KI hat ein unglaubliches Potenzial, es gibt jedoch einige gravierende Nachteile, die berücksichtigt werden müssen.
Da der KI-Wettlauf schneller voranschreitet als je zuvor, machen sich viele Sorgen darüber, welche Auswirkungen diese Technologien auf das Ökosystem haben werden. Die Akzeptanz von KI nimmt weiter zu. Gleichzeitig wird sich sein CO2-Fußabdruck nur verschlechtern, wenn Entwickler, Endbenutzer und Regulierungsbehörden die Auswirkungen auf die Umwelt weiterhin ignorieren.
Dennoch ist eine nachhaltige Massenadoption immer noch möglich. Aber Einzelpersonen und Organisationen müssen zusammenarbeiten, um zu klären, wie KI der Umwelt schadet.
Die zentralen Thesen
- KI-Computing verbraucht enorme Mengen an Energie und trägt zu seinem großen CO2-Fußabdruck bei. Entwickler und Benutzer sollten sich der Auswirkungen auf die Umwelt bewusst sein und nachhaltigere Praktiken in Betracht ziehen.
- Die rasanten Entwicklungen in der KI setzen eine Wegwerfkultur fort und führen zu einem verschwenderischen Ressourcenverbrauch. Verbraucher sollten unnötige Einkäufe vermeiden und Unternehmen sollten sinnvolle Innovationen in den Vordergrund stellen.
- Derzeit gibt es kein zentrales Kontrollgremium, das den Einsatz und die Entwicklung von KI regelt, sodass ökologische Belange ganz unten auf der Prioritätenliste stehen. Um die Umweltauswirkungen von KI zu minimieren, ist eine Zusammenarbeit zwischen Regierung und Umweltgruppen erforderlich.
1. KI-Computing erfordert enorme Energie
Der Hauptgrund für den großen CO2-Fußabdruck der generativen KI ist ihr Stromverbrauch. Nehmen Sie als Beispiel Chatbots. Das hohe Token-Limit von ChatGPT und schnelle Eingabeverarbeitung haben einen enormen Energiebedarf. Den meisten Benutzern ist nicht bewusst, welche Ressourcen für jede Suchanfrage erforderlich sind – sie überschwemmen Chatbots gedankenlos mit zufälligen Eingabeaufforderungen.
Semianalyse hat ein Kostenmodell von ChatGPT erstellt. Sie sagen, dass OpenAI 3.617 HGX A100-Server betreibt, um die Millionen von Anfragen zu beantworten, die ChatGPT täglich erhält.
Jeder Server verbraucht 3.000 Wattstunden, wenn er dem entspricht Nvidia HGX A100. Damit 3.617 Einheiten rund um die Uhr laufen, benötigen sie satte 95.054.760.000 Wattstunden oder 95.054,76 Megawattstunden pro Jahr. Als Referenz, New York City verbraucht täglich 5.500 bis 10.000 Megawattstunden.
Das schnelle Wachstum der KI setzt eine Wegwerfkultur fort. Tech-Konsumenten stehen unter dem Druck, die neuesten Systeme auf den Markt zu bringen, unabhängig davon, ob sie diese benötigen oder nicht. Manche verstehen diese Geräte kaum. Sie verfolgen das „nächste große Ding“, weil Unternehmen neue und disruptive Funktionen versprechen.
Indem Verbraucher diesem nicht nachhaltigen Lebensstil nachgeben, ermöglichen sie es Technologieführern, die Nachfrage nach KI-Plattformen zu kontrollieren. Ressourcen werden für redundante Tools verschwendet, die vernachlässigbare Vorteile bringen.
Nehmen Sie zum Beispiel ChatGPT. Millionen von Entwicklern nutzten den Boom, indem sie ihre KI-gesteuerten Chatbots herausbrachten. Während Technologieführer wie Microsoft, Meta und Google innovative Sprachmodelle entwickelten, sind die meisten Unternehmen lediglich auf den Trend aufgesprungen.
