Nachhaltige KI: Gleichgewicht zwischen Innovation und Umweltverantwortung

DAS WICHTIGSTE IM ÜBERBLICK

Mit dem weiteren Wachstum der KI ist es wichtig, nachhaltigen Praktiken den Vorrang zu geben, um ihre Auswirkungen auf die Umwelt zu verringern. Ein Gleichgewicht zwischen Innovation und Umweltverantwortung durch Maßnahmen wie Priorisierung der Datenqualität, effiziente Infrastruktur und Umsetzung von Richtlinien kann zu einer grüneren und nachhaltigeren Zukunft der KI-Technologie führen.

Künstliche Intelligenz (KI) erfährt sowohl in der Forschung als auch in der Industrie ein enormes Wachstum und verändert verschiedene Bereiche wie Wissenschaft, Medizin, Finanzen und Bildung. Die Fortschritte sind in erster Linie auf die verbesserte Fähigkeit der KI zurückzuführen, anhand größerer Datensätze effektiv größere Modelle zu lernen.

Diese Entwicklung hat es der KI ermöglicht, wissenschaftliche Entdeckungen zu machen, neue Geschäftsmöglichkeiten zu schaffen und das industrielle Wachstum anzukurbeln, doch leider hat sie auch Auswirkungen auf den Planeten.

Negative Auswirkungen von KI auf den Planeten

Da KI eine erhebliche Menge an Rechenleistung und Energie benötigt, um größere Modelle zu trainieren, hat sie erhebliche Auswirkungen auf die Umwelt und führt zu einem erhöhten Kohlendioxidausstoß und Treibhausgasemissionen.

Ein Bericht der MIT Technology Review zeigt, dass die Kohlenstoffemissionen, die beim Training eines einzigen KI-Modells entstehen, die Emissionen eines durchschnittlichen amerikanischen Autos während seiner gesamten Lebensdauer übersteigen. Googles AlphaGo Zero, eine KI, die lernt, indem sie Go gegen sich selbst spielt, produzierte in nur 40 Tagen Training 96 Tonnen Kohlendioxid. Das entspricht den Emissionen von 1.000 Flugstunden oder dem jährlichen Kohlendioxid-Fußabdruck von 23 amerikanischen Haushalten.

Facebook berichtet, dass das Training großer KI-Modelle wie Meena einen CO2-Fußabdruck verursachen kann, der der Fahrleistung eines PKWs von etwa 242.231 Meilen entspricht. Eine aktuelle Studie des MIT zeigt, dass die Umweltauswirkungen des Cloud Computing inzwischen die der gesamten Luftfahrtindustrie übertreffen.

Cloud Computing, das die Speicherung und Verarbeitung riesiger Datenmengen ermöglicht, trägt erheblich zu den Treibhausgasemissionen bei. Außerdem kann ein einziges Rechenzentrum so viel Strom verbrauchen wie 50.000 Haushalte.

Eine andere Studie zeigte, dass das Training eines einzigen großen Sprachmodells bis zu 284.000 kg CO2 ausstoßen kann, was in etwa dem Energieverbrauch von fünf Autos während ihrer gesamten Lebensdauer entspricht. Darüber hinaus wird geschätzt, dass die durch KI verursachten Kohlenstoffemissionen bis 2025 um 300 % steigen werden.

All diese Erkenntnisse unterstreichen die Notwendigkeit, ein Gleichgewicht zwischen KI-Entwicklung und Umweltverantwortung zu finden. Nachhaltige KI entwickelt sich daher zu einem wichtigen Bereich, um sicherzustellen, dass KI-Entwicklungen energieeffizient sind.

Was ist nachhaltige KI?

Der Begriff Nachhaltigkeit bezieht sich auf die Fähigkeit, gegenwärtige Bedürfnisse zu befriedigen, ohne die Fähigkeit zukünftiger Generationen zu gefährden, ihre eigenen Bedürfnisse zu befriedigen. Es geht darum, ein Gleichgewicht zwischen Wirtschaftswachstum, Umweltschutz und sozialem Wohlergehen zu finden.

