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Grüne KI: Gestaltungsoptionen für die Zukunft

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Autor: Klaudia Mazur

Grüne KI: Gestaltungsoptionen für die Zukunft
Nachhaltig, sozial gerecht und zugleich wirtschaftlich erfolgreich. So könnte die KI der Zukunft aussehen. Foto: James Kalman – stock.adobe.com

Wie können Unternehmen mithilfe von Künstlicher Intelligenz ihren Betrieb nachhaltig ausrichten? Und wie lässt sich der Ressourcen-Verbrauch von KI-Anwendungen reduzieren? Das neue Whitepaper „Mit Künstlicher Intelligenz zu nachhaltigen Geschäftsmodellen“ der Plattform Lernende Systeme zeigt Chancen und Gestaltungsoptionen für KI-Technologien auf.

Künstliche Intelligenz als Schlüsseltechnologie für nachhaltige Geschäftsmodelle

Die Autor:innen des Whitepapers sind sich einig: Künstliche Intelligenz (KI) kann Unternehmen und Institutionen dabei unterstützen, ökologisch verträglich, sozial gerecht und gleichzeitig wirtschaftlich erfolgreich zu handeln. Die Möglichkeiten sind breit gefächert: sei es eine schadstoffarme Abfallverbrennung, ein effizienter Einsatz von Düngemitteln oder die Früherkennung von Gesundheitsrisiken am Arbeitsplatz. Grundlage hierfür: KI-Systeme gewinnen aus riesigen Datenmengen neue Erkenntnisse. Und damit lassen sich nachhaltige Produkte, Dienstleistungen oder Mobilitätskonzepte entwickeln. Zudem können Unternehmen mit den gefilterten Daten ihren Energie- und Ressourcenverbrauch minimieren.

Größte Herausforderung: Enormer Energieverbrauch

Gleichzeitig sollte berücksichtigt werden: Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz ist nicht per se wirtschaftlich, ökologisch und sozial nachhaltig. Denn „KI-Systeme haben einen hohen Energieverbrauch, insbesondere beim Training großer neuronaler Netze“, erklärt Susanne Boll, Professorin für Medieninformatik an der Universität Oldenburg und Leiterin der Arbeitsgruppe Geschäftsmodell-Innovationen der Plattform Lernende Systeme. Als Hauptgrund nennt das Whitepaper die rasant steigende Rechenleistung, die zum Training immer größerer KI-Modelle erforderlich ist. So kann der CO2-Abdruck etwa die Größenordnung eines Langstreckenflugs erreichen. Die Autor:innen betonen daher: Der Energiebedarf von KI-Technologien muss stets berücksichtigt werden. Und im Sinne der Nachhaltigkeit kann dies im Einzelfall auch bedeuten, keine KI einzusetzen.

Gestaltungsoptionen für eine nachhaltige KI

Daher braucht es laut den Macher:innen neue Lösungen und Forschung. Wirtschaft, Wissenschaft und Politik könnten ebenfalls gemeinsam die Rahmenbedingungen verbessern. Das Whitepaper führt hierzu drei Gestaltungsoptionen ein: technologische Maßnahmen, Regulierungsansätze sowie Standardisierung und Datenaustausch.

Technologische Maßnahmen

Klare Rahmenbedingungen müssten dafür sorgen, dass der sehr hohe Energieverbrauch in Zukunft Stück für Stück reduziert wird. Neue Methoden des Lernens, die Wiederverwendung von Modellen und effizientere Hardware könnten die benötigte Energie reduzieren. Hier sollte vor allem bei Entwickler:innen ein Bewusstsein über die Emissionen des KI-Trainings geschaffen werden. Zudem schlagen die Autor:innen vor, die Abwärme von Rechenzentren zu nutzen. Damit könnten beispielsweise Gebäude, Schwimmbäder oder Bereiche der vertikalen Landwirtschaft beheizt werden.

Regulierungsansätze

Weiterhin empfiehlt das Whitepaper eine verpflichtende Kennzeichnung des Energieverbrauchs für KI-Systeme. Ein digitaler Produktpass, der Informationen zum ökologischen Fußabdruck über die gesamte Wertschöpfungskette enthält, wäre ebenfalls denkbar. Eine weitere Gestaltungsoption: Sustainable Twins, die als virtuelle Ebenbilder von physischen Produkten Informationen über den gesamten Produktionszyklus enthalten.

Standardisierung und Datenaustausch

Um eine KI-basierte Bewertung von Nachhaltigkeit zu ermöglichen, sollte der Austausch von Daten weiter durch gesetzgeberische und regulatorische Schritte gefördert werden. So sei aktuell der Datenaustausch zwischen Produzenten und Recycling-Unternehmen noch zu gering. Die Standardisierung von Datenaustauschformaten könnte hier ein möglicher Lösungsweg sein. Unternehmen könnten so Umweltdaten öffentlich machen. In diesem Zusammenhang schlagen die Autor:innen vor, gut bewertete Unternehmen bei Förderungen und Finanzierungsmaßnahmen zu bevorteilen.

Das Whitepaper steht Ihnen hier kostenfrei zur Verfügung.

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