Die Fortschritte der künstlichen Intelligenz haben *unerwartete* Umweltauswirkungen. Bestimmte Anfragen beeinflussen tiefgreifend die CO₂-Emissionen. *Diese Prompts können bis zu 50-mal mehr Emissionen generieren* als andere.
Forscher bewerten dieses Paradoxon zwischen Leistung und Nachhaltigkeit und zeigen die Auswirkungen einer unangemessenen Nutzung auf. Effiziente Antwortmodelle riskieren, die Gesundheit unseres Planeten zu gefährden. *Jede Anfrage abzuwägen, ist daher entscheidend, um unseren CO₂-Fußabdruck zu reduzieren.*
Auswirkungen von KI auf die CO₂-Emissionen
Jüngste Forschungen in Deutschland werfen ein besorgniserregendes Licht auf die Umweltauswirkungen von Modellen der künstlichen Intelligenz. Forscher haben die CO₂-Emissionen gemessen, die durch verschiedene künstliche Intelligenzen bei der Bearbeitung standardisierter Fragen entstehen. Dieser Frageprozess beinhaltet komplexe Umwandlungen, die zu erheblichen Emissionen führen, die oft den Nutzern unbekannt sind.
Denken und Energieverbrauch
Maximilian Dauner, Forscher an der Hochschule München, hat betont, dass die Denkweise der Modelle einen starken Einfluss auf ihren CO₂-Fußabdruck hat. Modelle mit Denkfähigkeiten erzeugen bis zu 50-mal mehr CO₂ als solche, die prägnante Antworten geben. Dieser Anstieg des Energieverbrauchs resultiert aus der Produktion von Tokens, die für die Verarbeitung von Informationen essentiell sind und je nach Art der Anfragen variieren.
Analyse von KI-Modellen
Die Forscher haben eine Reihe von vierzehn KI-Modellen evaluiert. Jedes Modell verfügte über zwischen sieben und zweiundsiebzig Milliarden Parameter, und die Tests umfassten genau eintausend Fragen aus verschiedenen Bereichen. Die Modelle, die Denkprozesse erforderten, benötigten im Durchschnitt 543,5 Tokens, während solche, die kürzere Antworten gaben, mit 37,7 Tokens auskamen. Eine hohe Anzahl von Tokens führt zwangsläufig zu erhöhten CO₂-Emissionen, garantiert jedoch keine größere Genauigkeit der Antworten.
Modell optimiert für Präzision
Das Modell Cognito, das für komplexes Denken konzipiert wurde, zeichnet sich durch seine Effizienz aus und erreicht eine Genauigkeit von 84,9 %. Es hat jedoch dreimal mehr CO₂-Emissionen produziert im Vergleich zu ähnlichen Modellen, die auf kurze Antworten ausgerichtet sind. Eine solche Situation macht das vorherrschende Dilemma zwischen Antwortgenauigkeit und ökologischer Nachhaltigkeit deutlich.
Variabilität der Emissionen je nach Themen
Die Art der Fragen beeinflusst auch signifikant das Emissionsniveau. Philosophische Anliegen oder abstrakte Fragen zur Algebra erzeugen bis zu sechsmal mehr Emissionen als einfache Themen wie Geschichte auf Sekundarstufe. Die Vielfalt der behandelten Themen erhöht die Komplexität der Denkprozesse und führt so zu höheren CO₂-Fußabdrücken.
Praktiken für verantwortungsvollen Verbrauch
Die Forscher hoffen, dass diese Entdeckungen zu einer überlegteren Nutzung von künstlicher Intelligenz anregen. Die Annahme von Praktiken wie der Begrenzung der Prompts auf prägnante Antworten kann die Emissionen reduzieren. Beispielsweise sollte die Verwendung leistungsstarker Modelle auf Aufgaben beschränkt sein, die diese Leistung tatsächlich erfordern. Durch die Wahl geeigneter Modelle können Benutzer somit die Umweltauswirkungen ihrer Anfragen mildern.
Energiekosten und technologische Entscheidungen
Die Studie zeigt, dass die Verwendung von Modellen wie DeepSeek R1 Emissionen erzeugen könnte, die denjenigen eines Hin- und Rückflugs zwischen London und New York bei 600.000 Fragen entsprechen. Alternativ erzeugt das Modell Qwen 2.5 bei der Beantwortung von etwa 1,9 Millionen Fragen ähnliche Emissionen, während es eine vergleichbare Genauigkeit aufrechterhält.
