Das Training von Künstlicher Intelligenz sorgt für gewaltige CO2-Emissionen

Schlaue Algorithmen, die menschliche Sprache erkennen können, müssen mit Unmengen an Daten trainiert werden. Dank der gestiegenen Computer-Power der vergangenen Jahre und der Weiterentwicklung von künstlichen neuronalen Netzen konnten dabei dennoch beachtliche Erfolge erzielt werden. Jeder, der schon Google Translate & Co. verwendet hat, wird das bestätigen.

Tja, die Sache hat nur einen Haken. Eine neue Studie der University of Massachusetts ergab jetzt, dass das Training einer einzigen KI so viel Energie verbraucht, dass dadurch fast so viel CO2 in die Atmosphäre geblasen werden, wie von fünf durchschnittlichen amerikanischen Autos. Während ihrer gesamten Lebensdauer. Inklusive ihrer Herstellung.

Das menschliche Gehirn bleibt ungeschlagen

Das Autorenteam der Studie wünscht sich, dass bei der Entwicklung neuer Technologien stärker auf Effizienz geachtet wird. Denn bisher scheint die Tech-Branche mit Daten und Rechenleistung - und damit auch mit Energie - eher verschwenderisch umzugehen.

Einen guten Artikel zum Thema hat MIT Technology Review gestern veröffentlicht. Darin sind auch bemerkenswerte Zitate. Der spanische Computerwissenschaftler Carlos Gomez-Rodriguez, zum Beispiel, sagt, dass sich er und vermutlich viele seiner Kolleginnen und Kollegen schon Gedanken über den Energieverbrauch ihrer Forschung gemacht haben. Doch: “Weder ich noch andere Forscher, mit denen ich darüber diskutiert habe, ahnten, dass die Umweltauswirkungen so groß seien.”

Angesichts der Klimakrise und der bisher mangelhaften Begrenzung der CO2-Emissionen erinnert die Studie wieder einmal daran, dass inzwischen bei jeder wirtschaftlicher, wissenschaftlicher oder Freizeitaktivität der CO2-Fußabdruck berücksichtig werden müsste…

Laut VICE schrieb Emma Strubell, eine der Forscherinnen, in einer E-Mail: “Ich bin nicht gegen den Energieverbrauch im Namen des wissenschaftlichen Fortschritts, aber ich denke, es wäre besser, wenn wir zwischen der erforderlichen Energie und der daraus resultierenden Verbesserungen der Modelle abwägen.”

Im oben verlinkten Artikel vom MIT Tech Review gibt’s ebenfalls noch einen bemerkenswerten Vergleich, der vom Stanford-Postdoc Siva Reddy stammt: “Das menschliche Gehirn kann erstaunliche Dinge mit wenig Stromverbrauch tun”, sagt er. “Die große Frage ist also, wie wir solche Maschinen bauen können.”

Die menschliche Intelligenz ist der (auch von uns immer so genannten) Künstlichen Intelligenz bisher also nicht nur kognitiv weit überlegen. Sie ist auch klimafreundlicher.

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Solange CO2 Ausstoß nichts kostet, ist es allerdings schwer, die oben geforderte Abwägung zu treffen. Ich denke, die wirkliche Antwort ist: Wir müssen die Energieversorgung von Rechenzentren auf erneuerbare Energien umstellen. Die meiste Energie dieser Zentren dürfte heute immer noch auf die Verteilung von TikTok Videos fokussiert sein. Glücklicherweise sind die Eneuerbaren in der Regel jetzt auch günstiger, weshalb die Rechenzentren in die Nähe der Windparks und Wasserkraftwerke rücken. Eine CO2 Steuer könnte das ganze deutlich beschleunigen.

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Ganz genau. Hätte CO2 einen echten Preis, würde jedes Rechenzentrum sofort merken, dass es zu viel klimaschädliche Energie verbraucht und sich nach Alternativen umsehen. Das gleiche gilt dann natürlich für andere Unternehmen/Fabriken auch. Deswegen muss gleichzeitig der Ausbau erneuerbarer Energien beschleunigt werden.

Ich würde ja schätzen, dass Instagram-Storys noch mehr Strom verbrauchen als TikTok Videos. Aber sie werden es uns wohl nicht verraten :wink:

Gute Nachrichten! Es sind offenbar bereits Lösungen in Arbeit, die den Energieverbrauch verringern können. Bill Gates hat gerade in ein Startup investiert, das an optischen Mikrochips arbeitet (Details bitte im verlinkten Artikel nachlesen), die nicht nur schneller, sondern auch effizienter sein sollen.