Blindspot Nachhaltigkeit: Die Ökobilanz von KI messbar machen

Effizient, smart, umweltfreundlich? Künstliche Intelligenz wird oft als Lösung für die großen Herausforderungen unserer Zeit gehandelt, auch im Kampf gegen den Klimawandel. Doch hinter der glänzenden Zukunftsvision verbirgt sich ein blinder Fleck: KI verbraucht enorme Mengen an Energie, produziert CO₂-Emissionen und bleibt in ihrer Umweltbilanz weitgehend intransparent. Viele wissen nicht, dass der Betrieb von KI-Systemen schon heute weltweit einen messbaren und rasant wachsenden ökologischen Fußabdruck hinterlässt. Dennoch fehlen verlässliche Daten, geeignete Messmethoden und verbindliche Standards, um diesen Impact zu erfassen.

Fest steht: Wer KI verantwortungsvoll gestalten und einsetzen will, muss auch ihre Nachhaltigkeit in den Blick nehmen. Dieser Artikel zeigt, warum KI-Politik immer auch Nachhaltigkeitspolitik sein muss. Was muss sich ändern, damit das gelingt?

In jeder Phase des Lebenszyklus eines KI-Systems werden Ressourcen verbraucht: von der Herstellung der Hardware, dem Bau von Rechenzentren, bei der Entwicklung und dem Training von KI-Modellen sowie bei ihrer späteren Nutzung. Am Ende der Kette steht der Elektroschrott veralteter Hardware. All diese Schritte benötigen seltene Erden, Energie und Wasser und müssten in die Nachhaltigkeitsberechnungen von KI-Systemen miteinbezogen werden. Dabei gilt es zu beachten, dass Nachhaltigkeit viele Facetten hat. Sie umfasst ökologische, soziale und ökonomische Bereiche. In diesem Blogbeitrag liegt der Fokus auf dem Umweltschutz – also auf der ökologischen Dimension. Es geht darum, wie wir Ressourcen schonen und die Natur bewahren können.

Lange galt Künstliche Intelligenz als technologische Hoffnung für die grüne Wende. Zunehmend werden jedoch auch die massiven Auswirkungen der Technologie auf die Umwelt kritisch diskutiert. Wenig bekannt ist jedoch, wie hoch der Ressourcenverbrauch von KI tatsächlich ausfällt. Denn konkrete Daten und Zahlen dazu fehlen weitgehend. Diese Information bleibt meist unter Verschluss. Betreiber von KI-Anwendungen und Rechenzentren geben kaum Einblick in ihren tatsächlichen Verbrauch. Der ökologische Fußabdruck von KI kann deshalb bisher eher geschätzt als gemessen werden.

Erschwerend kommt hinzu: Es fehlen Methoden, um die Umweltwirkungen von KI entlang des gesamten Lebenszyklus verlässlich zu messen. Um diese Gesamtheit zu erfassen, müssen sowohl Ressourcenverbrauch als auch entstehende Emissionen, beispielsweise durch Energieerzeugung für das Betreiben von Rechenzentren, einkalkuliert werden.

Ein einfaches Schwarz-Weiß-Denken über KI ist dabei nicht hilfreich. Es gibt auch KI-Projekte, die die Technologie bewusst zum Schutz der Umwelt einsetzen. Künstliche Intelligenz kann so etwa helfen, Leckagen in Abwasserkanälen zu erkennen und so Trinkwasser und Ökosysteme vor Verunreinigungen zu schützen. Oder sie wird genutzt, um Lebensräume bedrohter Tierarten aufzuspüren und besser zu bewahren. Gleichzeitig gilt: Auch diese Anwendungen arbeiten mit derselben Technologie, die viel Energie und Ressourcen verbraucht. Deshalb lässt sich ihr tatsächlicher Einfluss auf die Umwelt nur schwer bestimmen. Es fehlen belastbare Daten, um den Nutzen für den Umweltschutz und den Ressourcenaufwand über den gesamten Lebenszyklus abzuwägen.

Genau hier setzt das neue Forschungsprojekt Impact AI: Evaluation der gesellschaftlichen Wirkung von KI-Systemen für Nachhaltigkeit und Gemeinwohl an. Es wird vom Alexander von Humboldt Institut für Internet und Gesellschaft in Zusammenarbeit mit Greenpeace und dem Gemeinwohlökonomie e.V. durchgeführt. Über einen Zeitraum von fünf Jahren untersucht das Projekt insgesamt 15 KI-Initiativen aus verschiedenen Bereichen. Ziel ist es, deren tatsächliche Auswirkungen auf Gesellschaft und Umwelt systematisch und umfassend zu bewerten. Dafür wird eine Methode entwickelt, die Indikatoren wie Energieeffizienz oder durch das KI-System verursachte Emissionen mit der qualitativen Bewertung ethischer und sozialer Aspekte kombiniert.

Wie kann man ökologische Nachhaltigkeit und KI zusammenbringen? Erste Ansätze und Ideen wurden im Rahmen eines Workshops auf der Konferenz Yes, we are open?! Künstliche Intelligenz verantwortungsvoll gestalten entwickelt. Im Mittelpunkt stand der Zusammenhang zwischen Künstlicher Intelligenz, offenem Wissen und Wissenschaft. Konkret ging es auch um die Frage, inwiefern der freie Zugang zu Forschungsergebnissen und Daten die faire und nachhaltige Gestaltung von KI bedingt.

Eine der formulierten Forderungen rückt den Ressourcenverbrauch von KI-Systemen in den Mittelpunkt: Wie kann dieser Verbrauch transparenter gemacht werden? Besonders gegenüber Nutzer*innen von KI, die die Nutzung von KI gegen die Umweltbelastungen abwägen möchten. Diese Form der direkten Rückmeldung könnte zu einer kritischeren Haltung gegenüber dem eigenen KI-Konsum führen. Allerdings: Wer ohnehin im Arbeitsalltag auf KI-Anwendungen angewiesen ist, hat womöglich gar nicht die reelle Wahl, bewusst zu verzichten. Eine Individualisierung des Problems birgt die Gefahr einer Verschiebung der Verantwortung.

Bei der Entwicklung eines akkuraten Verbrauchsmonitors bleibt allerdings eine zentrale Hürde: Es fehlt an verlässlichen Daten und an Transparenz über die ökologischen Auswirkungen von KI. Einigkeit bestand in der Diskussionsrunde schnell darüber, dass es unabhängige Messungen braucht. Ein wichtiger Hebel dafür wäre mehr Information über die Rechenzentren, die KI-Systeme betreiben. Diese Fragen bleiben meist unbeantwortet, da Betreibende solche Daten nicht offenlegen.

Um diese Forderungen umzusetzen, braucht es ein Umdenken. Die ökologische Nachhaltigkeit von KI muss als Risiko von der Politik anerkannt werden. Denn wo KI-Systeme mit hohem Ressourcenverbrauch operieren, betrifft das auch Fragen der Umweltverantwortung. Deshalb gilt: KI-Politik ist auch Nachhaltigkeitspolitik.

Während der Diskussion war auch eine gewisse Unzufriedenheit spürbar. Viele Teilnehmende kritisierten, dass politische Prozesse nur langsam vorankommen und dass ein konsequentes Nachhaltigkeitsdenken im Umgang mit KI bislang fehlt. Doch es gab auch Aufbruchsstimmung. Unter den Teilnehmenden kam Motivation auf, gemeinsam für mehr Transparenz bei den Umweltauswirkungen von KI einzutreten, den öffentlichen Diskurs zu stärken und dafür zu sorgen, dass KI- und Umweltpolitik künftig stärker zusammen gedacht werden.