ChatGPT und Co.: So sehr schadet Künstliche Intelligenz dem Klima

ChatGPT birgt ungeahnte Möglichkeiten. Kein Wunder, dass viele großen Tech-Konzerne die KI in ihre Produkte integrieren. Doch eines wird dabei oft vergessen: Der enorme Datenprozess schadet der Umwelt. Aber welche Auswirkungen hat Künstliche Intelligenz auf das Klima? Und: Was sagt ChatGPT selbst dazu? 

Große Tech-Unternehmen wie Google und Microsoft scheinen sich derzeit ganz auf die Überarbeitung ihrer Suchmaschinen zu konzentrieren. Milliarden-Beträge fließen in die Weiterentwicklung oder den Kauf von KI, um Usern die Möglichkeit zu bieten, Antworten auf noch komplexere Fragen zu erhalten.

Doch der Preis, den die Konzerne bereit sind zu zahlen, ist hoch. Denn die Nutzung von Künstlicher Intelligenz in diesem Ausmaß fordert eine enorm hohe Rechenleistung – und der dadurch ausgelöste massive Anstieg des Energiebedarfs kann negative Auswirkungen auf das Klima haben.

Klima: Künstliche Intelligenz verbraucht viel Energie

In der Regel erfordert jede Computer-Rechenleistung einen hohen Aufwand an Energie. Damit sind häufig starke CO2-Emissionen verbunden. Besonders beim Krypto-Mining war das in der Vergangenheit immer wieder Thema.

Aber auch beim Einsatz von Künstlicher Intelligenz entstehen Emissionen. In welchem Ausmaß ist je nach Rechenoperation und System unterschiedlich.

Wie Cybersicherheit-Professor Alan Woodward gegenüber dem US-amerikanischen Magazin Wired erklärte, erfordere die Indizierung und Durchsuchung von Internet-Inhalten bereits enorme Ressourcen. Die Einbeziehung von KI benötigt im Vergleich eine Art von Feuerkraft.

„Sie erfordert sowohl Rechenleistung als auch Speicherplatz und eine effiziente Suche. Jedes Mal, wenn sich die Online-Verarbeitung weiterentwickelt, steigt der Energie- und Kühlungsbedarf großer Rechenzentren deutlich an“, so Woodward.

So viel Co2 produziert Künstliche Intelligenz

Allein das Training, das in ChatGPT und große Sprachmodelle einfließt, erfordert nach der Berechnung extrem große Datenmengen. Aus diesem Grund können sie bisher nur von großen Technologieunternehmen betrieben werden.

Wie unabhängige Expert:innen schätzen, verbraucht das Training des in ChatGPT integrierten Sprachmodells GPT-3 beispielsweise 1.287 Megawattstunden Energie. Das entspreche gleichzeitig einem Ausstoß von mehr als 550 Tonnen Kohlendioxid-Äquivalenten.

Oder einfacher gesagt: Eine einzelne Person müsste 550 Mal zwischen New York und San Francisco hin und herfliegen, um die gleiche Menge an Emissionen zu erzeugen.

Tech-Unternehmen machen keine konkreten Angaben zum Verbrauch

Allerdings machen weder ChatGPT-Mutterkonzern OpenAI noch Microsoft oder Google Angaben zur Rechenleistung oder deren Kosten. Deshalb können Expert:innen die tatsächlichen Emissionen bisher nur schätzen.

Ein User der offenen Publishing-Plattform Medium veröffentlichte 2022 einen Artikel, in dem er versuchte, die täglichen Emissionen von ChatGPT zu berechnen. Dazu suchte er sich aus verschiedenen Tweets und anderen Quellen die nötigen Variablen zusammen. Sein Ergebnis: Die KI produziert täglich etwa 3,82 Tonnen Kohlendioxid-Äquivalente.

Obwohl die Berechnungen nur auf Schätzungen beruhen, liefern sie trotzdem einen guten Eindruck davon, wie sich das Sprachmodell auf die Umwelt auswirkt.

ChatGPT: Millionen User erhöhen Energiebedarf

Auch während das System ausgeführt wird, benötigt es eine enorme Rechenleistung. Die Nachrichtenagentur Reuters berichtet beispielsweise, dass täglich etwa 13 Millionen User ChatGPT nutzen.

Bing wiederum zählt derzeit etwa eine Milliarde User pro Monat. Die Integration des Sprachmodells in die Suchmaschine vervielfacht die Anforderungen an die Rechenleistung beider Systeme nach Ansicht von Expert:innen mindestens um das Vier- oder Fünffache.

Hinzu kommt, dass ein einziges Training der Sprachmodelle nicht ausreicht. Um das Wissen der Künstlichen Intelligenz aktuell zu halten, muss sie immer wieder neu trainiert werden.

