{"id":12825,"date":"2024-06-12T10:19:09","date_gmt":"2024-06-12T10:19:09","guid":{"rendered":"https:\/\/dailyai.com\/?p=12825"},"modified":"2024-06-13T22:25:48","modified_gmt":"2024-06-13T22:25:48","slug":"googles-search-engine-experience-sge-threatens-to-scale-ais-environmental-impacts","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/dailyai.com\/de\/2024\/06\/googles-search-engine-experience-sge-threatens-to-scale-ais-environmental-impacts\/","title":{"rendered":"Googles Search Engine Experience (SGE) k\u00f6nnte die Umweltauswirkungen der KI beschleunigen"},"content":{"rendered":"

Auf der letzten I\/O-Konferenz hat Google sein Search Generative Experience (SGE) vorgestellt, mit dem generative KI in die Google-Suche integriert werden soll.\u00a0<\/b><\/p>\n

Die SGE, die bis Ende 2024 \u00fcber eine Milliarde Nutzer mit KI-generierten Antworten versorgen soll, st\u00fctzt sich auf Gemini, Googles Familie gro\u00dfer Sprachmodelle (LLMs), um menschen\u00e4hnliche Antworten auf Suchanfragen zu generieren.<\/span><\/p>\n

Anstelle einer herk\u00f6mmlichen Google-Suche, bei der in erster Linie Links angezeigt werden, wird Ihnen neben anderen Ergebnissen eine von der KI generierte Zusammenfassung pr\u00e4sentiert.<\/p>\n

\"SGE\"
SGE bettet KI-generierten Text in Suchergebnisse ein.<\/figcaption><\/figure>\n

Diese \"KI-\u00dcbersicht\" ist kritisiert worden f\u00fcr Bereitstellung unsinniger Informationen<\/a>und Google arbeitet schnell an L\u00f6sungen, bevor es mit der Masseneinf\u00fchrung beginnt.<\/p>\n

Aber abgesehen von der Empfehlung, Kleber auf die Pizza zu geben und Pythons als S\u00e4ugetiere zu bezeichnen, gibt es noch ein weiteres Problem mit der neuen KI-gesteuerten Suchstrategie von Google: die Umweltbelastung.\u00a0<\/span><\/p>\n

Warum SGE ressourcenintensiv ist<\/h2>\n

W\u00e4hrend herk\u00f6mmliche Suchmaschinen lediglich vorhandene Informationen aus dem Internet abrufen, m\u00fcssen generative KI-Systeme wie das SGE f\u00fcr jede Suchanfrage v\u00f6llig neue Inhalte erstellen. <\/span><\/p>\n

Dieses Verfahren erfordert weitaus mehr Rechenleistung und Energie als herk\u00f6mmliche Suchmethoden.<\/span><\/p>\n

Es wird gesch\u00e4tzt, dass t\u00e4glich zwischen 3 und 10 Milliarden Google-Suchen durchgef\u00fchrt werden. Die Auswirkungen der Anwendung von KI auf auch nur einen kleinen Prozentsatz dieser Suchanfragen k\u00f6nnten unglaublich sein.\u00a0<\/span><\/p>\n

Sasha Luccioni, ein Forscher des KI-Unternehmens Hugging Face, der sich mit den Auswirkungen dieser Technologien auf die Umwelt befasst, er\u00f6rterte vor kurzem den starken Anstieg des Energieverbrauchs, den SGE ausl\u00f6sen k\u00f6nnten. <\/span><\/p>\n

Luccioni und ihr Team sch\u00e4tzen, dass die Generierung von Suchinformationen mit KI 30-mal so viel Energie wie eine herk\u00f6mmliche Suche erfordern k\u00f6nnte.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

\"Es macht einfach Sinn, oder? W\u00e4hrend eine gew\u00f6hnliche Suchanfrage vorhandene Daten aus dem Internet findet, m\u00fcssen Anwendungen wie KI-\u00dcbersichten v\u00f6llig neue Informationen erstellen\". <\/span>sagte sie zu Scientific American<\/span><\/a>.\u00a0<\/span><\/p>\n

Im Jahr 2023 stellten Luccioni und ihre Kollegen fest, dass das Training mit dem LLM BLOOM Treibhausgase in H\u00f6he von 19 Kilogramm CO2 pro Nutzungstag ausst\u00f6\u00dft, was der Menge entspricht, die bei einer Fahrt von 49 Meilen mit einem durchschnittlichen gasbetriebenen Auto entsteht. Sie fanden auch heraus, dass die Erzeugung von<\/span>\u00a0Nur zwei Bilder mit KI k\u00f6nnen so viel Energie verbrauchen wie das vollst\u00e4ndige Aufladen eines durchschnittlichen Smartphones.<\/span><\/p>\n

Fr\u00fchere Studien sch\u00e4tzten, dass die CO2-Emissionen, die mit dem Training eines KI-Modells verbunden sind, die von Hunderten von kommerziellen Fl\u00fcgen oder einem durchschnittlichen Auto w\u00e4hrend seiner Lebensdauer \u00fcbersteigen k\u00f6nnten.<\/p>\n

