Erstaunliches Ergebnis: Die künstliche Intelligenz zeigt sich selbstkritisch – und denkt über Lösungsansätze nach. Einer davon: Der Mensch sollte mehr auf sein eigenes Gehirn setzen.

Der Energieverbrauch von KI hängt vor allem von zwei Faktoren ab: dem Training und dem Einsatz der KI-Modelle. Das Training ist der Prozess, bei dem ein KI-System aus grossen Datenmengen lernt, bestimmte Aufgaben zu erfüllen. Dafür werden leistungsstarke Prozessoren benötigt, die viel Strom verbrauchen. Zum Beispiel hat das Training des Sprachmodells GPT-3 rund 1.287 Megawattstunden Energie benötigt. Das entspricht dem Jahresverbrauch von etwa 130 Haushalten.

Der Einsatz ist der Prozess, bei dem ein KI-System auf Anfragen von Nutzern reagiert. Auch dafür werden Prozessoren benötigt, die je nach Komplexität der Anfrage mehr oder weniger Strom verbrauchen. Zum Beispiel verbraucht jede Anfrage bei einem generativen KI-System wie ChatGPT oder BARD zwischen drei und neun Wattstunden Strom. Das klingt wenig, aber wenn man bedenkt, dass solche Systeme Millionen von Anfragen pro Tag erhalten, summiert sich das schnell.

Laut einer Studie der University of Massachusetts Amherst emittiert das Training eines einzigen neuronalen Netzwerks so viel CO2 wie fünf Autos in ihrem gesamten Lebenszyklus. Eine andere Studie schätzt, dass der Einsatz von künstlicher Intelligenz im Jahr 2027 so viel Strom verbrauchen könnte wie der gesamte Jahresstrombedarf Schwedens, Argentiniens oder der Niederlande.

Kann der KI bedingte Energieverbrauch eine globale Krise auslösen?

Der hohe Energieverbrauch von KI hat nicht nur negative Auswirkungen auf das Klima, sondern auch auf die Versorgungssicherheit und die soziale Gerechtigkeit. Wenn immer mehr Energie für KI benötigt wird, kann das zu einem Mangel an anderen Ressourcen führen, die für die Grundbedürfnisse der Menschen wichtig sind. Zum Beispiel kann es zu einem Konflikt um Wasser kommen, das sowohl für die Kühlung von Rechenzentren als auch für die Landwirtschaft und das Trinken gebraucht wird.

Ausserdem kann der hohe Energieverbrauch der KI zu einer ungleichen Verteilung von Macht und Wohlstand führen.

Wenn nur wenige Unternehmen oder Länder Zugang zu den nötigen Ressourcen haben, um KI zu entwickeln und zu nutzen, können sie einen grossen Vorteil gegenüber anderen erlangen. Das kann zu einer digitalen Spaltung und einer Verstärkung bestehender Ungleichheiten führen. Um eine globale Krise zu vermeiden, müssen wir daher den Energieverbrauch von KI begrenzen und gerecht verteilen. Das erfordert eine gemeinsame Anstrengung von Politik, Wirtschaft und Gesellschaft.

Wie kann man den Energieverbrauch von KI senken?

Es gibt verschiedene Möglichkeiten, wie man den Energieverbrauch von KI senken kann. Einige davon sind:

• Effizientere Algorithmen und Hardware: Durch die Entwicklung von Algorithmen und Hardware, die weniger Rechenleistung benötigen, kann man den Energieverbrauch pro Anfrage reduzieren. Zum Beispiel hat Google mit seiner Tochter DeepMind ein intelligentes Steuerungssystem entwickelt, mit dem der Energieverbrauch seiner Rechenzentren um 40 Prozent reduziert wurde.
• Nachhaltigere Energiequellen: Durch die Nutzung von erneuerbaren Energiequellen wie Sonne, Wind oder Wasser kann man den CO2-Ausstoss pro Kilowattstunde reduzieren. Zum Beispiel hat Microsoft angekündigt, bis 2025 alle seine Rechenzentren mit 100 Prozent erneuerbarer Energie zu betreiben.
• Verantwortungsvollerer Einsatz von KI: Durch die Überlegung, ob und wann man KI wirklich braucht, kann man den Energieverbrauch pro Anwendung reduzieren. Zum Beispiel kann man sich fragen, ob man wirklich einen Textgenerator braucht, um einen Blogartikel zu schreiben, oder ob man nicht lieber selbst kreativ wird.

Fazit

Künstliche Intelligenz ist eine faszinierende und nützliche Technologie, die aber auch einen hohen Preis hat: Sie verbraucht viel Energie und belastet das Klima. Um diese negativen Folgen zu minimieren, müssen wir uns bewusst sein, wie viel Energie KI verbraucht und wie wir sie effizienter und nachhaltiger gestalten können.