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KI und Umwelt: gut oder schlecht?

2021-06-25 von Dr. Anselm Schultes (LinkedIn | Twitter)

Hohe Rechenleistung beim Training von KI-Modellen bringt unweigerlich auch einen hohen Energieverbrauch mit sich. Andererseits wird durch den Einsatz dieser Modelle potenziell viel unnötige Arbeit eingespart. Wie sieht es da mit der CO₂-Bilanz aus?

Kryptowährungen sind derzeit ein absolutes Trendthema, täglich, fast stündlich wird darüber berichtet. Und mehr und mehr auch darüber, wie energieintensiv das Schürfen und der Handel damit sind. Für Anfang Februar 2021 wurde der Verbrauch auf etwa 117 Terawattstunden pro Jahr berechnet – das entspricht in etwa dem Energieverbrauch von Österreich und der Schweiz zusammen.

Nun gut, der Vergleich hinkt etwas, wenn man nur die Zahlen betrachtet. Der meiste Strom dafür wird in Ländern wie China, Kanada, Russland oder dem Iran gewonnen, wo es kostengünstiger ist. Dennoch: Es werden geschätzt jährlich etwa 70 Millionen Tonnen CO₂ dadurch emittiert. Nur als Beispiel: Eine einzige Bitcoin-Transaktion verursacht im Schnitt etwa 300 kg CO₂ - so viel wie ein Flug von Berlin nach München und zurück. Oder etwa 750.000 Transaktionen mit einer Visa-Karte …

Wie sieht es mit Künstlicher Intelligenz aus?

Es gibt mehrere Schätzungen, die beispielsweise den Energieverbrauch aufzeigen, der benötigt wird, um ein KI-Modell zu trainieren. Das ist in etwa quantifizierbar. In etwa. Die Emissionen beispielsweise beim Training eines NLP-Modells erzeugen ungefähr den CO₂-Ausstoß von fünf PKW während ihrer gesamten Lebenszeit (inklusive der Herstellung). Andere Schätzungen errechnen weniger. Dennoch: Auch KI bedeutet viel Rechenleistung und somit einen hohen Energieverbrauch. Was in diese Rechnung allerdings nicht hineinfließt, ist die gleichzeitige Verminderung von CO₂-Emissionen – denn die ist nur schwer in Zahlen zu erfassen.

Krypto ist rein virtuell, KI ist real

Das lässt sich gut am Beispiel von NLP, Natural Language Processing, beschreiben: Ein trainiertes NLP-Modell ermöglicht es, in Sekundenbruchteilen Unmengen an Daten und Dokumenten zu erfassen und zu analysieren. Eine Arbeit, die sonst von Hand gemacht werden muss. Auch dabei werden Computer genutzt, die Mitarbeiter fahren dafür zur Arbeit, manchmal auch quer durchs Land, um an verschiedenen Standorten dies in Archiven zu erledigen. Ja, und auch dabei wird CO₂ emittiert. Doch das ist eben schwer quantifizierbar. KI spart diese Emissionen ein. Ebenso, ein anderes Beispiel, wie auch intelligente Chat-Bots, die Mitarbeiter unterstützen und ihnen Arbeit abnehmen, damit sie sich auf ihre Kernkompetenzen konzentrieren können. Eine andere Sichtweise der Energieeffizienz.

Hinzu kommt, dass KI zielgerichtet eingesetzt werden kann, um CO₂-Emissionen zu vermindern. Google beispielsweise nutzt ein KI-Modell, um verschiedene Aufgaben in seinen Rechenzentren auf unterschiedliche Tageszeiten und Orte zu verlagern, in denen der Energieverbrauch aus regenerativen Quellen gespeist wird. Das Ziel dabei: zu 100% grüner Strom. Auch im Immobilienmanagement hilft KI, Energieeinsparpotentiale zu nutzen – mit Prognosen zu Anlagen- und Gebäudeverhalten, kombiniert mit meteorologischen Daten.

Klingt paradox, ist aber gut: energieintensive KI nutzen, um CO₂ einzusparen

Während Kryptowährungen also virtuell und volatil sind, sie viel Energie verbrauchen, um nur einen Zweck zu dienen: nur als Zahlungsmittel eingesetzt zu werden (oder als Investment genutzt) und dabei viel mehr CO₂-Emissionen freisetzen als existierende Zahlungsmittel, sind KI-Lösungen dagegen greifbar und ermöglichen realen Einsparungsbedarf – auch wenn man den CO₂-Fußabdruck dabei nur schwer berechnen kann. Zudem wird KI in Umwelttechnik eingesetzt, um bessere, grünere Ziele zu erreichen.

Es lohnt sich, bei KI nicht nur das Negative zu betrachten, in diesem Fall der hohe Energieverbrauch. Nein, sondern auch der gleichzeitige positive Effekt, weil dadurch viel unnötige Arbeit vermieden wird. Oder weil KI ein optimiertes Energiemanagement ermöglicht, in vielen Bereichen der Wirtschaft. Inwiefern sich das genau aufrechnet, mag ich hier nicht sagen – ich kann es einfach nicht. Doch hoffentlich wird es bald auch dazu Modelle geben, die das können.