Die Zukunft der KI ist grün: Ein Leitfaden für nachhaltige Softwareentwicklung (Green AI)

KI ist wahrscheinlich das Beste oder das Schlimmste, was der Menschheit passieren kann.

– Stephen Hawking

“Ich neige zunehmend zu der Ansicht, dass es eine gewisse regulatorische Aufsicht geben sollte, vielleicht auf nationaler und internationaler Ebene, um sicherzustellen, dass wir nicht etwas sehr Dummes tun. Ich meine, mit künstlicher Intelligenz beschwören wir den Dämon herauf.”

– Elon Musk

“KI wird wahrscheinlich zum Ende der Welt führen, aber in der Zwischenzeit wird es großartige Unternehmen geben.”

– Sam Altman

Künstliche Intelligenz (KI) ist eine der Schlüsseltechnologien, die langsam aber sicher in die verschiedensten Bereiche unseres Lebens Einzug hält. Ob in der Automobilindustrie, im Gesundheitswesen oder im Finanzsektor, KI-basierte Anwendungen versprechen effizientere und präzisere Lösungen. Doch diese Technologie birgt auch Herausforderungen und Risiken, insbesondere im Hinblick auf die Nachhaltigkeit. KI-Systeme sind energiehungrig und erzeugen große Mengen an CO2-Emissionen. Daher ist es von entscheidender Bedeutung, dass die Entwicklung und Implementierung von KI nachhaltiger gestaltet wird. In diesem Artikel werden wir daher untersuchen, wie KI nachhaltiger gestaltet werden kann, welche Vorteile dies mit sich bringt und welche Herausforderungen zu bewältigen sind.

Grüne künstliche Intelligenz (Green AI) bezieht sich auf Konzepte und Praktiken, die darauf abzielen, die Umweltauswirkungen der künstlichen Intelligenz (KI) zu verringern. Dazu gehört die Entwicklung von KI-Systemen, die energieeffizienter und umweltfreundlicher sind, sowie die Nutzung von KI-Technologien, um nachhaltigere Lösungen für Umweltprobleme zu finden. Um “grüne” KI zu erreichen, müssen KI-Entwickler, -Ingenieure und -Forscher eine Vielzahl von Ansätzen anwenden, darunter die Optimierung von KI-Algorithmen und -Modellen, die Entwicklung von stromsparender Hardware und Infrastruktur, die Verbesserung der Datenerfassung und -verarbeitung sowie die Nutzung von KI zur Suche nach nachhaltigen Lösungen für Umweltprobleme. Lesen Sie dazu auch unseren Artikel Von Bits und Bytes zur Nachhaltigkeit: Wie Softwareentwickler durch Green Coding ihren Beitrag leisten können.

Wie Künstliche Intelligenz die Umwelt beeinflusst

KI-Systeme beeinflussen die Umwelt auf unterschiedliche Weise. Einerseits tragen sie zur Verringerung der Treibhausgasemissionen bei, indem sie zum Beispiel die Energieeffizienz von Gebäuden und Fabriken verbessern oder den Verkehr optimieren. Andererseits verursachen sie selbst große Mengen an CO2-Emissionen, insbesondere aufgrund des hohen Energieverbrauchs beim Training und Betrieb von KI-Modellen. Eine Studie des Centre for Energy-Efficient Telecommunications” (CEET) und der schwedischen Königlichen Technischen Hochschule (KTH) schätzt, dass die Informations- und Kommunikationstechnologie (IKT) bereits heute für rund 10 % des weltweiten Energieverbrauchs verantwortlich ist. Diese Zahl wird in Zukunft weiter steigen, da immer mehr KI-Systeme eingesetzt werden. Um diesen Herausforderungen zu begegnen, müssen KI-Entwickler und -Unternehmen Strategien und Technologien zur Verringerung des Energieverbrauchs von KI-Systemen und zur Nutzung erneuerbarer Energiequellen einsetzen.

Nutzen Sie unsere Tools für nachhaltige Software

Unsere drei Tools unterstützen Sie dabei, sich das Wissen, die Fähigkeiten und die finanziellen Mittel anzueignen, die sie benötigen, um nachhaltige Softwareprodukte und -services zu entwickeln, die den sozialen, ökologischen und wirtschaftlichen Anforderungen entsprechen. Wenn Sie diese Tools nutzen, können SIe als Vorreiter in der nachhaltigen Softwareentwicklung positionieren und dazu beitragen, eine bessere Zukunft für alle zu schaffen.