\"AI-Energieverbrauch\"
CO2-Auswirkungen des Trainings von KI-Modellen. Quelle: MIT<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/span> Technologie-Review<\/a>.<\/figcaption><\/figure>\n

In einem <\/span>Interview mit Reuters im letzten Jahr<\/span><\/a>John Hennessy, Vorsitzender der Google-Muttergesellschaft Alphabet, r\u00e4umte selbst die h\u00f6heren Kosten ein, die mit der KI-gest\u00fctzten Suche verbunden sind.\u00a0<\/span><\/p>\n

\"Ein Austausch mit einem gro\u00dfen Sprachmodell k\u00f6nnte zehnmal mehr kosten als eine herk\u00f6mmliche Suche\", erkl\u00e4rte er, sagte aber voraus, dass die Kosten mit der Feinabstimmung der Modelle sinken w\u00fcrden.<\/span><\/p>\n

Belastung von Infrastruktur und Ressourcen durch die KI-Suche<\/h2>\n

Datenzentren, die KI-Server beherbergen, werden ihren Energieverbrauch bis 2026 voraussichtlich verdoppeln und m\u00f6glicherweise so viel Energie verbrauchen <\/span>Macht als kleines Land<\/span><\/a>.\u00a0<\/span><\/p>\n

Da Chip-Hersteller wie NVIDIA immer gr\u00f6\u00dfere und leistungsf\u00e4higere Chips auf den Markt bringen, k\u00f6nnte es bald die <\/span>\u00c4quivalent von mehreren Kernkraftwerken<\/span><\/a> zur Ausf\u00fchrung umfangreicher KI-Workloads.\u00a0\u00a0<\/span><\/p>\n

Wenn KI-Unternehmen auf die Frage antworten, wie dies aufrechterhalten werden kann, nennen sie in der Regel die h\u00f6here Effizienz und Kapazit\u00e4t der erneuerbaren Energien und die verbesserte Energieeffizienz der KI-Hardware.\u00a0<\/span><\/p>\n

Der \u00dcbergang zu erneuerbaren Energiequellen f\u00fcr Rechenzentren erweist sich jedoch als langsam und komplex.\u00a0<\/span><\/p>\n

Shaolei Ren, Computeringenieurin an der University of California, Riverside, die sich mit nachhaltiger KI befasst, erkl\u00e4rt: \"Bei erneuerbaren Energien gibt es ein Missverh\u00e4ltnis zwischen Angebot und Nachfrage. Die intermittierende Natur der erneuerbaren Energieerzeugung passt oft nicht zu der konstanten, stabilen Energie, die von Rechenzentren ben\u00f6tigt wird\".<\/span><\/p>\n

Aufgrund dieses Missverh\u00e4ltnisses werden fossile Kraftwerke in Gebieten mit einer hohen Konzentration an technischer Infrastruktur l\u00e4nger als geplant am Netz gehalten.\u00a0<\/span><\/p>\n

Eine weitere L\u00f6sung f\u00fcr Energieprobleme liegt in energieeffizienter KI-Hardware. NVIDIAs neuer Blackwell-Chip<\/a> ist um ein Vielfaches energieeffizienter als seine Vorg\u00e4ngermodelle, und andere Unternehmen wie Delta<\/a> arbeiten an effizienter Hardware f\u00fcr Rechenzentren.<\/p>\n

Rama Ramakrishnan, Professor an der MIT Sloan School of Management, erkl\u00e4rte, dass die Anzahl der Suchanfragen, die \u00fcber LLMs laufen, wahrscheinlich zunehmen wird, w\u00e4hrend die Kosten pro Anfrage zu sinken scheinen, da die Unternehmen daran arbeiten, Hardware und Software effizienter zu gestalten.<\/span><\/p>\n

Aber wird das ausreichen, um den steigenden Energiebedarf auszugleichen?\u00a0<\/span>\"Es ist schwer vorherzusagen\", sagt Ramakrishnan. \"Meine Vermutung ist, dass es wahrscheinlich steigen wird, aber wahrscheinlich nicht dramatisch\".<\/span><\/p>\n

Der Wettlauf um die KI wird immer intensiver, und es ist notwendig geworden, die Auswirkungen auf die Umwelt zu mildern. Not macht erfinderisch, und die Technologieunternehmen stehen unter dem Druck, L\u00f6sungen zu entwickeln, um die Dynamik der KI aufrechtzuerhalten.<\/p>\n

Energieeffiziente Hardware, erneuerbare Energien und sogar Fusionskraft<\/a> kann den Weg zu einer nachhaltigeren Zukunft der KI ebnen, aber der Weg dorthin ist mit Unsicherheiten behaftet.<\/p>\n

