Green AI? Was der wahre Preis von KI für Nachhaltigkeit bedeutet

Wird Künstliche Intelligenz die Nachhaltigkeit voranbringen oder ausbremsen? KI verbraucht viel Wasser und Energie, erhöht die Überwachung von Menschen und ist unter ausbeuterischen Bedingungen trainiert? Kann es eine ethische KI geben?

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Künstliche Intelligenz (KI) ist der Gamechanger unserer Zeit. Sie schreibt Texte, generiert Bilder und optimiert komplexe Industrieprozesse. Doch während man – von der Geschwindigkeit fasziniert – auf die Chat-Fenster blickt, rattert im Hintergrund eine gewaltige Maschinerie, deren Ressourcenhunger kaum mit den Klimazielen und Menschenrechten vereinbar scheint. Zeit für einen Blick hinter die digitale Fassade: Was kostet uns ein Prompt wirklich? Und inwiefern kann Artificial Intelligence (AI) zu mehr Nachhaltigkeit beitragen?

Der Wasserverbrauch von KI

Selten assoziiert man Technologie mit Wasser. Doch Hardware muss gekühlt werden, meist in sogenannten Verdunstungskühlräumen.

• Das Training: Allein das Training von GPT-3 verschlang 5,4 Millionen Liter Wasser.

• Der Betrieb: Googles Rechenzentrum in Iowa verbrauchte 2024 stolze 3,785 Milliarden Liter.

• Die Prognose: Für US-Rechenzentren wird der Verbrauch bis 2028 auf 257,38 Milliarden Liter geschätzt.

Jede einzelne Anfrage trägt dazu bei. Man schätzt den Verbrauch auf 5 bis 50 Milliliter pro Chat. Das klingt erstmal wenig, multipliziert man dies jedoch mit den 2,5 Milliarden täglichen Anfragen allein bei OpenAI, wird aus dem Tropfen ein Tsunami. Hinzu kommt das „virtuelle Wasser“: Die Produktion eines einzigen modernen Mikrochips zum Beispiel benötigt bis zu 100 Liter.

Energiebedarf und CO₂-Bilanz von Rechenzentren für KI

Der Energiehunger von KI-Rechenzentren ist gigantisch. Ein einzelnes Zentrum benötigt oft mehrere Hundert Megawatt Anschlussleistung. Das ist so viel wie zehntausende Haushalte.

• CO₂-Fußabdruck: KI-Rechenzentren verursachen bereits heute 2,5 bis 3,7 % der globalen Treibhausgasemissionen. Damit liegen sie vor der gesamten Luftfahrtindustrie (2 %).
• Zukunftsprognose: Bis 2030 wird der KI-Energiebedarf auf ca. 945 Terawattstunden (TWh) steigen. Das entspricht in etwa dem aktuellen Stromverbrauch von ganz Japan.

Der Vergleich im Alltag: Eine herkömmliche Google-Suche benötigt etwa 0,3 Wattstunden. Eine KI-Anfrage fast das Zehnfache (2,9 Wh).

Energiequellen für KI: Atomkraft vs. Erneuerbare Energie

Um den Hunger der KI-Giganten nach grundlastfähigem Strom zu stillen, kommt es zu einer überraschenden Kehrtwende:

• Google investiert in Mini-Atomkraftwerke (Flüssigsalzreaktoren)
• Microsoft lässt den Reaktor „Three Mile Island“ in dem amerikanischen Staat Pennsylvania  wieder hochfahren. Jenen Ort, der einst für einen Beinahe-GAU bekannt wurde.

Doch ist das nachhaltig? Der Weltklimarat (IPCC) beziffert den CO₂-Ausstoß von Atomkraft im Median zwar auf nur 12g pro kWh (ähnlich wie Windkraft mit 10g), doch das Problem der Atommüll-Entsorgung bleibt weltweit ungelöst und die neue Energieerzeugungsform der Kernfusion soll noch bis weit in die 2030er Jahre unwirtschaftlich sein. Bisher gibt es noch kein solches Kraftwerk, das mehr Energie erzeugt, als es verbraucht.

Die soziale Kehrseite: Ausbeutung und Menschenrechtsverletzungen

Nachhaltigkeit ist mehr als Ökologie. Die scheinbar magische KI verdankt ihr Training der prekären Klick-Arbeit vor allem im globalen Süden.

