Künstliche Intelligenz soll auch in der Klimakrise helfen. Dabei ist sie selbst Teil des Problems. Damit befasst sich jetzt eine Konferenz am Potsdamer Hasso-Plattner-Institut.
sollen künftig auch beim Klimaschutz helfen, doch Forscher warnen vor einem stark steigenden Energieverbrauch der KI-Rechenzentren. „Werkzeuge der KI verbrauchen viel Strom, und die Tendenz ist steigend“, sagte der Geschäftsführer des Hasso-Plattner-Instituts und Leiter des Fachgebiets Künstliche Intelligenz und Nachhaltigkeit, Ralf Herbrich, der Deutschen Presse-Agentur.
Der Datenwissenschaftler Alex de Vries aus Amsterdam vergleicht den Energieverbrauch durch die Nutzung einer Suchmaschine, die KI nutzt, mit dem ganzer Länder. Wissenschaftler und Internet-Konzerne arbeiten daran, den ökologischen Fußabdruck der KI zu verbessern.des kalifornischen Start-ups OpenAI große Aufmerksamkeit erfahren. Auch Sicherheitstechnik in Autos ist KI-gesteuert, Heizungen sollen dadurch effizienter werden.
„Rechenzentren verbrauchen heute vier bis fünf Prozent des weltweiten Energieverbrauchs“, sagte Herbrich. Nehme man die Nutzung digitaler Technologien wie Laptops und Smartphones dazu, seien acht Prozent erreicht. „Es gibt Schätzungen, dass der Verbrauch in den nächsten Jahren auf 30 Prozent ansteigen wird.“
KI-Experte Herbrich vom Griebnitzsee stellt den Vergleich mit einem Backofen an: Für das Training eines KI-Modells liefen Prozessoren hunderter Grafikkarten, die jeweils etwa 1000 Watt verbrauchten, für mehrere Wochen. „1000 Watt ist so viel wie ein Backofen.“, statt. Beginn ist jeweils um 9 Uhr. Mittwoch endet die Konferenz um 18.15 Uhr und am Donnerstag um 13 Uhr.
Forscher de Vries, der vor kurzem einen Kommentar in der Fachzeitschrift „Joule“ veröffentlichte, will aufzeigen, dass nicht nur das Training der KI eine große Menge Energie verbraucht. Der Strombedarf entstehe auch jedes Mal, wenn das Tool einen Text oder ein Bild erzeugt. „Der Betrieb von ChatGPT könnte beispielsweise 564 Megawattstunden Strom pro Tag kosten“, so de Vries. Allerdings sei die Zukunft des KI-Stromverbrauchs schwer vorherzusagen.
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