Die exponentielle Einführung der KI-Technologie hat zu einem enormen Bedarf an natürlichen Ressourcen geführt, um die Computer-Rechenzentren, die die Technologie betreiben, zu versorgen. Angesichts des globalen Ziels, die Kohlenstoffemissionen zu halbieren, könnte die KI sowohl Verursacher als auch Retter sein.
A Bericht des MIT Sloan Management Review sagt, dass die KI-Industrie, wenn sich die derzeitigen Trends fortsetzen, bald einer der größten Verursacher von Kohlenstoffemissionen sein könnte.
Das Training von KI-Modellen erfordert enorme Mengen an Rechenleistung. Diese Nachfrage hat die Schlagzeilen meist auf das begrenzte Angebot an Prozessoren wie denen von NVIDIA gelenkt. Aber auch andere endliche Ressourcen wie Wasser und Strom sind ebenfalls unter Druck.
In dem Bericht heißt es, dass ein einziges durchschnittliches Rechenzentrum das Äquivalent zum Heizen von 50.000 Haushalten pro Jahr verbraucht".
Sie schätzte, dass das Training des OpenAI-Modells GPT-3 "552 Tonnen Kohlenstoffemissionen" verursachte, was den jährlichen Emissionen von 120 US-Autos entspricht. Die Kohlendioxidemissionen im Zusammenhang mit dem Training von GPT-4 sind Gerüchten zufolge zehnmal größer als das.
Neben der Ausbildung trägt auch der Prozess der Inferenz wesentlich zu den Kohlenstoffemissionen bei.
Ein einzelner #ChatGPT Abfrage kann 100 Mal mehr Kohlenstoff erzeugen als eine normale Google-Suche.
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- MIT Sloan Management Review (@mitsmr) 31. Dezember 2023
Der Bericht räumt zwar ein, dass KI ressourcenintensiv ist, stellt aber auch fest, dass "KI sich als wichtiges Instrument zur Förderung der Nachhaltigkeit und zur Bekämpfung des Klimawandels erweist".
Diese Aussage deckt sich mit einem interessanten Papier, das von Forschern der University of California, Irvine, des MIT, der University of Kansas School of Law und anderen verfasst wurde.
AI ist grüner als Sie
Die Forschungsarbeit trug den Titel "The Carbon Emissions of Writing and Illustrating Are Lower for AI than for Humans". Die Forscher nahmen die durchschnittlichen Kohlenstoffemissionen eines menschlichen Schriftstellers oder Illustrators und verglichen diese mit den Emissionen von KI-Modellen, die dieselben Aufgaben ausführen.
Der Vergleich ist schwierig, weil die menschlichen Kohlenstoffemissionen weltweit unterschiedlich sind. Der Emissionsfußabdruck eines US-Bürgers beträgt etwa 15 Tonnen CO2 pro Jahr, während der Pro-Kopf-Ausstoß eines Einwohners in Indien bei etwa 1,9 Tonnen liegt.
Die Forscher schätzten, dass ein menschlicher Schreiber etwa 300 Wörter pro Stunde schreibt. Sie kombinierten dies mit dem Energieverbrauch des Computers, den ein Mensch zum Schreiben des Textes verwenden würde, und berechneten eine Zahl für die Kohlenstoffemissionen, die ein menschlicher Schreiber beim Schreiben einer Seite Text verursacht.
Als sie diese Emissionen mit denen der KI-Modelle BLOOM und ChatGPT (GPT-3) verglichen, stellten sie fest, dass die KI-Modelle pro produzierter Textseite 1.500- bzw. 1.100-mal weniger belastend waren als ein in den USA ansässiger Benutzer.
Sie führten einen ähnlichen Vergleich durch, bei dem die Emissionen im Zusammenhang mit der Erstellung eines Bildes bewertet wurden. Bei einem geschätzten Zeitaufwand von 3,2 Stunden für die Erstellung einer Illustration stellten sie fest, dass DALL-E 2 und Midjourney etwa 2.500 bzw. 2.900 Mal weniger CO2 ausstoßen als ein in den USA ansässiger Illustrator.
Diese Studie wurde vor ein paar Monaten durchgeführt, was sich im Zeitalter der KI wie eine Generation anfühlt. Mit der Geschwindigkeit, Effizienz und Qualität dessen, was Midjourney V6, DALLE-3 und GPT-4 heute produzieren können, würden sich diese Ergebnisse zweifelsohne verstärken.
Die zugegebenermaßen stark vereinfachte Schlussfolgerung, zu der wir kommen können, ist, dass der Einsatz von KI zur Erfüllung von Aufgaben viel besser für die Umwelt sein kann, als sie von Menschen erledigen zu lassen.
Die Belastung, die KI auf die natürlichen Ressourcen ausübt, muss besser gemanagt werden, und der Bericht des MIT Sloan Management Review zeigt einige innovative Wege auf, die KI-Unternehmen in dieser Hinsicht beschreiten.
Da KI-Modelle immer leistungsfähiger und effizienter werden, werden sie wahrscheinlich viel mehr Umweltprobleme lösen als sie verursachen.
