Wie kann die Gesellschaft dazu beitragen, den Energieverbrauch der KI zu senken?
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EINE N3XTCODER-Reihe
Implementierung von KI für soziale Innovation
Willkommen zur N3xtcoder-Serie über die Implementierung von KI für soziale Innovation.
In dieser Serie untersuchen wir, wie Künstliche Intelligenz zum Nutzen der Gesellschaft und unseres Planeten eingesetzt werden kann - insbesondere der praktische Einsatz von KI für Projekte der sozialen Innovation.
In diesem Artikel untersuchen wir:
- Was können Regierungen und Regulierungsbehörden tun? Wir gehen der Frage nach, was politische Entscheidungsträger tun können, um den Energieverbrauch von KI zu senken.
Falls Sie die ersten beiden Artikel der Serie verpasst haben, hier sind die Links:
Artikel 1: Der Kohlenstoff-Fußabdruck der generativen KI
- Warum braucht KI so viel Energie? Wir geben einen kurzen Überblick darüber, warum KI so energie- und ressourcenintensiv ist.
Artikel 2: Wie können Entwickler und KI dazu beitragen, den Energieverbrauch von KI zu reduzieren,
behandelt die Themen:
- Was können KI-Entwickler tun? Wir sehen uns an, wie Entwickler den Energieverbrauch bei der Programmierung von KI und bei der Einrichtung von KI-Systemen reduzieren können.
- Was kann KI leisten? Wir untersuchen, wie KI-Anwendungen und -Tools ebenfalls dazu beitragen können, den Energieverbrauch von KI und anderen digitalen Systemen zu senken.
Aber fangen wir gleich damit an:
Was können Regierungen und Regulierungsbehörden tun?
Zwar können KI-Entwickler eine Menge tun, um KI energieeffizienter zu machen, aber Regierungen und Regulierungsbehörden könnten einen viel größeren Einfluss ausüben, wenn sie grüner KI Priorität einräumen würden. Da die EU, die europäischen Regierungen und insbesondere die deutsche Regierung jetzt Milliarden von Euro in die Förderung der KI-Entwicklung investieren, gibt es Schritte, die sie unternehmen könnten, um sicherzustellen, dass die Finanzierung energiefreundlichere KI-Ansätze unterstützt:
- Prioritäten und Anreize für umweltfreundliche KI-Forschung
Die Regierungen müssen den Unternehmen die richtigen Anreize und Ziele setzen. Bei der Entwicklung von KI sollten wir uns darauf konzentrieren, Ergebnisse zu erzielen, die den ökologischen Fußabdruck minimieren, und Anwendungen mit positiven Umweltauswirkungen fördern.
Was geschieht also in Deutschland? Deutschland plant, bis 2024 fast 500 Millionen Euro in die KI-Forschung und -Innovation zu investieren. In dem Planungsdokument (https://www.bmbf.de/SharedDocs/Downloads/de/2023/230823-executive-summary-ki-aktionsplan.pdf ) heißt es dazu. Nachhaltigkeit wird ein Schwerpunkt sein, auch in diesen spezifischen Bereichen:
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Entwicklung von KI als Instrument für Nachhaltigkeit im Allgemeinen und Ausrichtung der KI-Entwicklung auf Nachhaltigkeit.
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Entwicklung von Plattformen für die regionale Verwaltung, um schnelle, aber fundierte Entscheidungen über Klimamaßnahmen in Städten zu treffen.
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Einsatz von KI für die Biodiversitätsforschung.
Etablierung von KI als Standardwerkzeug für die wissenschaftliche Forschung, insbesondere an außeruniversitären Forschungseinrichtungen.
Verankerung der Nachhaltigkeit in der deutschen KI-Branche und Förderung interdisziplinärer Kooperationsnetzwerke zwischen Klima- und Umweltwissenschaftlern und KI-Entwicklern.
Um die Auswirkungen der KI auf die Umwelt in den Griff zu bekommen, ist eine Umstellung auf eine grüne KI-Forschung dringend erforderlich. Natürlich sind die Optimierung von Algorithmen, die Entwicklung energieeffizienter Hardware und die Feinabstimmung von Software entscheidende Schritte zur Schaffung eines nachhaltigeren KI-Ökosystems. Genauso wichtig ist es jedoch, die Zusammenarbeit zwischen KI-Forschern und Umweltwissenschaftlern bewusst zu fördern, was zu einem besseren Verständnis der Auswirkungen der KI auf die Umwelt, zur Entdeckung innovativer Lösungen und zur Entwicklung von Strategien zur Abschwächung der negativen Auswirkungen der KI führen könnte.
