KI Nachhaltigkeit: Herausforderungen und Methoden zur Messung des CO₂-Fußabdrucks künstlicher Intelligenz

Ein schnell wachsender Fußabdruck, der massiv unterschätzt wird

Der Aufbau von KI-Systemen erfordert eine enorme Infrastruktur: ständig aktive Rechenzentren, Hochleistungs-GPUs, die tagelang oder sogar wochenlang laufen, sowie riesige Datenmengen, die gespeichert, verarbeitet und erneut trainiert werden müssen. Eine Studie von 2022 schätzt, dass allein das Training von GPT-3 (einem Sprachmodell vom selben Unternehmen wie ChatGPT) rund 1287 Megawattstunden Strom und etwa 502 Tonnen CO₂-Äquivalente verursacht hat. Das entspricht in etwa dem jährlichen CO₂-Ausstoß von 50 Personen in Deutschland im Jahr 2023.

Noch problematischer ist jedoch der Energiebedarf in der Nutzungsphase. Anders als spezialisierte Software wird generative KI wie ChatGPT millionenfach täglich eingesetzt. Laut dem Tech-Journalisten Chris Pointon verbraucht ChatGPT durch seine alltägliche Nutzung etwa 77.160 Kilowattstunden Strom pro Tag verbunden mit rund 24 Tonnen CO₂-Emissionen täglich. Hinzu kommt, dass genaue Zahlen schwer zu ermitteln sind, da die Tech-Industrie wenig transparent mit entsprechenden Daten umgeht.

Quelle: mdr.de

Die Messherausforderung: Fehlende Transparenz, unterschiedliche Praktiken, keine Standards

Eines der größten Hindernisse bei der Bewertung der KI Nachhaltigkeit ist das Fehlen einheitlicher Messmethoden. Emissionen entstehen in vielen Phasen – beim Training, bei der Anwendung (Inference), bei der Datenspeicherung oder bei Updates. Und dennoch, wie die Mozilla Foundation betont, veröffentlichen nur wenige Entwickler klare Informationen über den CO₂-Ausstoß, Energieverbrauch oder Wasserbedarf ihrer Modelle.

Jedes Unternehmen nutzt eigene, oft unvollständige oder nicht vergleichbare Kennzahlen, was Vergleiche nahezu unmöglich macht. Selten wird der gesamte Lebenszyklus eines Modells – von der Konzeption bis zur Implementierung – offen gelegt. Und wenn doch, sind die Daten meist fragmentiert, eingeschränkt durch Datenschutz oder aus Angst vor öffentlicher Kritik. Das Ergebnis: Weder Nutzer noch politische Entscheidungsträger haben derzeit die Mittel, um die Umweltauswirkungen der KI realistisch einzuschätzen.

Modellierungsversuche und neue Indikatoren

Trotz dieser Hürden arbeiten einige Organisationen daran, objektivere Kennzahlen zu entwickeln. Unternehmen wie Capgemini bauen Frameworks zur Emissionsschätzung – basierend auf Variablen wie Algorithmus-Typ, Modellkomplexität, Trainingsdauer, GPU-Auslastung oder Stromquelle.

Zunehmend diskutiert wird auch die Angabe von CO₂-Intensität pro Anfrage oder pro Nutzungsstunde – Kennzahlen, die helfen können, die Nachhaltigkeit von KI greifbarer zu machen. Einige Plattformen erwägen sogar, CO₂-Labels analog zu Datenschutz- oder Barrierefreiheitsindikatoren zu integrieren.

Technologische Ansätze für verantwortungsvollere KI Nachhaltigkeit

Die Messung ist nur der erste Schritt. Ebenso wichtig ist die Reduktion der Auswirkungen. Hier einige der aktuell verfolgten Strategien:

• Algorithmus-Optimierung: Forscher entwickeln kleinere, effizientere Modelle, die weniger Rechenleistung benötigen. Methoden wie Model Distillation oder kompakte Architekturen senken den Energieverbrauch erheblich.
  
• Einsatz erneuerbarer Energien in Rechenzentren – Solar-, Wind- oder Wasserkraft – reduziert die Abhängigkeit von fossilen Brennstoffen.
  
• Intelligentere Kühlsysteme wie Flüssigkühlung oder Frischluftzufuhr minimieren Energieverluste.
  
• Wärmerückgewinnungssysteme nutzen die Abwärme von Servern, um Gebäude oder städtische Infrastruktur zu beheizen.
• Grüne Standards und Zertifizierungen (z. B. ISO-Umweltlabels oder digitale Siegel) fördern mehr Transparenz und Verantwortung in der Branche.

Eine gemeinsame Verantwortung

Während sich die KI rasant weiterentwickelt, darf ihre Umweltwirkung nicht länger ein nachrangiges Thema sein. Eine konsequente Messung, transparente Berichterstattung und die Integration von Nachhaltigkeitsmetriken in das KI-Design müssen zum Standard werden. Das öffentliche Interesse wächst: Nutzer wollen wissen, welchen Preis die von ihnen genutzten Tools tatsächlich haben.

Regierungen, Entwickler, Unternehmen und Anwender – sie alle müssen an einem Strang ziehen, um KI zu einem Fortschrittsmotor und nicht zu einer Klimabelastung zu machen. Das bedeutet, energieeffiziente Technologien zu wählen und regulatorische Rahmenbedingungen zu schaffen, die KI Nachhaltigkeit priorisieren. Bei Diabolocom ist diese Vision leitend: Wir entwickeln spezialisierte, ressourcenschonende KI-Anwendungen, die operative Relevanz mit Umweltverantwortung verbinden.

Fazit: KI intelligent und nachhaltig gestalten

Der CO₂-Fußabdruck der KI ist kein Naturgesetz, er ist das Ergebnis technischer und politischer Entscheidungen, die wir noch beeinflussen können. Wenn wir Umweltkosten sichtbar, messbar und vergleichbar machen, ermöglichen wir allen Beteiligten bessere Entscheidungen.

Was wäre, wenn künftig jede Codezeile (und jede KI-Anfrage) mit einem CO₂-Label versehen wäre? Das wäre ein großer Schritt hin zu einer wirklich nachhaltigen künstlichen Intelligenz. Und erst dann könnten wir sie wirklich als „intelligent“ bezeichnen.