Hoher Verbrauch von Rohstoffen und Wasser

Öko-Killer? Warum KI für die Umwelt extrem belastend ist

Der ökologische Fußabdruck Künstlicher Intelligenz geht weit über Stromverbrauch hinaus. Erstmals wurden Umweltfaktoren entlang ihres gesamten Lebenszyklus erfasst – mit teils erschreckenden Ergebnissen.

Von Markus Brauer/KNA

Künstliche Intelligenz verursacht laut einer Untersuchung deutlich mehr und vielfältigere Umweltschäden als bislang angenommen. Zu diesem Ergebnis kommt die Wissenschaftlerin Sophia Falk in ihrer aktuellen Doktorarbeit. So könne das Training eines großen KI-Modells mehrere hundert Millionen Liter Wasser verbrauchen, wie Falk erklärt.

Demnach benötigt eine Trainingsrunde von ChatGPT-4 rund 927 Millionen Liter Wasser, was dem täglichen Bedarf von etwa 12.700 Menschen über ein ganzes Jahr entspricht. Zudem entstehen laut Falk bei Rohstoffabbau und Chip-Produktion Chemikalien, die in die Umwelt gelangen und nach Analyse der Wissenschaftlerin potenziell krebserregend für Menschen sind.

Deutlich mehr Rohstoffe benötigt

Die Ergebnisse zeigen ihren Angaben zufolge, dass der Ressourcenverbrauch bislang unterschätzt wurde: Demnach werden rund ein Drittel mehr Rohstoffe benötigt als bisher berechnet. Während der Energieverbrauch gut erfasst sei, fehlten belastbare Daten zu weiteren Umweltwirkungen.

Viele negative Folgen für die Umwelt seien erst im Verlauf ihrer Forschung deutlich geworden, betont Falk. Im Unterschied zu bisherigen Studien berücksichtigt ihre Arbeit nicht nur Stromverbrauch und CO2-Ausstoß, sondern insgesamt 16 Umweltkategorien. Dazu zählen auch Landnutzung sowie Schadstoffbelastungen für Menschen und Ökosysteme.

Die Auswirkungen treten laut Falk nicht am Ort der Nutzung auf. Rohstoffe würden beispielsweise in Lateinamerika und Südostasien gewonnen, die Halbleiterherstellung erfolge aber zu großen Teilen in Taiwan. Die betroffenen Regionen bleiben in der Debatte oft unsichtbar“, konstatiert Falk. Zugleich gebe es kaum transparente Daten von Unternehmen. Die Ergebnisse seien daher als fundierte Annäherung zu verstehen.

Neue Maßstäbe für KI-Bewertung gefordert

Für Politik und Forschung sieht Falk dringenden Handlungsbedarf. Der Fokus auf Effizienz, etwa bei Rechenzentren, greife zu kurz, da effizientere Systeme insgesamt mehr Nutzung und damit höheren Verbrauch auslösen könnten. Stattdessen sollten absolute Umweltwirkungen und zusätzliche Kriterien stärker in Bewertung und Regulierung einbezogen werden, fordert Falk.

Auch im Alltag sei ein bewussterer Umgang möglich: Nicht jede Anwendung müsse mit KI gelöst werden. Langfristig könne sich – ähnlich wie beim plastikfreien Konsum – ein kritischerer Umgang mit digitalen Technologien entwickeln.

Falks Dissertation am Bonn AI Sustainable Lab, einer Forschungsgruppe an der Universität Bonn, gilt als eine der ersten umfassenden Analysen der KI-Umweltauswirkungen über ihren gesamten Lebenszyklus.