Vermeiden Sie es, nicht verifizierte KI-Chatbots online herunterzuladen. Hacker nutzen gefälschte ChatGPT-Apps um Benutzer dazu zu verleiten, persönliche Informationen preiszugeben und überhöhte Abonnementgebühren zu zahlen.
3. Kein zentrales Leitungsgremium regelt den Einsatz und die Entwicklung von KI
Die rasanten Fortschritte der KI übertreffen die geltenden Richtlinien und Beschränkungen. Sogar globale Technologieführer mögen Sam Altman, CEO von OpenAI, fordert strengere regulatorische Eingriffe im Bereich KI zur Steuerung leistungsstarker Modelle. Derzeit überwacht und reguliert keine einzelne Behörde KI-Aktivitäten.
Aber selbst wenn Regierungsbehörden beginnen, sich mit KI-bezogenen Risiken auseinanderzusetzen, ökologische Schäden werden ganz unten auf ihrer Liste stehen. Sie werden wahrscheinlich KI-Halluzinationen, ethische Verstöße und Bedrohungen der Privatsphäre priorisieren. Auch wenn diese Aspekte gleichermaßen wichtig sind, sollten sie die negativen ökologischen Auswirkungen der KI nicht in den Hintergrund rücken.
Die Regierung muss mit Umweltgruppen zusammenarbeiten, um Technologieunternehmen zu überwachen. Sie könnten den CO2-Fußabdruck von KI-Entwicklern minimieren, indem sie ihren Stromverbrauch, ihre Entsorgungsmethoden und ihre Mineraliengewinnung regulieren.
4. KI-gesteuerte landwirtschaftliche Bemühungen geben Erträgen Vorrang vor der Gesundheit des Ökosystems
Agrarsektoren erforschen Möglichkeiten zur Integration KI-basierter Systeme in die Landwirtschaft. Eine strategische Umsetzung könnte dazu beitragen, das Pflanzenwachstum zu maximieren, manuelle Arbeit zu automatisieren und Naturkatastrophen zu bekämpfen und gleichzeitig die Gemeinkosten zu minimieren. Landwirtschaftliche KI ist eine wachsende Branche. Market.us prognostiziert sogar, dass die globale Marktgröße bis 2032 10,2 Milliarden US-Dollar überschreiten wird.
Doch trotz dieser Vorteile übersieht die landwirtschaftliche KI immer noch den enormen Stromverbrauch beim Training und Aufbau dieser Systeme. Auch die Bevorzugung hoher Ernteerträge und effizienter Erntemethoden beeinträchtigt das Ökosystem. Bei diesem Tempo könnte KI unbeabsichtigt intensive landwirtschaftliche Praktiken fördern, die Land zerstören und austrocknen.
5. Das Training von KI erfordert Versuch und Irrtum
Das Training KI-gesteuerter Plattformen anhand von Milliarden von Parametern erfordert enorme Ressourcen. Zwischen der Vorbereitung von Datensätzen für das Scraping und deren Eingabe in KI-Modelle könnte der Prozess leicht Millionen von Wattstunden verbrauchen.
Außerdem besteht das Testen von Daten aus rigorosem Versuch und Irrtum. Entwickler werden weiterhin enorme Energieressourcen verbrauchen, wenn sie Modelliterationen entwickeln, Probleme beheben und Ungenauigkeiten beheben.
Nehmen wir ChatGPT als Beispiel. A Studie der Cornell University zeigt, dass OpenAI 405 V100-GPU-Jahre Energie verbraucht hat, um GPT-3 auf 175 Milliarden Parameter zu trainieren. Einfacher ausgedrückt würde die Erstellung von ChatGPT mit einer V100-GPU 405 Jahre dauern.
Angenommen, OpenAI verwendet etwas Ähnliches Nvidia V100-GPUs, die 300 Wattstunden verbrauchen, entspricht 405 Jahren Stromverbrauch 1.064.340.000 Wattstunden. Zum Vergleich: Die meisten Haushalte verbrauchen 30.000 Wattstunden pro Tag. Die Energie, die OpenAI ursprünglich zum Trainieren von ChatGPT verwendete, könnte also 35.478 Häuser 24 Stunden lang mit Strom versorgen.