Untersuchungen zum Einfluss Künstlicher Intelligenz auf das Klima

Auch das US-amerikanische Tech-Start-up Hugging Face beschäftigt sich mit dem ökologischen Fußabdruck von Sprachmodellen. Das Ziel sei es, über die Kohlendioxidemissionen des während des Trainings verbrauchten Stroms hinauszugehen und einen größeren Teil des Lebenszyklus zu berücksichtigen, so Forscher Sascha Luccioni gegenüber dem MIT Technology Review.

So wolle man der KI-Gemeinschaft helfen, eine bessere Vorstellung von den Auswirkungen auf die Umwelt zu bekommen und herausfinden, wie man diese verringern kann.

Mit einem besseren Verständnis dafür, wie viel Energie KI-Systeme verbrauchen, könnten Unternehmen und Entwickler:innen entscheiden, welche Kompromisse sie zwischen Umweltverschmutzung und Kosten eingehen wollen, so Luccioni.

Einfluss Künstlicher Intelligenz: Die Menge macht´s

Auch Lynn Kaack, Assistenzprofessorin für Informatik an der Hertie School in Berlin, gibt zu bedenken, dass Unternehmen wie Google und Meta KI-Modelle beispielsweise dazu verwenden, User-Kommentare zu klassifizieren oder Inhalte zu empfehlen.

Diese Vorgänge würden nur sehr wenig Strom verbrauchen. Doch wenn die Prozesse eine Milliarde Mal pro Tag stattfinden, summiert sich auch die Menge der durch sie produzierten Emissionen.

Klima: Künstliche Intelligenz hinterlässt großen CO2-Fußabdruck

Schätzungen zufolge ist der Technologiesektor für 1,8 Prozent bis 3,9 Prozent der weltweiten Treibhausgasemissionen verantwortlich.

Obwohl bisher nur ein Bruchteil dieser Emissionen durch Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen verursacht wird, sei der CO2-Fußabdruck der KI für einen einzelnen Bereich innerhalb der Technologiebranche immer noch sehr hoch, so das Magazin Tech&Nature.

In jedem Tech-Unternehmen gehört es mittlerweile zum guten Ton, festgelegte Klima-Ziele zu präsentieren. So will Microsoft beispielsweise bis 2030 kohlenstoffnegativ sein. Google will seinen gesamten Energiebedarf bis 2030 mit CO2-freier Energie decken.

Wie passt Künstliche Intelligenz zu den Klima-Zielen der Tech-Unternehmen?

Durch die Integration von Künstlicher Intelligenz in die Suchmaschinen erzeugen die Konzerne allerdings stetig neue Emissionen, die sie wieder ausgleichen müssen. Was steht also im Vordergrund? Das Klima oder der Umsatz des Unternehmens?

Nach Ansicht von David Rolnick, Assistenzprofessor für Informatik an der kanadischen McGill University, seien die Auswirkungen der KI immerhin nicht unvermeidlich.

„Sie sind das Ergebnis der Entscheidungen, die wir darüber treffen, wie wir diese Algorithmen einsetzen und welche Algorithmen wir verwenden.“

Was sagt ChatGPT zum Thema Klima?

Fragt man ChatGPT selbst zu seinen Ansichten zum Thema Klima, hält sich die Künstliche Intelligenz diplomatisch zurück.

BASIC thinking: Weißt du, wie viel CO2 du produzierst?

ChatGPT: Als künstliche Intelligenz erzeuge ich selbst keine CO2-Emissionen, da ich keine physische Form habe und keine Ressourcen verbrauche. Allerdings verbrauchen die Rechenzentren, in denen ich gehostet werde, und die Geräte, über die ich genutzt werde, Energie und können CO2-Emissionen verursachen.

Die Menge an Emissionen, die durch Rechenzentren und elektronische Geräte erzeugt wird, variiert je nach Standort, Energiequelle und Effizienz der Geräte. Es wird jedoch daran gearbeitet, die Umweltauswirkungen von Technologie zu verringern und den Einsatz erneuerbarer Energiequellen zur Stromversorgung von Rechenzentren und Geräten zu erhöhen.

Wie wichtig ist dir das Klima?

Als künstliche Intelligenz habe ich keine persönliche Meinung oder Überzeugung, aber ich kann sagen, dass das Klima eine immense Bedeutung für das Wohlergehen der Menschheit und der Umwelt hat. Der Klimawandel ist eine der größten Herausforderungen unserer Zeit und hat Auswirkungen auf alle Bereiche des Lebens, von der Landwirtschaft über die Gesundheit bis hin zur Wirtschaft.

Es ist wichtig, dass wir uns als Gesellschaft und als globale Gemeinschaft zusammenarbeiten, um den Klimawandel zu bekämpfen und die Auswirkungen zu minimieren. Das erfordert sowohl individuelle Anstrengungen als auch politische Maßnahmen auf allen Ebenen, von der lokalen bis zur globalen Ebene.

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