Künstliche Intelligenz: Elektroschrott könnte durch KI dramatisch zunehmen
Künstliche Intelligenz (KI) könnte einer Studie zufolge im Jahr 2030 bis zu 1000-mal mehr damit verbundenen Elektroschrott verursachen, als 2023 anfiel. Doch die berechnete Müllmenge lasse sich durch geeignete Maßnahmen deutlich verringern, schreibt ein Forschungsteam um Peng Wang von der Chinesischen Akademie der Wissenschaften in Xiamen im Fachjournal »Nature Computational Science«. In ihren Modellrechnungen haben die Fachleute angenommen, dass die genutzten Computersysteme alle drei Jahre erneuert werden.
KI-Anwendungen wie ChatGPT fußen auf großen Sprachmodellen, die beträchtliche Rechenressourcen für das Training erfordern. Um das zu realisieren, ist eine umfangreiche IT-Infrastruktur unerlässlich. Bisherige Studien zur Nachhaltigkeit von KI haben sich bisher hauptsächlich auf den damit einhergehenden Energieverbrauch und Kohlendioxidausstoß konzentriert. Die Forschenden um Wang wollten hingegen herausfinden, wie viel Elektroschrott entsteht, wenn immer mehr rechenintensive KI-Anwendungen genutzt werden.
Dafür nahmen die Fachleute an, dass große Sprachmodelle im täglichen Gebrauch der Nutzenden ankommen – ein nicht allzu unrealistisches Szenario, wie der vermehrte Einbau in Suchmaschinen und sozialen Plattformen zeigt. Bei so einer breiten KI-Anwendung müssten die Rechenzentren für das Training und die Bereitstellung der KI-Modellen sehr schnell wachsen. In der Folge könnte die Menge an Elektroschrott durch aussortierte Server und andere Geräte von rund 2550 Tonnen im Jahr 2023 auf bis zu 2,5 Millionen Tonnen im Jahr 2030 steigen. Bei Szenarien mit geringerem KI-Einsatz könnte die Schrottmenge in hingegen auf 400 000 bis 1,5 Millionen Tonnen begrenzt bleiben.
In ihrer Arbeit verweist das Team um Wang auch auf den jüngsten Global E-Waste Monitor. Demnach wird sich die Menge des Schrotts durch kleinere Elektronikgeräte wie Smartphones oder Laptops bis 2030 voraussichtlich auf gut 43 Millionen Tonnen summieren. Der über die Jahre anfallende Müll von KI-Servern und -Geräten, den die Autoren der Studie berechnet haben, könnte im Ausgangsszenario bis 2030 knapp zwölf Prozent dieser Menge betragen.
Maßnahmen, um die Müllflut zu dämmen
Die Fachleute haben aber auch untersucht, wie verschiedene Maßnahmen die Menge an Elektromüll reduzieren könnten. Am effektivsten wäre es demnach, Server und andere Geräte nach drei Jahren nicht zu verschrotten, sondern noch ein Jahr länger für einfachere KI-Aufgaben oder andere Zwecke zu verwenden. Das würde die Müllmenge im Vergleich zum Ausgangsszenario um 62 Prozent verringern.
Bereite man hingegen einzelne Module der Systeme wie Prozessoren und Speicher auf, um sie wiederzuverwerten, könnte dies 42 Prozent des Mülls einsparen. Zudem böten verbesserte Algorithmen ein Einsparpotenzial von 50 Prozent, effizientere Chips eines von 16 Prozent.
»Wir müssen in der Gesellschaft ein Bewusstsein dafür schaffen, dass hinter einer Cloud oder KI-Rechenzentren mit hohem Ressourcenverbrauch stecken«Christiane Plociennik, Informatikerin
Christiane Plociennik vom Deutschen Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI) in Kaiserlautern wies darauf hin, dass es nur eine geringe Datengrundlage für die Annahmen im Ausgangsszenario der Forschenden um Wang gibt, anhand derer sie ihre Berechnungen geführt haben. Aber auch das konservativste Szenario mit deutlich niedrigeren Müllmengen und die Prognose des Global E-Waste Monitor liefern wichtige Gründe dafür, in der Informationstechnologie eine Kreislaufwirtschaft zu etablieren, erklärt sie. »Wir müssen in der Gesellschaft ein Bewusstsein dafür schaffen, dass hinter einer Cloud oder einer KI-Anwendung Rechenzentren mit hohem Ressourcenverbrauch stecken.« dpa/mbi
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