Die Hardware, die beim Aufbau, Training und der Kommerzialisierung von KI-Programmen verwendet wird, besteht aus verschiedenen Erdmetallen. Nehmen Sie als Beispiel GPUs. Für ihre Herstellung werden neben anderen Rohstoffen Kupfer, Zinn, Silber und Zink benötigt, und Technologieunternehmen benötigen Tausende von GPUs, um KI-Systeme zu warten.
Entwickler sollten alternative Methoden zur Beschaffung von Rohstoffen erkunden. Andernfalls werden die schädlichen Mining-Aktivitäten nur noch zunehmen, da die Nachfrage nach KI-bezogener Hardware steigt. Selbst die größten Minen würden nach mehreren Jahrzehnten versiegen.
7. Möglicher Verkehrsstau
KI kann eine energieeffizientere, Intelligente Zukunft für die Automobilindustrie. Eine Studie der Internationale Zeitschrift für Umweltforschung und öffentliche Gesundheit gibt an, dass selbstfahrende Autos 50 bis 100 Prozent weniger CO2-Emissionen verursachen als herkömmliche Fahrzeuge. Weltweit werden Automobilhersteller nach und nach KI in ihre Einheiten integrieren.
Das Aufkommen KI-gesteuerter Autos ist zwar kraftstoffeffizient, erhöht aber auch die Verkehrsstaus in dicht besiedelten Städten. Privatfahrzeuge werden weiterhin zahlreicher als öffentliche Verkehrsknotenpunkte sein. A Längsschnittstudie der University of Adelaide sagt, Verbraucher würden den Kauf selbstfahrender Autos dem Pendeln oder dem Teilen von Fahrzeugen vorziehen.
8. Die KI-Entwicklung erhöht den Elektroschrott
KI entwickelt sich rasant weiter, da Entwickler ständig neue Hardware- und Softwareprodukte veröffentlichen. Sie alle wollen zunächst den Weltmarkt dominieren. Leider trägt die Verfolgung disruptiver Technologien zum wachsenden Elektroschrottproblem der Gesellschaft bei. Denken Sie daran: Für die Wartung von KI-Systemen sind Tausende von GPUs und Servern erforderlich, von denen die meisten nicht recycelt werden können.
Die Welt zählt berichtet, dass 85 Prozent des Elektroschrotts auf Mülldeponien und in Verbrennungsanlagen landen und 70 Prozent giftige Elemente enthalten. KI-Entwickler sollten nachhaltigere Entsorgungsmethoden erforschen. Ökologische Praktiken wie die Reduzierung des Verbrauchs fossiler Brennstoffe, die Verlängerung der Hardware-Lebenszyklen und die Entwicklung von Recyclingmethoden werden die Branche grundlegend verändern.
Ist KI schlecht für die Umwelt?
Trotz der schädlichen Umweltauswirkungen von KI ist sie nicht grundsätzlich unhaltbar. Die meisten der oben genannten Probleme ergeben sich aus der Art und Weise, wie Menschen KI-gesteuerte Technologien entwerfen, programmieren, implementieren und verwalten. Technologieunternehmen sollten aufhören, ökologische Praktiken für schnellen Fortschritt zu opfern. Selbst das Erreichen des Höhepunkts der künstlichen allgemeinen Intelligenz rechtfertigt nicht die Erschöpfung der natürlichen Ressourcen der Erde.
Unternehmen müssen auch umweltfreundliche Technologien priorisieren. Die geschäftlichen, kommerziellen und industriellen Anwendungen der KI überschatten ihr Potenzial, der Umwelt zu helfen. Die Branche ist bereits mit zufälligen KI-Apps und -Tools überschwemmt. Aber nicht genügend Entwickler interessieren sich für den Einsatz von KI zur Ressourcenschonung und zum Klimawandel.