- Umsetzung eines soliden Rechtsrahmens für Nachhaltigkeit
Vorschriften können Anreize für die Einführung energieeffizienter Praktiken schaffen und einen übermäßigen Ressourcenverbrauch bestrafen. Hier zwei Initiativen, die sich sehr positiv auf die Entwicklung der KI auswirken könnten:
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EU-Ökodesign-Verordnung für nachhaltige Produkte (ESPR)
Die im März 2022 veröffentlichte ESPR schafft einen Rahmen für die Festlegung von Ökodesign-Anforderungen für einige Produktgruppen, um deren Kreislauffähigkeit, Energieeffizienz und andere Nachhaltigkeitsaspekte zu verbessern. Obwohl Software, einschließlich künstlicher Intelligenz, weitgehend außerhalb des derzeitigen Geltungsbereichs der ESPR liegt, könnte das bevorstehende Gesetz über künstliche Intelligenz einige Maßnahmen in diesem Bereich einführen, wenn auch aufgrund des Fehlens gemeinsamer Normen nur mit begrenztem Geltungsbereich. https://www.techpolicy.press/addressing-ai-energy-consumption-why-the-eu-must-embrace-ecodesign-for-software/ -
Energieeffizienzgesetz -Energieeffizienzgesetz, Deutschland - EnEfG
Das am 21. September 2023 verabschiedete EnEfG zielt darauf ab, die Anforderungen an die Energieeffizienz von Unternehmen und Rechenzentren in Deutschland deutlich zu erhöhen. Es verpflichtet die Unternehmen unter anderem dazu, Energiemanagementsysteme oder Umweltmanagementsysteme einzurichten, Energiesparmaßnahmen durchzuführen, Energieaudits durchzuführen und Maßnahmen zur Vermeidung und Verringerung von Abwärme zu prüfen (https://www.jdsupra.com/legalnews/update-germany-tightens-energy-7136097/).
- Klare und strenge Anforderungen an die Berichterstattung über Energie und Umweltauswirkungen
Wie wir in den anderen Artikeln dieser Reihe gesehen haben, besteht eine der größten Herausforderungen bei der Verringerung der Energie- und Umweltauswirkungen von KI darin, die Auswirkungen von KI-Modellen genau zu messen. Regierungen und Regulierungsbehörden könnten hier einen großen Beitrag leisten, indem sie strenge und aussagekräftige Berichtspflichten einführen und durchsetzen. Dies sollte Folgendes beinhalten:
- KI-Entwickler: genaue Berichterstattung über den Umfang des Gesamtenergieverbrauchs sowie über die Energiekosten für jede einzelne Eingabeaufforderung
- Cloud-Dienste: leicht verständliche Berichte über die Auswirkungen auf den Kohlenstoffverbrauch unter Verwendung standardisierter Messgrößen, einschließlich der eingebetteten Energie und des Kohlenstoffs (aus der Herstellung), sowie Bewertungen am Ende der Nutzungsdauer
- GPU- und andere Hardware-Hersteller: Energie- und Kohlenstoff-Fußabdruckberichte für alle Einzelkomponenten auf der Grundlage standardisierter Messungen, einschließlich der Auswirkungen von Rohstoffen
Durch die Durchsetzung von Umweltberichterstattungsstandards für alle Zulieferer und KI-Entwickler sollten die Endnutzer ein klares Bild von den tatsächlichen Energie- und Kohlenstoffkosten bei der Nutzung von KI-Tools erhalten.
- Finanzierung von Open-Source-Modellen und Open-Data-Initiativen
Offene Technologieansätze fördern die Zusammenarbeit, effizientere "Edge"-Prozesse und auch die Wiederverwendung von energieintensiven Prozessen, wie z. B. die Modellausbildung. Die Regierungen könnten diese Ansätze durch Richtlinien oder Auflagen für die Finanzierung unterstützen, aber auch, indem sie diese Ansätze bei öffentlichen Ausschreibungen höher bewerten.
- Bildung und Bewusstseinsbildung
Regierungen können (mit Hilfe von Projekten wie dieser KI-Serie) das Bewusstsein für die Umweltauswirkungen von KI schärfen. Durch Inhalte, Schulungen und Veranstaltungen könnten Sensibilisierungsprojekte Entwickler, Forscher und Organisationen über bewährte Verfahren zur Optimierung von KI-Modellen und den bestmöglichen Einsatz ressourceneffizienter KI-Technologien aufklären.
Fazit und hilfreiche Ressourcen
Die Überschneidung von grüner KI und Innovation bietet die Möglichkeit, sowohl die ökologischen Folgen von KI abzumildern als auch eine neue Ära des verantwortungsvollen und integrativen technologischen Fortschritts einzuleiten. Mit der zunehmenden Verbreitung von KI muss die KI-Gemeinschaft der Nachhaltigkeit Vorrang einräumen und sicherstellen, dass die Vorteile von KI-Innovationen harmonisch mit dem Wohlergehen unseres Planeten in Einklang gebracht werden.
Die KI kann dazu beitragen, den Energieverbrauch der KI zu senken, aber nur, wenn der Mensch sie dazu anleitet und ihr die richtige Richtung weist. Gesellschaft und Politik müssen die richtigen Anreize für Unternehmen und Entwickler schaffen, damit sie der Entwicklung umweltfreundlicher KI Priorität einräumen.
Hilfreiche Ressourcen: https://sustain.algorithmwatch.org/
Falls Sie die ersten beiden Teile verpasst haben:Lesen Sie weiter in Teil 1: Die energetischen Auswirkungen der Künstlichen Intelligenz
Lesen Sie weiter in Teil 2: Was können KI und KI-Entwickler tun, um den CO2-Fußabdruck der KI zu verringern