Benutzer über ihren CO₂-Fußabdruck aufklären
Die Forscher betonen die Wichtigkeit, die Benutzer über die Umweltauswirkungen der von der KI generierten Antworten zu informieren. Das Bewusstsein über die tatsächlichen Emissionen, die mit scheinbar harmlosen Handlungen wie der Erstellung von Avataren verbunden sind, könnte zu einer vorsichtigeren Nutzung dieser fortschrittlichen Technologien führen. Diese Sensibilisierung spielt eine entscheidende Rolle bei der Orientierung hin zu einer nachhaltigeren Nutzung von künstlicher Intelligenz.
Für weitere Einzelheiten, andere Studien und Analysen zu den klimatischen Herausforderungen im Zusammenhang mit künstlicher Intelligenz sind auf spezialisierten Plattformen verfügbar. Diese Referenzen bieten wesentliche Einblicke in die Entwicklung der KI und ihre Umweltauswirkungen, insbesondere im Hinblick auf die Kohlenstoffemissionen.
Häufig gestellte Fragen
Was verursacht die Variabilität der CO₂-Emissionen beim Einsatz von KI-Modellen?
Die Variabilität der CO₂-Emissionen ist hauptsächlich auf die verwendeten KI-Modelle, ihre Parameteranzahl und die Komplexität der generierten Antworten zurückzuführen. Modelle, die tiefgreifendes Denken erfordern, erzeugen mehr Tokens, was den Energieverbrauch und die damit verbundenen Emissionen erhöht.
Wie beeinflussen die Prompts die CO₂-Emissionen der KI?
Einfachere Prompts führen oft zu prägnanten Antworten und erzeugen weniger Tokens, während komplexere Prompts eine intensive Nutzung der Denkfähigkeiten nach sich ziehen, was die CO₂-Emissionen erheblich erhöht.
Wie verhält sich die Anzahl der Tokens zu den Kohlenstoffemissionen?
Ein Modell, das eine große Anzahl von Tokens erzeugt, produziert in der Regel höhere CO₂-Emissionen. Beispielsweise erzeugen Modelle, die Denken erfordern, pro Frage viel mehr „denkende“ Tokens, was zu einem höheren CO₂-Fußabdruck führt.
Sind KI-Modelle mit weniger Parametern nachhaltiger?
Im Allgemeinen tendieren Modelle mit weniger Parametern dazu, weniger Emissionen zu erzeugen. Sie können jedoch auch eine geringere Genauigkeit in ihren Antworten aufweisen, was einen Kompromiss zwischen Präzision und Nachhaltigkeit schafft.
Beeinflussen die Themen der Fragen die CO₂-Emissionen?
Ja, Themen, die komplexes Denken erfordern, wie abstrakte Mathematik oder Philosophie, können bis zu sechsmal mehr Emissionen verursachen als einfachere Themen wie Geschichte.
Welche Maßnahmen kann ein Benutzer ergreifen, um die Umweltauswirkungen der Nutzung von KI zu minimieren?
Benutzer können die Emissionen reduzieren, indem sie präzise und prägnante Fragen stellen, die Verwendung leistungsstarker Modelle vermeiden, es sei denn, es ist absolut notwendig, und sich des damit verbundenen Energieverbrauchs bewusst sind.
Welches KI-Modell wurde als das präziseste, aber auch am umweltschädlichsten identifiziert?
Das Modell Cogito, mit 70 Milliarden Parametern, zeigte eine hohe Genauigkeit, erzeugte jedoch auch CO₂-Emissionen, die dreimal so hoch waren wie die ähnlicher Modelle, die prägnantere Antworten lieferten.
Gilt die Studie zu den CO₂-Emissionen für alle KI-Nutzer?
Die Ergebnisse können je nach genutzter Hardware, geografischer Lage und den untersuchten Modellen variieren, was ihre Verallgemeinerung einschränken kann. Es ist wichtig, dass Benutzer über die emissionskosten, die mit ihren KI-Anfragen verbunden sind, informiert sind.
