Klima oder KI: Wer stoppt hier wen?

Künstliche Intelligenz hat ein Problem mit der Nachhaltigkeit. Zwar liegt in der Technologie durchaus eine Chance zur Bekämpfung des Klimawandels, doch die KI selbst ist alles andere als umwelt- und ressourcenschonend. Ist eine stetige Weiterentwicklung der KI energetisch überhaupt möglich? Diese Frage stellte sich mein Kollege Bastian Mühling. „Das ist schwer vorherzusagen“, sagte Ralf Herbrich, Leiter des Fachgebiets „KI und Nachhaltigkeit“ am Hasso-Plattner-Institut.

Nicht nur das Training: Empirisch lasse sich aber nachweisen, dass sich die Anzahl der Berechnungsschritte für das Training von KI-Modellen von 2012 bis 2018 alle 3,4 Monate verdoppelt habe, erklärte Herbrich. „Das heißt, dass sich die Anzahl von Berechnungsschritten von 2012 bis heute fast um einen Faktor um eine Million vergrößert hat“, sagte Herbrich. Aber nicht nur das Training von KI-Modellen ist energieintensiv, sondern auch die Inferenz, also der Prozess, bei dem ein trainiertes maschinelles Lernmodell Schlussfolgerungen aus neuen Daten zieht, wie eine kürzlich veröffentlichte Studie zeigt.