Künstliche Intelligenz (KI) ist eine Schlüsseltechnologie, die mittlerweile in allen unseren Lebensbereichen zur Anwendung kommt. Während sich viele Menschen von den KI-Anwendungen Erleichterungen und Fortschritt erhoffen, offenbart sich zunehmend eine Kehrseite. Sowohl für die Forschung an KI (etwa beim Training neuronaler Netze) als auch über den kontinuierlichen Einsatz von KI in der Wirtschaft werden erhebliche Mengen an Energie verbraucht. Auf eine kurze Formel gebracht: je komplexer die KI-Anwendung, je größer der Aufwand, desto höher der dazu aufzuwendende Energie- und Ressourcenverbrauch.
KI kann und soll zukünftig aber auch ein Schrittmacher für Nachhaltigkeit in allen Lebensbereichen werden. Insbesondere ihr derzeit boomender Teilbereich, das maschinelle Lernen, erprobt und liefert Anwendungen, die ein nachhaltiges Leben und Wirtschaften ermöglichen sollen, von Forschungen auf dem Meeresgrund bis zur Bordelektronik in selbstfahrenden Autos.
Ein zentrales Thema ist dabei der sogenannte Rebound-Effekt: Werden beispielsweise in KI-gesteuerten Fabriken Autos effizienter produziert, sinken zwar die Kosten, aber gleichzeitig können für das gleiche Geld mehr Autos gebaut werden als zuvor. So werden im schlimmsten Fall sogar mehr Ressourcen als ohne KI verbraucht. Das Beispiel zeigt, wie komplex die Wechselwirkungen zwischen KI und Nachhaltigkeit sein können. Ob und wie KI trotz ihrem eigenen Energieverbrauch und dem Rebound-Effekt dazu beitragen kann, unsere planetaren Ressourcen schonend und effektiv zu nutzen, wollen wir in einem künftigen Kanal hier auf te.ma beleuchten.
Welche Hoffnungen sind berechtigt? Wobei können uns nicht einmal die ausgefeiltesten Algorithmen helfen? Und wie kann die KI-Forschung selbst nachhaltiger werden? Eine fast unbekannte Debatte von existenzieller Bedeutung.