Soziales und ökologisches Wohlergehen

Wie können die ökologischen und sozialen Bedenken im Zusammenhang mit KI-Systemen angegangen werden?


Laut Kate Crawford, Forscherin und Autorin des Buches Atlas of AI, ist ein facettenreicher Ansatz erforderlich, der die KI-Industrie, Forschende und Gesetzgebende einbezieht, um die Umweltfolgen von KI wirklich anzugehen.

Für die Industrie werden beispielsweise die folgenden Empfehlungen vorgeschlagen:

  • Nachhaltige Praktiken sollten verpflichtend sein und die Messung sowie öffentliche Berichterstattung über Energie- und Wasserverbrauch einschließen;
  • Die Entwicklung energieeffizienter Hardware, Algorithmen und Rechenzentren sollte Priorität haben;
  • Ausschließliche Nutzung erneuerbarer Energien;
  • Regelmäßige Umweltprüfungen durch unabhängige Stellen würden Transparenz und die Einhaltung von Standards unterstützen.

Für Forschende werden beispielsweise die folgenden Empfehlungen vorgeschlagen:

  • Optimierung von neuronalen Netzwerkarchitekturen im Hinblick auf Nachhaltigkeit;
  • Zusammenarbeit mit Sozial- und Umweltwissenschaftlern und Wissenschaftlerinnen, um technische Designs ökologisch nachhaltiger zu gestalten.

Für Gesetzgebende werden beispielsweise die folgenden Empfehlungen vorgeschlagen:

  • Festlegen von Benchmarks für Energie- und Wasserverbrauch;
  • Anreize für die Nutzung erneuerbarer Energien schaffen;
  • Verbindliche umfassende Umweltberichterstattung und Umweltverträglichkeitsprüfungen vorschreiben.



Das KI-Gesetz der EU: Reaktion auf die Umweltauswirkungen von KI-Systemen

Das KI-Gesetz enthält Vorschriften für Normungsaufträge, Verhaltenskodizes und die Offenlegung von Informationen, um die erheblichen Umweltauswirkungen der KI-Branche zu berücksichtigen.

Artikel 40 (2):

...In dem Normungsauftrag werden auch Angaben zu Berichterstattungs- und Dokumentationsverfahren zur Verbesserung der Ressourcenleistung von KI-Systemen verlangt, z. B. zur Verringerung des Energieverbrauchs von KI-Systemen mit hohem Risiko und des Verbrauchs anderer Ressourcen während ihres Lebenszyklus sowie zur energieeffizienten Entwicklung von KI-Modellen für allgemeine Zwecke…


Das Gesetz schreibt außerdem vor, dass große KI-Modelle nicht nur die Leistung der fertigen Modelle, sondern auch Informationen über den Trainingsprozess offenlegen müssen, einschließlich ihrer Umweltauswirkungen.

EU-KI-Gesetz Anhang XI (1)

Ausführliche Beschreibung der Elemente des unter Nummer 1 genannten Modells und relevante Informationen über den Entwicklungsprozess, einschließlich der folgenden Elemente:

…

(d) die für das Training des Modells verwendeten Rechenressourcen (z. B. Anzahl der Gleitkommaoperationen), die Trainingszeit und andere relevante Details im Zusammenhang mit dem Training;

(e) bekannter oder geschätzter Energieverbrauch des Modells. In Bezug auf Buchstabe e, bei dem der Energieverbrauch des Modells unbekannt ist, kann der Energieverbrauch auf Informationen über die verwendeten Rechenressourcen beruhen.

…

*unter Nummer 1 genannten Modells: KI Modelle für Allgemeine Zwecke (Article 53 (1))


Forschende weisen jedoch auf die Schwäche der im KI-Gesetz enthaltenen Verpflichtungen zur Verringerung der Umweltauswirkungen der KI hin. So schreibt der Forscher José Renato Laranjeira de Pereira über die Heinrich Böll Stiftung, dass das Gesetz durchaus Schlupflöcher haben kann. Der Forscher weist auf die folgenden Schwachstellen hin: 

  1. Artikel 40 konzentriert sich auf den Energieaufwand, kann aber dazu führen, dass alle anderen möglichen Umweltauswirkungen von KI-Systemen vernachlässigt werden, indem man sie einfach als „Verbrauch anderer Ressourcen“ bezeichnet.
  2. Außerdem gilt Anhang XI nur für KI-Systeme mit allgemeinem Verwendungszweck, so dass alle anderen Arten von KI-Systemen von der Verordnung nicht erfasst werden. 
  3. Außerdem konzentriert sich das Gesetz im Allgemeinen auf die Umweltauswirkungen während der Trainingsphase, nicht aber nach der Markteinführung des KI-Systems.

!     Nun, da Sie sich mit den Risiken vertraut gemacht haben, erläutern Sie bitte auf Grundlage Ihres erworbenen Wissens, welche Umweltrisiken beispielsweise ein LLM mit sich bringen kann und wie diese entstehen. Teilen Sie uns außerdem Ihre Meinung dazu mit, welche Strategien zur Risikominderung Sie für am wirksamsten halten.
(1) Schreiben Sie Ihre Antwort auf eine neue Taskcard.
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(3) Verwenden Sie kein KI-System. Nutzen Sie nur Ihr aktuelles Wissen.
(4) Sie können die Antworten Ihrer Mitlernenden erst sehen, nachdem Sie Ihre eigene Antwort abgegeben haben.