\/span><\/a> werden. Tats\u00e4chlich sind Googles Emissionen seit 2019 aber sogar laut eigenen Angaben um fast 50 Prozent gestiegen (PDF<\/a>: Seite 8 bzw 31.). Das Unternehmen schreibt dies auch dem Wachstum seiner Rechenzentren zu und erkl\u00e4rt, dass es aufgrund der intensiven KI-Nutzung schwierig werden k\u00f6nnte, die sch\u00e4dlichen Ausst\u00f6\u00dfe in naher Zukunft zu verringern.<\/p>\n

Der Wasserverbrauch der K\u00fcnstlichen Intelligenz<\/strong><\/p>\n

Warum aber verbrauchen diese Rechenzentren so viel Energie? Neben dem Betrieb der Computer selbst, l\u00e4sst vor allem die K\u00fchlung der Rechenzentren, die Stromrechnung der Betreiber in die H\u00f6he schnellen. Darauf reagieren die Unternehmen, indem sie Rechenzentren dort aufstellen, wo sie sich m\u00f6glichst kosteng\u00fcnstig mit Strom versorgen lassen. Zum Beispiel in sonnigen Gebieten wie Kalifornien oder Arizona<\/a>, wo es billigen Solarstrom gibt. Der Solarstrom fehlt dann aber anderswo, zudem gibt es dort auch enorm hohe Temperaturen<\/a>. Das verursacht wiederum einen gr\u00f6\u00dferen K\u00fchlbedarf, und erh\u00f6ht so auch den Wasserverbrauch der Anlagen.<\/p>\n

Wasserk\u00fchlsysteme, wie sie in den USA verbreitet sind, sind zwar energieeffizienter als Luftk\u00fchlung, verbrauchen aber Frischwasser. Eine Ressource, die nicht nur in der amerikanischen W\u00fcste zusehends knapp wird. Sch\u00e4tzungen gehen davon aus, dass KI-Rechenzentren alleine bis 2027 halb so viel Wasser<\/a> verbrauchen werden, wie ganz das gesamte Vereinigte K\u00f6nigreich von Gro\u00dfbritannien.<\/p>\n

Nachhaltigkeit durch Wasserkraft und Bergluft?<\/strong><\/p>\n

Es gehe auch anders, erkl\u00e4rt Ivan Dukic, Gr\u00fcnder des KI-Startups Localmind: \u201cWo die Rechenzentren gebaut werden, entscheidet ma\u00dfgeblich dar\u00fcber, welchen Klimaeffekt sie haben. Und wenn ich das mitten in die W\u00fcste stelle, ist es halt ein absoluter Energiewahnsinn.\u201d Die Server f\u00fcr seine KI-Modelle stehen daher in einer Gegend, die mit einer W\u00fcste so gar nichts gemein hat. Mitten in den Alpen, in der N\u00e4he von Innsbruck.<\/p>\n

Dort haben die Innsbrucker Kommunalbetriebe einen alten Trinkwasserspeicher im Berg zu einem modernen Rechenzentrum umgebaut. Die K\u00fchlung ist hier kein gro\u00dfes Thema. \u201cGenerell bleibt das Ganze durch die H\u00f6he, die Luft und die schattige Lage sehr lange k\u00fchl, ohne K\u00fchlmittel zu verwenden\u201d, meint Ivan Dukic. Bis 20 Grad Au\u00dfentemperatur kann man die Anlage nur \u00fcber die Au\u00dfenluft k\u00fchlen. So warm wird es dort nur in den Sommermonaten. Braucht man sie doch einmal, wird die K\u00fchlanlage, genauso wie der Rest des Rechenzentrums, mit Strom aus regionaler Wasserkraft betrieben.<\/p>\n

Auch Ralph Hintemann, der am Borderstep Institut zu Digitalisierung und Nachhaltigkeit forscht, betont die Relevanz der richtigen Standortwahl. Besonders in Ballungszentren erg\u00e4ben sich Vorteile, da Abw\u00e4rme der Rechenzentren zum Heizen umstehender Wohngebiete genutzt werden k\u00f6nnte. \u201cWas da an Strom reingeht, geht zum Teil als W\u00e4rme wieder raus. Diese W\u00e4rme k\u00f6nnen wir auch nutzbar machen.\u201d<\/p>\n