Die Herausforderung von Green AI

Datenqualität: KI-Modelle sind nur so gut wie die Daten, auf denen sie trainiert werden. Um nachhaltige KI-Modelle zu entwickeln, müssen die zugrunde liegenden Daten von hoher Qualität sein und Aspekte der Nachhaltigkeit berücksichtigen.

Rechenleistung: Viel Rechenleistung, das ist es, was KI benötigt! Vor allem bei der Verarbeitung großer Datenmengen. Die hohe Energiemenge führt zu einem hohen Kohlenstoff-Fußabdruck.

Hardware-Recycling: Die zunehmende Menge an Elektroschrott stellt eine Herausforderung für die nachhaltige Entwicklung der KI dar. Eine nachhaltige Lösung könnte darin bestehen, gebrauchte Hardware zu recyceln und wiederzuverwenden, um den Bedarf an neuen Ressourcen zu minimieren.

Regulierung: Derzeit fehlt es an klaren Vorschriften und Leitlinien für die nachhaltige Entwicklung der KI. Eine stärkere Regulierung könnte dazu beitragen, die Branche in eine nachhaltigere Richtung zu lenken.

Mangelndes Bewusstsein: Viele Softwareunternehmen und Entwickler sind sich der Auswirkungen der KI auf die Umwelt nicht bewusst. Eine bessere Sensibilisierung und Aufklärung könnte dazu beitragen, das Bewusstsein für dieses Thema zu schärfen und die Entwicklung nachhaltiger KI-Modelle zu fördern.

Bewährte Verfahren für die nachhaltige Entwicklung von KI

Auswahl effizienter Algorithmen: Bei der Auswahl von Algorithmen sollten die KI-Entwickler darauf achten, dass sie energieeffizient sind. Es gibt mehrere Algorithmen, die weniger Ressourcen benötigen als andere. Durch die Auswahl der richtigen Algorithmen kann der Energieverbrauch von KI-Systemen erheblich gesenkt werden.

Datenverwaltung: Die Art und Weise, wie Daten in KI-Systemen gespeichert und verarbeitet werden, kann einen erheblichen Einfluss auf den Energieverbrauch haben. Eine effiziente Datenverwaltung kann dazu beitragen, den Energieverbrauch zu senken. Dazu gehören beispielsweise der Einsatz von Datenkomprimierungstechnologien und die Implementierung von Methoden zur Entfernung von Duplikaten.

Nutzung von Cloud Computing: Cloud Computing bietet viele Vorteile, insbesondere im Hinblick auf Skalierbarkeit und Flexibilität. Allerdings kann es auch einen erheblichen Energieverbrauch verursachen. KI-Entwickler sollten daher darauf achten, Cloud-Ressourcen effizient zu nutzen und unnötige Ressourcen zu vermeiden.

Nutzung erneuerbarer Energien: Um den ökologischen Fußabdruck von KI-Systemen zu verringern, sollten Unternehmen erneuerbare Energiequellen wie Solar- und Windenergie nutzen, um den Energiebedarf von Rechenzentren zu decken.

End-of-Life-Management: KI-Systeme haben in der Regel eine begrenzte Lebensdauer. Daher sollten Unternehmen Strategien und Technologien einsetzen, um die Umweltauswirkungen bei der Entsorgung von KI-Systemen zu minimieren. Eine Möglichkeit besteht darin, sicherzustellen, dass die Komponenten von KI-Systemen wiederverwendet oder recycelt werden können.

Drei Gründe, warum Softwareunternehmen von Green AI profitieren können

Soziale, ökologische und wirtschaftliche Verantwortung: Softwareunternehmen tragen eine Verantwortung für die Auswirkungen ihrer Produkte auf die Gesellschaft und die Umwelt. Durch die Entwicklung nachhaltiger KI können sie sicherstellen, dass ihre Technologie positive Auswirkungen hat und nicht zur Verschlimmerung von Umweltproblemen beiträgt.

