CO₂-Rechner für KI: Die unsichtbaren Kosten deiner Prompts

Ein innovatives Tool berechnet die Klimabelastung durch KI-Anwendungen und hilft Unternehmen, nachhaltiger zu handeln.

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Künstliche Intelligenz ist nicht nur ein technologischer Meilenstein, sondern auch ein massiver Energieverbraucher. Ein neues Tool ermöglicht jetzt die Berechnung des CO₂-Ausstoßes von KI-Abfragen und rückt die ökologische Dimension der Technologie in den Fokus.

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KI und Energieverbrauch: Ein unterschätztes Problem

Generative KI wie ChatGPT begeistert durch ihre Fähigkeit, komplexe Anfragen präzise zu beantworten. Doch diese Leistung hat ihren Preis – und der zeigt sich vor allem in der Klimabilanz. Das Training und die Nutzung solcher Modelle erfordern enorme Rechenkapazitäten, die in energieintensiven Rechenzentren erbracht werden. Diese Zentren verbrauchen nicht nur große Mengen Strom, sondern setzen durch den Betrieb fossiler Energiequellen auch erhebliche Mengen CO₂ frei.

Wie hoch genau die Emissionen sind, bleibt oft unklar. Anbieter wie OpenAI veröffentlichen keine detaillierten Umweltberichte. Doch Studien deuten auf eine erhebliche Belastung hin: Das Training von GPT-3, der Basis von ChatGPT, verursachte schätzungsweise 552 Tonnen CO₂ – vergleichbar mit dem Jahresausstoß von sechs durchschnittlichen Menschen in Deutschland. Hinzu kommt, dass jede einzelne Nutzung zusätzliche Energie beansprucht. Im Vergleich zu einer gewöhnlichen Google-Suche ist der CO₂-Ausstoß bei einer KI-Anfrage bis zu 90-mal höher.

Transparenz dank CO₂-Rechner: Der AI Emissions Scenario Generator

Ein Forschungsteam von AXA, geleitet vom KI-Forscher Boris Ruf, hat ein Tool entwickelt, das diese Umweltkosten sichtbarer machen soll. Der AI Emissions Scenario Generator berechnet den CO₂-Ausstoß von KI-Anwendungen und ist speziell darauf ausgelegt, Unternehmen bei der Analyse ihrer Projekte zu unterstützen.

Die Funktionsweise ist denkbar einfach: Nutzer geben das verwendete KI-Modell, den Standort des Rechenzentrums und die Anzahl der verarbeiteten Tokens an. Das Tool liefert daraufhin eine Schätzung der Klimabelastung in Form eines CO₂e-Werts, der die Emissionen als Äquivalent zu einer bestimmten Menge an CO₂ ausdrückt. Dabei handelt es sich nicht um exakte Messungen, sondern um fundierte Schätzwerte, die auf offenen Datensätzen beruhen. Diese Daten können bei Bedarf angepasst oder erweitert werden, um spezifische Szenarien abzubilden.

Das Ziel des Tools ist es, nicht nur Bewusstsein zu schaffen, sondern auch praktikable Lösungen zu bieten. Unternehmen sollen besser verstehen, wie sich ihre KI-Anwendungen auf die Umwelt auswirken und wie sie diesen Einfluss reduzieren können.

Ein Schritt in Richtung nachhaltige KI

Die Motivation hinter dem Projekt ist klar: Transparenz schaffen, wo bisher wenig bekannt war. Boris Ruf und sein Team entwickelten den Emissionsrechner aus eigener Notwendigkeit. Als sie begannen, den Energieverbrauch ihrer eigenen KI-Projekte zu analysieren, wurde schnell deutlich, wie begrenzt die verfügbaren Daten waren. Mit dem Tool sollen nun alle, von Entwicklern bis zu großen Unternehmen, eine Grundlage erhalten, um fundierte Entscheidungen zu treffen.

Doch die Diskussion um KI und Klimaschutz geht weit über einzelne Tools hinaus. Der steigende Energiebedarf von KI-Anwendungen wirft grundlegende Fragen nach der Nachhaltigkeit moderner Technologien auf. Während KI in vielen Bereichen Lösungen für Umweltprobleme verspricht, droht sie gleichzeitig, durch ihren massiven Energieverbrauch selbst zum Problem zu werden.

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