Gro\u00dfes Hirn, gro\u00dfer Energieverbrauch<\/strong><\/p>\n

Die Frage nach der Nachhaltigkeit entscheidet sich allerdings nicht allein im Rechenzentrum. Auch das verwendete KI-Modell spielt eine Rolle. Die Bandbreite dabei ist gro\u00df und reicht von Meta-Modellen wie Gemini oder ChatGPT bis hin zu einfachen Programmen mit engem Anwendungsfeld. \u201cDas eine ist ein Riesengehirn, sowas wie ChatGPT. Und dann gibt es kleinere, spezialisierte Gehirne, die wesentlich weniger Rechenressourcen brauchen.\u201d, fasst Dukic den Unterschied zusammen.<\/p>\n

Weniger Rechenressourcen, das bedeutet in diesem Kontext auch weniger Energieverbrauch. Der Grund: \u201cRiesengehirne\u201d, wie das von ChatGPT werden mit Unmengen an Texten trainiert. Von Shakespeare bis zur Gebrauchsanleitung deines Staubsaugers ist alles dabei. Stellt man dem Chatbot eine Frage, wird dieser ganze Info-Haufen aktiviert. Logisch, dass das mehr Energie verbraucht, als eine K\u00fcnstliche Intelligenz, die mit weniger Daten trainiert wurde, um dann gezieltere Aufgaben zu \u00fcbernehmen. (Die sie dann oft auch besser erledigt.)<\/p>\n

Laut einer US-amerikanischen Untersuchung verbrauchten sogenannte \u201cMulti-Purpose-Modelle\u201d 33 mal<\/a> mehr Energie als \u201caufgabenspezifische Software\u201d. Generell gilt also: Je spezialisierter die KI, desto geringer ihr Energieverbrauch.<\/p>\n

Hier offenbart sich eines der grundlegenden Probleme des aktuellen KI-Hypes. Die Modelle, die h\u00e4ufig f\u00fcr die banalsten Dinge benutzt werden, sind auch die Modelle, die die meiste Energie fressen. W\u00e4hrend eine Menge Energie also f\u00fcr kleine Erleichterungen im Alltag draufgeht, tragen spezialisierte KI-Modelle an anderer Stelle sogar aktiv zum Klimaschutz bei.<\/p>\n

KI-Versprechen: Bessere Wetterprognosen f\u00fcr gr\u00fcne Energie<\/strong><\/p>\n

In der Meteorologie sei KI eigentlich nichts Neues, erkl\u00e4rt Irene Schicker, von der Geosphere Austria. Die Grundlage der aktuell besonders popul\u00e4ren Formen von KI ist sogenanntes \u201cMaschinenlernen\u201d. Damit werden gro\u00dfe Datens\u00e4tze mit Algorithmen analysiert. Das werde in anderer Form in ihrem Feld schon lange genutzt, um Daten zu analysieren und auszuwerten. Trotzdem h\u00e4tte es in den letzten Jahren nochmal einen Umbruch gegeben.<\/p>\n

Mit ihrem Team arbeitet Schicker an einem Forschungsprojekt mit dem knackigen Namen Atmol4REN-4Cast<\/a>. Dabei nutzen sie K\u00fcnstliche Intelligenz, um regionale Wetter- und Klimaprognosen zu verbessern. Das sei entscheidend f\u00fcr die Energiewende.<\/p>\n

\u201cErneuerbare Energien sind sehr stark davon abh\u00e4ngig, wie gerade die atmosph\u00e4rischen Bedingungen sind.\u201d, erkl\u00e4rt Schicker. Schon kleine Wetter\u00e4nderungen k\u00f6nnen gro\u00dfe Auswirkungen auf die Stromproduktion von Solar- und Windkraftanlagen haben. Um das Stromnetz stabil zu halten, braucht es daher genaue, ortsspezifische Wetterprognosen. Und das quasi in Echtzeit.<\/p>\n

Effizientere Windparks und Solaranlagen<\/strong><\/p>\n

Herk\u00f6mmliche Wettermodelle k\u00f6nnen das kaum leisten. Zwar lassen sich die gro\u00dfen, \u00fcberregionalen Entwicklungen gut vorhersagen. Bei Prognosen f\u00fcr einen spezifischen Standort sto\u00dfen sie allerdings an ihre Grenzen. Um so nah heranzuzoomen, sind die zugrundeliegenden Berechnungen zu komplex.<\/p>\n

K\u00fcnstliche Intelligenz soll dazu beitragen, dieses Problem zu l\u00f6sen. Basierend auf den bestehenden Wettermodellen und mithilfe von Echtzeitdaten einzelner Wetterstationen, berechnet das Modell Prognosen mit gro\u00dfer r\u00e4umlicher Aufl\u00f6sung. Und ist dabei schneller und energieeffizienter als die herk\u00f6mmlichen Modelle.<\/p>\n