SGE k\u00f6nnte auch die Wasservorr\u00e4te belasten<\/h2>\n

Wir k\u00f6nnen auch \u00fcber den Wasserbedarf spekulieren, der durch die SGE entsteht und der den enormen Anstieg des Wasserverbrauchs in Rechenzentren widerspiegeln k\u00f6nnte, der der generativen KI-Industrie zugeschrieben wird.\u00a0<\/span><\/p>\n

Nach den j\u00fcngsten Umweltberichten von Microsoft ist der Wasserverbrauch <\/span>um bis zu 50% in die H\u00f6he geschossen<\/span><\/a> in einigen Regionen, wobei sich der Wasserverbrauch der Rechenzentren in Las Vegas seit 2022 verdoppelt hat. In den Berichten von Google wird auch ein Anstieg der Wasserausgaben f\u00fcr Rechenzentren um 20% im Jahr 2023 im Vergleich zu 2022 verzeichnet.\u00a0<\/span><\/p>\n

Ren f\u00fchrt den Gro\u00dfteil dieses Wachstums auf KI zur\u00fcck: \"Man kann mit Fug und Recht behaupten, dass der Gro\u00dfteil des Wachstums auf KI zur\u00fcckzuf\u00fchren ist, einschlie\u00dflich der hohen Investitionen von Microsoft in generative KI und die Partnerschaft mit OpenAI.\"<\/span><\/p>\n

Ren sch\u00e4tzt, dass jede Interaktion mit ChatGPT, die aus 5 bis 50 Eingabeaufforderungen besteht, unglaubliche 500 ml Wasser verbraucht.\u00a0<\/span><\/p>\n

In einem <\/span>Papier<\/span><\/a> die 2023 ver\u00f6ffentlicht wurde, schrieb Rens Team: \"Die globale KI-Nachfrage k\u00f6nnte im Jahr 2027 f\u00fcr 4,2 bis 6,6 Milliarden Kubikmeter Wasserentnahme verantwortlich sein, was mehr ist als die gesamte j\u00e4hrliche Wasserentnahme von 4 bis 6 D\u00e4nemark oder der H\u00e4lfte des Vereinigten K\u00f6nigreichs.\"<\/span><\/p>\n

Anhand von Rens Forschungsergebnissen k\u00f6nnen wir einige Berechnungen dar\u00fcber anstellen, wie das SGE von Google in diese Vorhersagen einflie\u00dfen k\u00f6nnte.<\/span><\/p>\n

Nehmen wir an, Google verarbeitet weltweit durchschnittlich 8,5 Milliarden Suchanfragen pro Tag. Angenommen, dass auch nur ein Bruchteil dieser Suchanfragen, sagen wir 10%, SGE nutzen und KI-gest\u00fctzte Antworten mit durchschnittlich 50 W\u00f6rtern pro Antwort generieren, k\u00f6nnte der Wasserverbrauch ph\u00e4nomenal sein.<\/span><\/p>\n

Legt man Rens Sch\u00e4tzung von 500 Millilitern Wasser pro 5 bis 50 Eingabeaufforderungen zugrunde (z. B. f\u00fcr eine einzige Google SGE-Sitzung), kann man grob berechnen, dass 850 Millionen SGE-gest\u00fctzte Suchanfragen (10% der t\u00e4glichen Google-Suchanfragen) t\u00e4glich etwa 425 Millionen Liter Wasser verbrauchen w\u00fcrden.\u00a0<\/span><\/p>\n

Dies ist gleichbedeutend mit der t\u00e4glich<\/em> Wasserverbrauch einer Stadt mit einer Bev\u00f6lkerung von \u00fcber 2,5 Millionen Menschen.<\/span><\/p>\n

In der Realit\u00e4t kann der tats\u00e4chliche Wasserverbrauch je nach Faktoren wie der Effizienz der Google-Rechenzentren und der spezifischen Implementierung und dem Umfang der SGE variieren. <\/span><\/p>\n

Dennoch ist die Vermutung naheliegend, dass die SGE und andere Formen der KI-Suche den Ressourcenverbrauch der KI weiter in die H\u00f6he treiben werden.\u00a0<\/span><\/p>\n

Werden globale KI-Erfahrungen wie die SGE in gro\u00dfem Ma\u00dfstab nachhaltig sein? Es spielen zahlreiche Faktoren eine Rolle, aber es wird kein Spaziergang.\u00a0\u00a0<\/span><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Auf Googles j\u00fcngster I\/O-Konferenz hat das Unternehmen seine Search Generative Experience (SGE) vorgestellt, die generative KI in die Google-Suche einbinden wird. SGE, das bis Ende 2024 \u00fcber eine Milliarde Nutzer mit KI-generierten Antworten versorgen soll, st\u00fctzt sich auf Gemini, Googles Familie gro\u00dfer Sprachmodelle (LLMs), um menschen\u00e4hnliche Antworten auf Suchanfragen zu generieren. Anstelle einer herk\u00f6mmlichen Google-Suche, bei der in erster Linie Links angezeigt werden, wird Ihnen eine von der KI generierte Zusammenfassung zusammen mit anderen Ergebnissen pr\u00e4sentiert. 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