Der ökologische Einfluss von Künstlicher Intelligenz und neue Ansätze zur CO₂-Messung

Der ökologische Fußabdruck von KI: Ein Blick hinter die Kulissen von Chatbots und Co.

Künstliche Intelligenz (KI) ist aus unserem Alltag kaum noch wegzudenken. Sie unterstützt uns beim Schreiben von Texten, generiert Bilder und hilft uns bei der Recherche. Doch die zunehmende Nutzung von KI-Systemen, insbesondere von großen Sprachmodellen wie ChatGPT, wirft Fragen nach deren ökologischen Auswirkungen auf. Welchen Preis zahlen wir für die blitzschnellen Antworten und kreativen Inhalte? Dieser Artikel beleuchtet den Energiebedarf von KI und stellt ein Tool vor, mit dem der CO₂-Fußabdruck von KI-Anfragen abgeschätzt werden kann.

Der unsichtbare Energieverbrauch der KI

Die beeindruckende Leistungsfähigkeit moderner KI basiert auf komplexen Berechnungen, die in riesigen Rechenzentren stattfinden. Diese Rechenzentren benötigen immense Mengen an Energie, hauptsächlich für den Betrieb der Server und deren Kühlung. Der Energieverbrauch ist ein Schlüsselfaktor für den CO₂-Fußabdruck der KI. Während die genauen Zahlen oft von den Anbietern nicht veröffentlicht werden, deuten Studien auf einen deutlich höheren Energieverbrauch im Vergleich zu herkömmlichen Internet-Suchen hin. Das Training großer Sprachmodelle, der Prozess, der sie befähigt, menschenähnliche Texte zu generieren, verursacht einen besonders hohen CO₂-Ausstoß.

Ein Tool für mehr Transparenz: Der AI Emissions Scenario Generator

Um den ökologischen Einfluss von KI messbar zu machen, hat ein Forschungsteam von AXA den "AI Emissions Scenario Generator" entwickelt. Dieses frei verfügbare Tool ermöglicht es Nutzern, den ungefähren CO₂-Ausstoß ihrer KI-Anfragen abzuschätzen. Zur Berechnung benötigt das Tool Informationen über das verwendete KI-Modell, den Standort des Rechenzentrums und die Anzahl der Tokens, die die Anfrage umfasst. Als Ergebnis erhält der Nutzer einen Schätzwert des CO₂-Äquivalents (CO₂e) pro Token. Der CO₂e-Wert dient als Indikator für den durch die KI-Berechnung verursachten Klimaschaden.

Wie funktioniert der CO₂-Rechner?

Der "AI Emissions Scenario Generator" basiert auf einem offenen Datenmodell für Carbon-Footprint-Szenarien. Dieses Modell berücksichtigt verschiedene Faktoren, die den Energieverbrauch von Rechenzentren beeinflussen, darunter die verwendete Hardware, die Energiequellen und die Effizienz der Kühlung. Die Daten sind transparent und können bei Bedarf überprüft und angepasst werden. Das Tool bietet somit eine nachvollziehbare Methode zur Abschätzung des ökologischen Einflusses von KI-Anfragen.

Nachhaltigkeit im Fokus: KI-Lösungen von Mindverse

Mindverse, ein deutsches Unternehmen, das All-in-One-Content-Tools für KI-Text, -Bilder und -Recherche anbietet, hat sich der Entwicklung nachhaltiger KI-Lösungen verschrieben. Mindverse bietet nicht nur innovative KI-Tools, sondern auch maßgeschneiderte Lösungen wie Chatbots, Voicebots, KI-Suchmaschinen und Wissenssysteme, die auf die spezifischen Bedürfnisse von Unternehmen zugeschnitten sind. Mit Mindverse können Unternehmen die Vorteile der KI nutzen und gleichzeitig ihren ökologischen Fußabdruck reduzieren. Bibliographie: https://t3n.de/news/ki-klimawandel-tool-prompts-1666550/ https://t3n.de/news/wie-klimaschaedlich-ist-ki-dieses-tool-zeigt-dir-wie-viel-co2-deine-prompts-verursachen-1666550/?utm_source=rss&utm_medium=feed&utm_campaign=t3n-news https://twitter.com/t3n/status/1876518914508636630 https://www.mind-verse.de/news/oekologischer-einfluss-kuenstlicher-intelligenz-co2-fussabdruck-messung https://de.linkedin.com/posts/t3n-magazin-yeebase-media-gmbh_wie-klimasch%C3%A4dlich-ist-ki-dieses-tool-zeigt-activity-7282284184843300866-LIxZ https://t3n.de/archive/ https://www.frankfurt-university.de/fileadmin/standard/BueroN/VisibleN/VisibleN_Green_Coding_Poster_red.pdf https://www.sts.kit.edu/downloads/lookkit-202003.pdf https://www.threads.net/@t3n_magazin/post/DEg7oXoonmy https://t3n-podcast.podigee.io/feed/mp3