Mit anderen Worten: Bei der Nachhaltigkeit geht es darum, Entscheidungen zu treffen und Maßnahmen zu ergreifen, die eine bessere Zukunft für uns selbst, unseren Planeten und künftige Generationen gewährleisten. Nachhaltige KI bedeutet also, künstliche Intelligenz so einzusetzen, dass sie der Gesellschaft nützt und gleichzeitig den Schaden für den Planeten für heutige und künftige Generationen minimiert.

Hier ist es auch wichtig, zwischen KI für Nachhaltigkeit und nachhaltiger KI zu unterscheiden.

KI für Nachhaltigkeit Beschäftigt sich mit dem Einsatz von KI zur Erreichung nachhaltiger Entwicklungsziele.
Nachhaltige KI Konzentriert sich auf die Nachhaltigkeit der KI-Technologie. Umfasst eine Reihe von Grundsätzen und Strategien zur Verringerung des CO2-Fußabdrucks und des Energieverbrauchs im Zusammenhang mit KI-Entwicklungen.

Implementierung von nachhaltigen AI-Praktiken:

Herausforderungen und Lösungen

Um KI nachhaltig zu gestalten, ist es entscheidend, der Energieeffizienz in allen Phasen des Lebenszyklus Priorität einzuräumen, einschließlich der Datenspeicherung, des Modelltrainings und der Bereitstellung der Infrastruktur.

In diesem Abschnitt befassen wir uns mit den wichtigsten Herausforderungen bei der Verwirklichung nachhaltiger KI und mit möglichen Lösungen, um diese zu überwinden.

Vorrang für die Datenqualität

In den letzten zehn Jahren ist sowohl die Menge der Daten, die zum Trainieren von KI-Systemen verwendet werden, als auch die Größe der KI-Modelle erheblich gestiegen. Mit der zunehmenden Datenmenge ist auch der Bedarf an Bandbreite für die Datenerfassung deutlich gestiegen (passen dazu: 10 Big Data Do’s und Don’ts).

Eine Herausforderung:

Infolgedessen sind die Datenspeicherung und die Ingestion-Pipeline zu wichtigen Komponenten der Infrastruktur geworden, die im Vergleich zum Einsatz des KI-Systems eine erhebliche Menge an Energie und Ressourcen verbrauchen.

Die Lösung:

Eine Möglichkeit, dem steigenden Bedarf an Datenspeicherung zu begegnen, besteht darin, bei der Datenerfassung der Datenqualität Vorrang vor der Quantität einzuräumen. Dazu gehört in erster Linie die sorgfältige Auswahl hochwertiger Stichproben und der Verzicht auf unnötige Duplizierung von Datenproben.

Durch die Verwendung einer geringeren Menge hochwertiger Daten können wir den Speicherbedarf und den Energieverbrauch senken und dennoch eine hervorragende Leistung der KI erzielen.

Gleichgewicht zwischen Modellgröße und Effizienz

Das kontinuierliche Wachstum der Datenmenge hat zu einem raschen Anstieg der Modellgröße geführt.

Eine Herausforderung:

Größere Modelle verbessern zwar die Genauigkeit, indem sie die reichhaltigen Kontextinformationen in den Daten nutzen, doch für ihr Training sind leistungsfähigere Rechenressourcen erforderlich. So hat sich beispielsweise die Speicherkapazität von GPU-basierten Beschleunigern, wie NVIDIA V100 (2018) mit 32 GB und NVIDIA A100 (2021) mit 80 GB, alle zwei Jahre weniger als verdoppelt.

Die Lösung:

Eine Möglichkeit, den Bedarf an leistungsstarken Computern zu verringern, besteht darin, kleinere Modelle zu entwickeln, die genauso viel leisten wie größere. Zu den bestehenden Arbeiten in dieser Richtung gehören Methoden wie Modellkomprimierung, Wissensdestillation und Netzwerkbeschneidung. Durch die gemeinsame Nutzung und Wiederverwendung trainierter Modelle können wir auch Energie sparen und redundantes Training vermeiden.

Um dies zu erreichen, sollten wir jedoch Open-Source-Frameworks und -Plattformen unterstützen, die die gemeinsame Nutzung von Modellen ermöglichen und die kollaborative Forschung in der KI-Gemeinschaft fördern.

