Die enormen Energiemengen, die KI benötigt, könnten das größte Hindernis für ihr Wachstum werden

By Laio

Das rasche Wachstum der künstlichen Intelligenz (KI) hat zu einem sprunghaften Anstieg der Kohlenstoffemissionen geführt, da die Erstellung von Chatbots und Bildgeneratoren große Mengen an Strom erfordert. Wenn man Chat-GPT zehn Millionen Fragen stellt, entspricht das der Energie, mit der täglich 5.000 Haushalte versorgt werden, sagte Mark Papermaster (CTO bei AMD) auf der ITF World-Konferenz.

Große Unternehmen wie Microsoft, Google und OpenAI nutzen das Cloud Computing in riesigen Rechenzentren weltweit, um KI-Algorithmen, so genannte Modelle, zu trainieren. Der Erfolg von ChatGPT hat einen Wettlauf zwischen Unternehmen ausgelöst, die konkurrierende KI-Systeme, Chatbots und Produkte entwickeln, die große KI-Modelle für verschiedene Nutzer nutzen. Da KI weiterhin Branchen wie den Einzelhandel und die Medizin revolutioniert, werden ihre Auswirkungen auf die Umwelt immer besorgniserregender, da eine größere Transparenz bei den Emissionen zu einer verstärkten Überprüfung führen dürfte.

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Messung des Kohlenstoff-Fußabdrucks von KI-Technologien

Die aktuellen Industriestandards und bewährten Verfahren zur Messung und Berichterstattung über den CO2-Fußabdruck von KI- und Chatbot-Technologien stecken noch in den Kinderschuhen. Es werden jedoch Anstrengungen unternommen, um einen universellen Standard zu schaffen. Das KI-Startup Hugging Face hat beispielsweise eine Methode entwickelt, um den Kohlenstoff-Fußabdruck von großen Sprachmodellen (LLMs) während ihres gesamten Lebenszyklus zu schätzen, anstatt sich nur auf die Trainingsphase zu konzentrieren. Der Ansatz von Hugging Face berücksichtigt den Energieverbrauch während des Trainings, der Herstellung und Wartung von Supercomputer-Hardware, der Recheninfrastruktur und des Energieverbrauchs nach der Bereitstellung.

Obwohl die Arbeit von Hugging Face noch nicht von Fachleuten begutachtet wurde, gilt sie laut Emma Strubell, Assistenzprofessorin an der Carnegie Mellon University, als die bisher gründlichste, ehrlichste und sachkundigste Analyse des CO2-Fußabdrucks eines großen ML-Modells. Das Papier des Unternehmens schafft die dringend benötigte Klarheit über den Kohlenstoff-Fußabdruck von LLMs, aber es ist noch mehr Forschung nötig, um die realen Umweltauswirkungen von KI-Systemen besser zu verstehen, einschließlich der Folgeemissionen von KI-gesteuerten Empfehlungs- und Werbealgorithmen.

Verringerung der Umweltauswirkungen von KI

In dem Maße, wie das Bewusstsein für den CO2-Fußabdruck von KI wächst, suchen Unternehmen nach Möglichkeiten, die Umweltauswirkungen ihrer Technologien zu verringern. Hugging Face beispielsweise trainierte sein LLM, BLOOM, auf einem französischen Supercomputer, der mit Kernkraft betrieben wird. Dies führte zu geringeren CO2-Emissionen im Vergleich zu Modellen, die in Regionen trainiert wurden, die auf fossile Brennstoffe angewiesen sind. Die Trainingsphase von BLOOM verursachte 25 Tonnen CO2-Emissionen, die sich verdoppeln, wenn man die Herstellung, die Infrastruktur und den Betrieb berücksichtigt. Im Vergleich dazu wurde der CO2-Ausstoß von OpenAIs GPT-3 und Metas OPT während der Trainingsphase auf über 500 bzw. 75 Tonnen geschätzt.

Experten sind der Meinung, dass die Ergebnisse der Studie von Hugging Face zu einer Verlagerung hin zu einer energieeffizienteren KI-Forschung führen könnten, z. B. zur Feinabstimmung bestehender Modelle anstelle der Erstellung größerer Modelle. Das wachsende Bewusstsein für den CO2-Fußabdruck der KI könnte auch große Technologieunternehmen dazu veranlassen, sich auf Energieeffizienz zu konzentrieren und alternative Energiequellen für ihre Rechenzentren zu erkunden. So hat sich Microsoft beispielsweise verpflichtet, bis 2030 kohlenstofffrei zu werden, während Google sich zum Ziel gesetzt hat, seine Rechenzentren und Büros rund um die Uhr mit kohlenstofffreier Energie zu betreiben.

Die Folgen der unkontrollierten KI-Emissionen

Da KI- und Chatbot-Technologien immer häufiger eingesetzt werden und immer beliebter werden, könnte es erhebliche Folgen haben, wenn man sich nicht um ihren Kohlenstoff-Fußabdruck kümmert. Atsuyoshi Koike, CEO des japanischen Chip-Herstellers Rapidus, sagte voraus, dass KI-Rechenzentren in zwei Jahren mehr als zehn Prozent der weltweiten Stromerzeugung benötigen werden. Bleibt der steigende Energiebedarf der KI-Technologien ungebremst, könnte er die Bemühungen um die Erreichung der Klimaziele behindern und die globalen Emissionen verschärfen.

Darüber hinaus könnten unkontrollierte KI-Emissionen auch zu regulatorischen Maßnahmen und einer verstärkten Kontrolle der Technologiebranche führen, was sich auf den Ruf und die Gewinne der Unternehmen auswirken könnte. Ein proaktiver Ansatz für das Management des CO2-Fußabdrucks von KI-Technologien ist nicht nur ökologisch verantwortungsvoll, sondern auch strategisch vorteilhaft für Unternehmen, die in einer zunehmend umweltbewussten Welt die Nase vorn haben wollen.