Wettbewerbsvorteil: Nachhaltigkeit wird für Unternehmen zunehmend zu einem wichtigen Wettbewerbsfaktor. Unternehmen, die in nachhaltige Technologien investieren, können sich von ihren Konkurrenten abheben und neue Zielgruppen ansprechen.

Kosteneinsparungen: Nachhaltige KI kann dazu beitragen, Ressourcen und Energie effizienter zu nutzen. Dies kann dazu beitragen, Kosten zu senken und das Unternehmen wirtschaftlicher zu machen.

Bei künstlicher Intelligenz geht es nicht nur um grüne Energie

Die Entwicklung von Software unter sozial gerechten Aspekten ist in den letzten Jahren immer wichtiger geworden. Eine Organisation, die sich umfassend mit der Integration von sozialen, ökologischen und wirtschaftlichen Themen in Bezug auf Ethik, Moral und Nachhaltigkeit auseinandersetzt, ist AlgorithmWatch: “AlgorithmWatch ist eine gemeinnützige Forschungs- und Advocacy-Organisation, die sich dafür einsetzt, automatisierte Entscheidungsfindungssysteme und ihre Auswirkungen auf die Gesellschaft zu beobachten, zu analysieren und zu untersuchen.” Heute führt die Organisation über 160 Tools auf, von denen 66 direkt oder indirekt auf dieses Anliegen abzielen und von uns genauer analysiert wurden.

Die Frameworks lassen sich grob in folgende Kategorien einteilen:

• Erstens gibt es solche, die sich allgemein auf verschiedene Bereiche konzentrieren. Sie bieten eine Vogelperspektive auf die möglichen Auswirkungen der Software-Systeme und sind daher geeignet, um diese zu identifizieren und zu diskutieren. Hier sind das SustAIn und das Sustainability Awareness Framework (SusAF) zu nennen. Außerdem fällt auf, dass diese Frameworks sich an Softwarepraktiker richten.
• Zweitens gibt es solche, die sich auf spezifische ausgewählte Themen konzentrieren, wie zum Beispiel Bias (The Imperial Machines Project), Fairness (Fairness Aware Ranking) und Datenschutz (VBRE). In den meisten Fällen richten sie sich an Softwareentwickler.
• Drittens geht es um die Entwicklung von technischen Tools zur Überprüfung von Algorithmen. Die meisten dieser Tools, wie zum Beispiel AI-Fairness360 und Fairlearn, konzentrieren sich auf die Analyse von Voreingenommenheit in Datensätzen. In den meisten Fällen richten sie sich an Datenwissenschaftler.

Es gibt eine Vielzahl von Argumenten, die uns veranlasst haben, das SusAF in unseren Workshops anzuwenden und auf dieser Website als Tool zu platzieren. Das SusAF hilft Softwarepraktikern, mit verschiedenen Stakeholdern in einen Dialog zu treten. Somit handelt es sich um einen partizipativen Ansatz. Die Teilnehmer suchen gemeinsam nach Interaktionen zwischen Software und fünf Dimensionen: sozial, individuell, ökologisch, wirtschaftlich und technisch. Zusätzlich ermöglicht es das SusAF den Teilnehmern, Auswirkungen im Laufe der Zeit zu identifizieren, verschiedene Dimensionen und Zeitlagen können analysiert werden. Außerdem hat das SusAF einen einfachen Workshop-Prozess, wodurch es leicht anzuwenden ist. Klicken Sie hier und probieren es aus!

Quelle für diesen Abschnitt (unser Artikel): Lammert, Dominic; Abdullai, Larry; Betz, Stefanie; Porras, Jari (2023). Sustainability for Artificial Intelligence Products and Services – Initial How-To for IT Praciticioners Proceedings of the 56th Hawaii International Conference on System Sciences 2023 (HICSS 2023).

eLearning-Kurs mit Zertifizierung: A Corporate Guide for Sustainable Software in Theory and Practice

Unser eLearning-Kurs bietet eine umfassende Ausbildung in nachhaltiger Softwareentwicklung. Er vermittelt die notwendigen theoretischen und praktischen Fähigkeiten, um diese Herausforderungen zu meistern. Für weitere Informationen über den Kurs und wie er Ihnen helfen kann, klicken Sie hier.

“One day ladies will take their computers for walks in the park and tell each other, “My little computer said such a funny thing this morning”

– Alan Turing, Computing machinery and intelligence