Auch f\u00fcr die Planung neuer Windparks und Solaranlagen bietet das Projekt Vorteile. Angewendet auf ein Klimamodell lassen sich mit diesem Prinzip die Wetterverh\u00e4ltnisse an einem Ort in f\u00fcnf, zehn oder zwanzig Jahren prognostizieren. Das ist gerade f\u00fcr die Planung neuer Windkraftanlagen entscheidend. Wer heute einen Windpark baut, m\u00f6chte davon ausgehen k\u00f6nnen, dass an seinem Standort auch in Zukunft genug Wind zur Verf\u00fcgung steht.<\/p>\n

KI und Klima: \u00dcberwiegen die Chancen die Risiken?<\/strong><\/p>\n

Ist K\u00fcnstliche Intelligenz also ein Klimakiller oder hilft sie uns sogar, das Klima besser zu sch\u00fctzen? Kommt darauf an, meint der Digitalisierungsforscher Ralph Hintemann: \u201cDas Problem ist, dass es dabei h\u00e4ufig um Potenziale geht\u201d. Und die m\u00fcssten erstmal verwirklicht werden. Richtig eingesetzt, k\u00f6nne \u201cK\u00fcnstliche Intelligenz\u201d durchaus gro\u00dfe Ver\u00e4nderungen der Treibhausausst\u00f6\u00dfe bringen \u2013 das sei aber kein Selbstl\u00e4ufer.<\/p>\n

Die Unternehmen m\u00fcssten das auch zum Ziel machen. Aber davon ist erst einmal wenig zu sehen. Glaubt man den Prognosen der Internationale Energieagentur, wird K\u00fcnstliche Intelligenz schon\u00a0 2026 f\u00fcr 1,5 bis 2 Prozent<\/a> des weltweiten Energieverbrauchs verantwortlich sein. Zwei- bis dreimal so viel, wie ganz \u00d6sterreich. Um die Emissionswaage ins Positive zu bewegen, m\u00fcsste die KI also ganz sch\u00f6n viele \u201cPotenziale\u201d aussch\u00f6pfen.<\/p>\n

Dennoch meint Hintemann, er k\u00f6nne sich kaum vorstellen, \u201cdass wir die gro\u00dfen Herausforderungen, die wir jetzt beim Klimaschutz haben, ohne Digitalisierung und KI hinbekommen werden.\u201d Dazu seien gro\u00dfe Effizienzsteigerungen n\u00f6tig, zu denen KI-Anwendungen ma\u00dfgeblich beitragen k\u00f6nnten. Allerdings seien dabei solche Anwendungen zu f\u00f6rdern, die wirklich ressourcensparend sind.<\/p>\n

Es geht in die falsche Richtung<\/strong><\/p>\n

Der Trend geht derzeit in eine andere Richtung. \u201cKI wird aktuell haupts\u00e4chlich dazu eingesetzt, Konsum anzukurbeln\u201d, so Hintemann. Egal ob Amazon oder TikTok, gro\u00dfe Techkonzerne nutzen die Technologie, um uns zum Kaufen oder zum Weiterscrollen zu bewegen.<\/p>\n

Gesellschaftlichen Fortschritt bringen andere Modelle. Hintemanns Fazit: \u201cEs kann eigentlich nur mit effizienten, schlanken L\u00f6sungen funktionieren. Wir sollten KI dort einsetzen, wo sie wirklich hilft, effizienter zu werden und gleichzeitig wenig Ressourcen braucht. Dazu m\u00fcssen wir\u00a0 nicht mit Riesenmodellen arbeiten, sondern mit schlanken, direkt auf die Anwendung spezialisierten Modellen, die auch aus anderen Gr\u00fcnden unkritischer sind.\u201d<\/p>\n

Die Verantwortung, eine nachhaltigere Betriebsweise zu etablieren, liegt hier vor allem bei den Konzernen. Trotzdem sollten wir uns fragen, wo der Einsatz von KI wirklich sinnvoll ist. Das \u201cRiesenhirn\u201d ChatGPT zu nutzen, um eine Mail an den Chef zu schreiben, ist wie mit einer Kanone auf Spatzen zu schie\u00dfen.<\/p>\n

Die von Moment.at verfassten Inhalte stehen, soweit nicht anders vermerkt, unter der Lizenz Creative Commons BY-SA 4.0. Inhalte d\u00fcrfen demnach ohne R\u00fcckfrage \u00fcbernommen werden.<\/em><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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