Hoher Energieverbrauch von Künstlicher Intelligenz: Chancen und Herausforderungen

Die Aktivistin Friederike Hildebrandt, die das Netzwerk Bits & Bäume koordiniert, äußert sich besorgt über den enormen Energiebedarf, den generative Künstliche Intelligenz (KI) verursacht. Ihr Appell ist eindringlich: „Die genauen Zahlen wissen wir leider gar nicht.“ Die Unsicherheit rührt nicht nur von der Komplexität der Technologie her, sondern auch davon, dass generative KI bei zwei Schritten viel Strom verbraucht: Während des Trainings und der Nutzung.

Stromverbrauch der Künstlichen Intelligenz

Das Training einer generativen KI, wie dem Sprachmodell GPT-3, geht mit einem enormen Stromverbrauch einher. Eine Studie aus dem Jahr 2022 schätzt, dass das Training von GPT-3 etwa 1.287 Megawattstunden (MWh) Strom benötigt – das entspricht dem CO2-Ausstoß von etwa 50 Deutschen im Jahr 2023. Diese riesigen Datenmengen werden mehrere Wochen lang verarbeitet, bevor die KI tatsächlich genutzt werden kann.

Auch während der Nutzung sind die Zahlen alarmierend. Der Tech-Journalist Chris Pointon rechnet mit einem Verbrauch von 77.160 Kilowattstunden (kWh) pro Tag für ChatGPT, was in etwa 24 Tonnen CO2-Äquivalenten täglich entspricht. Hildebrandt weist darauf hin, dass es sich hierbei um Schätzungen handelt und die tatsächlichen Werte variieren können. Sie geht sogar davon aus, dass bereits 10 bis 20 Prozent der globalen Rechenzentren-Kapazität für KI genutzt werden, mit einer Verdopplung bis 2030.

Ein komplexes Dilemma

Die Diskussion um den Energiebedarf von KI ist komplex. Hildebrandt fragt, wie wir die grüne Energie, die wir produzierten, nutzen wollen und ob der enorme Energiebedarf der KI gerechtfertigt ist. Meistens wird KI nicht nur von Wissenschaftlern, sondern von einer breiten Öffentlichkeit genutzt. Damit potenziert sich der Energiebedarf.

Es wird jedoch auch darüber nachgedacht, ob KI nicht helfen könnte, den Klimaschutz voranzubringen. Das deutsche Umweltministerium investiert bis 2025 insgesamt 150 Millionen Euro in KI-Maßnahmen, die den Klimaschutz fördern sollen. Hildebrandt ermutigt dazu, spezifische und kleinere KI-Modelle zu verwenden, die zum Beispiel bei der Auswertung von Klimadaten helfen können. Diese Plattformen könnten tatsächlich zur Bekämpfung des Klimawandels beitragen, während größere generative Modelle wie ChatGPT dafür nicht geeignet sind.

Zukunftsausblick

Die Frage, ob wir generative KI „boykottieren“ sollten, stellt sich vielen Menschen. Hildebrandt ist der Meinung, dass das wahrscheinlich nicht möglich sein wird, da Unternehmen wie Microsoft und Google bereits planen, generative KI in ihren Produkten zu integrieren. Dies bedeutet, dass Nutzer keine Wahl haben werden, ob sie diese Technologien verwenden möchten oder nicht.

Ein zentrales Problem bleibt die fehlende Transparenz über den Energieverbrauch der Technologien, was die Möglichkeit erschwert, sinnvolle Gesetze zu erlassen. Hildebrandt kritisiert, dass große Tech-Konzerne nicht verpflichtet sind, präzise Daten zu veröffentlichen, was die Situation noch schwieriger macht.

Sie fordert eine differenzierte Betrachtung der Thematik. „Ich habe das Gefühl, dass viele Politiker sich gerade vom KI-Hype mitreißen lassen“, sagt sie. Schon in der Vergangenheit hat es staatliche Förderungen für Technologien wie Blockchain gegeben, die sich jedoch nicht als erfolgreich erwiesen haben. Ihre Befürchtung ist, dass ein ähnliches Verhalten bei der generativen KI zu einem weiteren negativen Ressourcenverbrauch führen könnte.

Fazit

Insgesamt zeigt sich, dass der Energieverbrauch von generativer Künstlicher Intelligenz ein drängendes Problem darstellt. Es stehen Chancen für den Klimaschutz vor der Tür, aber es bedarf dringend konkreter Maßnahmen und Transparenz, um den Energiehunger dieser Technologien nachhaltig zu kontrollieren.