Entwicklung einer energieeffizienten Infrastruktur

Die rasche Verbreitung von KI-Anwendungen hat in den letzten Jahren zu einem erheblichen Anstieg der Kapazität der KI-Trainingsinfrastruktur geführt. Die wachsende Nachfrage nach KI-Inferenzen hat auch die Industrie veranlasst, ihre Infrastrukturkapazitäten zu erhöhen.

Die Herausforderung:

Die zunehmende Nutzung von KI trägt zu einer Vergrößerung des CO2-Fußabdrucks bei.

Die Lösung:

Um diese Auswirkungen zu verringern, ist es wichtig, energieeffiziente Hardware speziell für KI-Aufgaben zu entwickeln. Diese Art von Hardware kann den Stromverbrauch während der Trainings- und Inferenzprozesse erheblich senken. Dazu müssen Prozessoren, Speichersysteme und andere Komponenten optimiert werden, um eine maximale Leistung pro Watt zu erreichen.

Darüber hinaus kann die Nutzung erneuerbarer Energiequellen wie Solar- oder Windenergie für Rechenzentren dazu beitragen, die Umweltauswirkungen von KI-Rechnern zu verringern. Zudem können wir durch den Einsatz energieeffizienter Kühlsysteme und die Optimierung der Infrastruktur den Energieverbrauch und die Kohlenstoffemissionen weiter senken.

Politiken und Vorschriften machen

Herausforderung:

Um technologische Lösungen durchzusetzen, ist es dringend erforderlich, politische Strategien und Vorschriften für eine nachhaltige Entwicklung der KI zu entwerfen und umzusetzen. Dazu gehört die Schaffung von Regeln, die nachhaltige KI-Praktiken fördern.

Lösung:

In diesem Zusammenhang können Belohnungen für energieeffiziente KI-Systeme, die Unterstützung nachhaltiger KI-Forschung und die Festlegung von Zielen zur Reduzierung von Kohlenstoffemissionen angeboten werden. Diese Maßnahmen können dazu beitragen, die KI-Entwicklung nachhaltiger zu gestalten.

Bewusstseinsbildung und Aufklärung

Sensibilisierung und Aufklärung können eine Schlüsselrolle bei der Förderung nachhaltiger KI-Praktiken spielen.

Eine Herausforderung:

Es ist wichtig, die Menschen, einschließlich KI-Forscher, Entwickler und politische Entscheidungsträger, über die Umweltauswirkungen von KI und die Notwendigkeit nachhaltiger KI zu informieren.

Die Lösung:

Wir könnten Bildungsprogramme auflegen, um KI-Fachleute über energiesparende Techniken zu informieren. Indem wir das Bewusstsein schärfen und Wissen vermitteln, können wir Einzelpersonen und Organisationen in die Lage versetzen, nachhaltige KI-Verfahren zu entwickeln.

Die Quintessenz

KI-Fortschritte haben positive Auswirkungen, tragen aber auch zu Umweltproblemen bei, wie z. B. einem erhöhten Kohlenstoff-Fußabdruck.

Nachhaltige KI konzentriert sich daher auf die Verringerung des Energieverbrauchs und der Emissionen. Dies kann durch die Priorisierung der Datenqualität, eine ausgewogene Modellgröße, die Entwicklung einer energieeffizienten Infrastruktur, die Umsetzung von Richtlinien und die Sensibilisierung durch Aufklärung erreicht werden.

Durch die Umsetzung dieser Maßnahmen kann KI auf umweltfreundlichere Weise eingesetzt werden, was sowohl der Gesellschaft als auch dem Planeten zugutekommt.

Verwandte Begriffe

Dr. Tehseen Zia

Dr. Tehseen Zia hat einen Doktortitel und mehr als 10 Jahre Forschungserfahrung auf dem Gebiet der Künstlichen Intelligenz (KI) nach seiner Promotion. Er ist Assistenzprofessor und leitet die KI-Forschung an der Comsats University Islamabad und ist Mitbegründer des National Center of Artificial Intelligence Pakistan. In der Vergangenheit hat er als Forschungsberater für das von der Europäischen Union finanzierte KI-Projekt Dream4cars gearbeitet.