Der Kauf von zwei T-Shirts kostet doppelt so viel wie der von einem. Das ist offensichtlich, wenn wir sehen, wie das Geld unsere Brieftasche verlässt. Wenn Sie die doppelte Strecke fahren, kostet Sie das auch doppelt so viel Benzin. Das wird auch deutlich, wenn wir auf die Tankanzeige schauen.

Wenn alles, was wir online machen, in irgendeiner Weise die Umwelt kostet, wie viel kostet dann eine Google-Suche? Wie sieht es im Vergleich zu den Kosten der gleichen Suche auf ChatGPT aus?

Wenn wir uns im Internet bewegen – streamen, suchen, herunterladen und mehr – hinterlassen wir einen Fußabdruck. Doch die Größe dieses Fußabdrucks oder auch nur die Tatsache, dass es ihn gibt, scheint abstrakt und verborgen zu sein. Unser CO2-Fußabdruck im Internet wird zu einem großen Teil durch die Entscheidungen bestimmt, die Unternehmen bei der Entwicklung ihrer Tools treffen – Tools, die irgendwo in der Ferne riesige Mengen an Land, Wasser und Energie benötigen. Dieser Fußabdruck wird auch durch die Verbraucherentscheidungen bestimmt, die wir treffen, wenn wir wählen, welche dieser Tools wir wie oft nutzen.

In einer idealen Welt wären all unsere Lieblingsseiten und -Apps emissionsfrei – jeder App-Download würde in Regenbögen über unseren Handys resultieren und Daumen hoch von Eisbären in der Ferne. In der realen Welt ist es genau das Gegenteil. Nicht nur sind diese modernen Annehmlichkeiten kostspielig für die Umwelt, es kann auch schwer sein zu sagen, wie kostspielig. Es gibt kein Portemonnaie, das anzeigt, dass Sie doppelt so viel ausgeben (oder ein Girokonto, für diejenigen, die digital bezahlen). Es gibt keine Kraftstoffanzeige, die besagt, dass Sie doppelt so viel Kraftstoff verbraucht haben (oder das 1,5x-fache des Kraftstoffs, für diejenigen, die elektrisch fahren). Es ist nicht klar, wie viel die alltägliche Internetnutzung an Ressourcen kostet, und die Dinge werden mit KI noch unklarer.

Die Leute bei Code Carbon sind einer der Preisträger des Mozilla Technology Fund und hoffen, uns in diese ideale Welt zu bringen. (Der Teil mit den null Emissionen. Nicht das mit den Eisbären.) Code Carbon ist ein Code-Paket, das Entwicklern hilft, die CO2-Emissionen ihrer Tools zu schätzen und dann Möglichkeiten zur Reduzierung anzubieten. Wenn es um KI geht, entstehen einige neue Normen, die Sasha Luccioni, der Gründer von Code Carbon, nicht gut findet. „KI-Unternehmen teilen nicht mit, wie viel Energie eine Abfrage kostet“, sagt Sasha. Unternehmen wie OpenAI halten Informationen über ihren Energieverbrauch unter Verschluss, und laut Sasha haben sie keinen Anreiz, dies zu sagen. Glücklicherweise helfen uns Open-Source-Modelle wie Hugging Face bei der Schätzung. „Wenn wir uns Open-Source-KI-Modelle ansehen, stellen wir fest, dass kleinere Modelle, die für eine bestimmte Aufgabe trainiert wurden, weniger Energie verbrauchen als viele dieser riesigen Sprachmodelle, die technisch gesehen eine Reihe von Aufgaben erledigen können, aber sie verbrauchen viel mehr Ressourcen für jede Abfrage.“ Sasha stellt fest, dass das Stellen einer einfachen Frage an ein größeres KI-Modell zu 30 bis 40 Mal mehr Energieverbrauch für eine einzelne Abfrage führen kann, verglichen mit aufgaben-effizienten Modellen.