• Traumata inklusive: Arbeiter*innen sichten für weniger als 2 $ pro Stunde gewaltvolle und traumatische Inhalte, um Filter zu trainieren. Und das oft ohne psychologische Betreuung. Das kann zu Depressionen, PTSD und anderen psychischen Krankheiten führen.
• (Massen-)Überwachung: Menschen trauen sich in öffentlichen, überwachten Orten weniger, ihren demokratischen Grundrechten, z.B. der Meinungsfreiheit nachzugehen.
• Einschränkung individueller Autonomie: Menschen fühlen sich unwohler damit, Orte zu besuchen, die mit einer bestimmten Religion oder sexuellen Orientierung in Verbindung gebracht werden.

Wie fair ist Künstliche Intelligenz? Gibt es ethische KI?

Wenn KI-Systeme auf Basis von bestehender Geschlechterungleichheit Entscheidungen treffen, wie es zum Beispiel bei der Anstellung von neuen Mitarbeitenden in einer männerdominierten Branche der Fall ist, werden diese Ungleichheiten reproduziert.

KIs spiegeln bestehende Machtverhältnisse wider und verbreiten diese weiter. Auch in Kombination mit einer KI-Überwachung können so rassistische Schlüsse vom Phänotyp eines Menschen auf seine Eigenschaften gezogen werden.

Um Diskriminierung zu vermeiden, ist es daher empfehlenswert geschlechtersensitive Überlegungen und Diversität aktiv in die Programmierung mit einfließen zu lassen. Zum Beispiel durch ein heterogen zusammengesetztes Team. Dafür ist es auch sinnvoll, allgemein Frauen in der Digitalbranche zu fördern.

Vom Problem zur Lösung: Wie KI nachhaltig werden kann

Trotz der Schattenseiten bietet KI enorme Chancen für eine ökologische und soziale Transformation. Was es dafür braucht:

• Notwendigkeit prüfen: Menschliche oder analoge Lösungen priorisieren und KI nur verwenden, wenn sie einen Mehrwert gegenüber der herkömmlichen Variante hat.
• Suffizienz & Passgenauigkeit: KI-Modelle, die mit geringen Datenmengen, minimaler Rechenzeit für Training und Mustererkennung sowie niedrigen Hardware-Ansprüchen auskommen.
• Training: Um Diskriminierung auszuschließen, achten die Entwickler*innen beim Training der KI gezielt auf die Vermeidung von Verzerrungen.
• Technische Effizienz: Die Hardware und Software sollen eine hohe Leistung bei einem verhältnismäßig geringen Energieverbrauch erbringen.
• Energieverbrauch: Negative Umweltauswirkungen minimieren, indem man auf erneuerbare Energien, Zirkularität und die Verwertung von Abwärme setzt.
• „Build-Measure-Learn Loop“: Kontinuierliche Überwachung der Aktivitäten der KI und Verbesserung des Energieverbrauchs in einem sich wiederholenden Prozess.
• Offenlegung & Beweislast: Offenlegung aller Daten in verständlicher Form. Dabei müssen die positiven Auswirkungen der Anwendung größer sein als die negativen Umweltfolgen.

Fazit: KI braucht Leitplanken von Politik und Unternehmen

Damit KI nicht weiter zum Klimakiller, Wasserverschwender, Ausbeuter, Rassisten oder Überwacher wird, muss sie „Sustainable by Design“ sein.

Das heißt für die Politik:

1. Politische Regulierung: Der EU AI Act und internationale Verträge wie der des Europarats (CAI) entlang der Rechtsnormen für Menschenrechte, Demokratie und Rechtsstaatlichkeit müssen soziale und ökologische Mindeststandards rechtlich verbindlich verankern.
2. Energie-Check: Eine KI-Nutzung im Einklang mit den regionalen Energie-Kapazitäten und 100% Erneuerbaren muss verbindlich gemacht werden.

Das heißt für Unternehmen:

1. Transparenz: Unternehmen müssen den Ressourcenverbrauch ihrer Modelle offenlegen.
2. Effizienz vor Größe: Den Fokus auf kleine, spezialisierte Modelle statt gigantischer Alles-Könner setzen.
3. Verwendung von Alternativen: Unternehmen (und auch Einzelpersonen) sollten für simple Anfragen ökologische Alternativen wie Ecosia nutzen und die Notwendigkeit von KI-Einsätzen vorab kritisch prüfen.

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Bild: Gekauft über Adobe Stock, bearbeitet durch Team Tina Teucher

Tina Teucher ist Expertin für nachhaltige Transformation und arbeitet seit 2008 mit Unternehmen an zukunftsfähigen Lösungen. Einer ihrer Schwerpunkte ist Green AI. Sie hält Keynotes u.a. über Nachhaltigkeit & Künstliche Intelligenz (KI).

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