Wie groß der CO2-Fußabdruck von künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen ist und wie sich deren Wachstum auf die globalen Treibhausgasemissionen auswirken könnte, rückt mehr und mehr in den Fokus der Klimaforschung. Das Berliner Mercator Research Institute on Global Commons and Climate Change (MCC) war nun an einer in der Fachzeitschrift Nature Climate Change veröffentlichten Studie beteiligt, die einen systematischen Rahmen für die Beschreibung der Auswirkungen auf die Treibhausgasemissionen vorstellt (Aligning artificial intelligence with climate change mitigation). Dieser Rahmen umfasst drei Kategorien:
- die direkten Folgen in Form der CO2-Emissionen beim Betrieb von Endgeräten, Servern und Rechenzentren für KI-Entwicklung und -Nutzung,
- die unmittelbaren Folgen einzelner KI-Anwendungen für den Treibhausgas-Ausstoß in den verschiedensten Bereichen des privaten Alltags und der Wirtschaft sowie
- die übergreifenden Folgen von KI durch Strukturwandel, zum Beispiel durch vermehrte Nachfrage nach bestimmten Produkten und Dienstleistungen, neue dominante Anbieter auf einzelnen Märkten und Lebensstil-Änderungen.
Der CO2-Fußabdruck von Autos ist schon seit drei Jahrzehnten ein politisches und gesellschaftliches Thema; es gibt Berichtspflichten für Hersteller, staatliche Regulierung und viel begleitende Forschung. Ähnliches erwartet das Autorenteam für die künstliche Intelligenz. „KI ist von der Wirkung her vergleichbar mit einem Hammer – sie kann segensreiche Dinge bewirken, aber auch viel kaputtmachen“, sagt Felix Creutzig, Leiter der MCC-Arbeitsgruppe Landnutzung, Infrastruktur und Transport und Co-Autor der Studie. „Deshalb ist es höchste Zeit, sie durch klug gesetzte Regeln in die richtigen Bahnen zu lenken. Das gilt nicht nur mit Blick auf Auswirkungen am Arbeitsmarkt oder beim Datenschutz, sondern in hohem Maße auch mit Blick auf das Klima.“
Die unmittelbaren und übergreifenden Folgen der KI-Anwendungen können sowohl günstig als auch ungünstig für das Klima sein. So wie das Auto und andere physische Produkte dürften daher künftig auch die Produktion und Nutzung von KI-Anwendungen auf ihren CO2-Fußabdruck abgeklopft werden. „Forschungsbereiche wie die Lebenszyklusanalyse und die Industrieökologie können nun auf den KI-spezifischen Überlegungen in unserer Studie aufbauen“, erklärt Lynn Kaack, Professorin für Computerwissenschaft und Politik an der Hertie School in Berlin und Leitautorin der Studie. „In der Zukunft möchten wir beurteilen können, wie die Treibhausgas-Emissionen durch einzelne KI-Serviceleistungen, durch Unternehmen oder auch durch bestimmte politische Maßnahmen verändert werden. Wenn sich das besser messen lässt, könnte der Staat zum Beispiel für die Wirtschaft entsprechende Berichtspflichten einführen, Prioritäten in der Förderung definieren und Anreize für KI-Anwendungen schaffen, die zur Bewältigung des Klimawandels beitragen.“