Aber die Nutzung eines KI-Tools ist nur die halbe Miete. Die andere Hälfte ist die enorme Menge an Energie, die KI-Modelle für ihre Training benötigen. „Facebook wird dieses Jahr über 300.000 GPUs kaufen, was den gleichen Energiebedarf erfordert wie Tausende von Haushalten in Frankreich“, sagt Benoît Courty, Präsident bei Code Carbon. „Allein das Training der KI erfordert so viel Energie wie die Versorgung einer Stadt.“ Die Grafikkarte, Nvidias H100, schluckt in der Spitzenlast 700 W – genauso viel wie ein durchschnittlicher amerikanischer Zweipersonenhaushalt. Facebook (jetzt bekannt als Meta) wird 350.000 dieser Grafikkarten und eine Stadtmenge an Energie ausschließlich zur Entwicklung von künstlicher Intelligenz verwenden. Und das beinhaltet noch nicht einmal die Ressourcen, die es dann kosten wird, dessen KI-Tools zu nutzen.

Wie gehen wir mit dem Problem des KI-CO2-Fußabdrucks um?

Änderungen können auf drei Ebenen erfolgen: auf Unternehmensebene, auf politischer Ebene und auf individueller Ebene. Es ist klar, dass Unternehmen erstens transparent über den CO2-Fußabdruck ihrer Produkte sein müssen und zweitens aktiv daran arbeiten müssen, ihn zu verkleinern. Zum Beispiel könnten Nutzer auf kleinere KI-Modelle hingewiesen werden, wenn ihre Anfrage eine grundlegende ist.

Leider ist es unwahrscheinlich, dass auf Unternehmensebene bedeutende Veränderungen ohne staatliche Intervention stattfinden werden. Was passiert also auf politischer Ebene? Es gibt nicht viele Gesetze in Bezug auf KI und Energieverbrauch, aber wir sehen zumindest ein wenig Bewegung. Ein Gesetzentwurf im Kongress schlägt vor, dass die Environmental Protection Agency (EPA) und das National Institute of Standards and Technology (NIST) KI-Unternehmen dazu drängen, den Energieverbrauch ihrer Tools zu melden. Der Gesetzentwurf wäre ein guter erster Schritt, wenn er verabschiedet wird, aber es gibt Verbesserungspotential. „Der nächste Schritt sollte die Pflicht zur Offenlegung sein“, sagt Sasha über den EPA/NIST-Gesetzentwurf. „Und selbst wenn man keine genaue Zahl nennen könnte, könnte man einen Durchschnitt anbieten. Sobald Unternehmen verpflichtet sind, diese Zahlen zu melden, kann man damit beginnen, Regeln darüber aufzustellen, wie viel Energie KI-Modelle von Unternehmen maximal verbrauchen dürfen.“

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Und dann gibt es noch die individuelle Ebene. Auch wenn Verbraucher nicht viel Kontrolle über den CO2-Fußabdruck der Tools haben, die sie verwenden, besteht doch eine gewisse Handlungsfähigkeit bei der Auswahl des richtigen Tools für die Aufgabe und den Planeten.

Eine App wie ChatGPT ist ein riesiges Modell und benötigt (wahrscheinlich) jedes Mal, wenn Sie es verwenden, viel Energie. Jedes Problem mag wie ein Nagel aussehen, wenn man einen Hammer in der Hand hält, aber denken Sie daran, dass es viele verschiedene Tools im Internet gibt und einige besser für den Planeten sind als andere. „Größer ist nicht immer besser“, sagt Sasha. „Manchmal können altmodische Tools die gleiche Arbeit erledigen. Wenn Sie rechnen wollen, gibt es Taschenrechner. Wenn Sie Informationen wollen, führen Sie eine einfache Websuche durch oder suchen Sie in Enzyklopädien.“ Die Verwendung von digitalen Tools ohne KI kann genauso effektiv sein und doch einen geringeren Fußabdruck hinterlassen.

Das bedeutet nicht, dass wir niemals KI zur Generierung von etwas verwenden sollten. Benoît empfiehlt zum Beispiel, den rein textbasierten ChatGPT 3.5 anstelle von ChatGPT 4 zu verwenden, wenn Sie wissen, dass Sie keine Bildverarbeitung durchführen werden. Wenn Sie jedoch die zusätzliche Rechenleistung nutzen wollen, sollte es sich laut Benoît lohnen. „Wenn Sie KI zur Generierung von Lösungen für die globale Erwärmung verwenden, könnte das eine gute Verwendung dafür sein“, sagt Benoît. „Wenn es darum geht, Bilder von Katzen zu machen, haben wir davon schon genug im Internet.“

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Geschrieben von: Xavier Harding

Bearbeitet von: Audrey Hingle, Kevin Zawacki, Tracy Kariuki, Xavier Harding

Zeichnungen von: Shannon Zepeda