Emissionen von KI-Schulungen: KI-fähige Systeme tragen zu den globalen Kohlenstoffemissionen bei

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  Quantumrun-Vorausschau
• 3. Mai 2022

Zusammenfassung der Einblicke

Der Aufschwung in der Technologie der künstlichen Intelligenz (KI) hat eine unerwartete Herausforderung für die Umwelt mit sich gebracht, da der Stromverbrauch beim KI-Training zu erheblichen COXNUMX-Emissionen führt. Die Branche ist sich dieses Problems bewusst und sucht nach Lösungen wie der Entwicklung energieeffizienterer KI-Modelle, Partnerschaften mit Unternehmen für erneuerbare Energien und der Verlagerung von Rechenzentren, um den Energieverbrauch zu minimieren. Diese Bemühungen gestalten zusammen mit möglichen Regulierungsmaßnahmen eine Zukunft, in der technologischer Fortschritt und Umweltverantwortung nebeneinander bestehen können.

KI-Schulungsemissionskontext

Es ist bekannt, dass von künstlicher Intelligenz (KI) gesteuerte Systeme während ihrer Trainingsphase erhebliche Mengen an Strom verbrauchen, was zur Emission großer Mengen Kohlenstoff führt. Dies wiederum trägt zum Klimawandel bei und schafft ein nicht zu übersehendes Umweltproblem. Da die KI-Branche weiter wächst und die Nachfrage nach größeren und komplexeren Modellen steigt, wird die Herausforderung noch komplexer. 

KI spielt in der Weltwirtschaft eine immer wichtigere Rolle und treibt neue Entwicklungen in der Gesundheits-, Technologie- und Energiebranche voran, um nur einige zu nennen. Studien haben jedoch gezeigt, dass trotz der positiven Veränderungen, die KI-Systeme mit sich bringen, große Mengen Kohlenstoff erzeugt werden, weil KI-Systeme beim Training und bei der Durchführung einer großen Anzahl von Berechnungen Strom verbrauchen. Laut einer 2019 von der University of Massachusetts in Amherst durchgeführten Studie werden beim Training eines handelsüblichen KI-Sprachverarbeitungssystems etwa 1,400 Pfund Emissionen erzeugt. Darüber hinaus werden je nach Stromquelle etwa 78,000 Pfund Kohlenstoff ausgestoßen, wenn ein Deep-Learning-KI-System von Grund auf aufgebaut und trainiert wird.

In Anerkennung dessen, wie die Entwicklung und Schulung von KI-Systemen zum Klimawandel beitragen, ist die Green-AI-Bewegung entstanden, die darauf abzielt, KI-gestützte Prozesse sauberer und umweltfreundlicher zu machen. Die Bewegung stellte fest, dass einige maschinelle Lernalgorithmen weniger Strom verbrauchen als andere KI-basierte Systeme, während das KI-Systemtraining an entfernte Orte verlegt werden und Strom aus erneuerbaren Quellen nutzen kann. 

Störende Wirkung

Unternehmen, die sich auf die Herstellung und Schulung von KI-Systemen spezialisiert haben, haben das Potenzial, durch den Einsatz erneuerbarer Energiequellen einen positiven Einfluss auf die Umwelt zu haben. Regierungen und Regulierungsbehörden können diesen Wandel fördern, indem sie Steueranreize und Unterstützung für diejenigen bieten, die erneuerbare Energiesysteme installieren, um ihren KI-basierten Betrieb zu unterstützen. Länder mit einer starken Industrie im Bereich der erneuerbaren Energien könnten für diese Unternehmen zu attraktiven Zielen werden und die notwendige Infrastruktur bereitstellen. 

Die beim Training von KI-Algorithmen entstehenden Kohlenstoffemissionen variieren stark und hängen von Faktoren wie der Stromerzeugungsquelle, der Art der verwendeten Computerhardware und dem Algorithmusdesign selbst ab. Forscher, darunter auch die von Google, haben herausgefunden, dass es möglich ist, diese Emissionen erheblich zu reduzieren, manchmal um den Faktor 10 bis 100. Durch durchdachte Anpassungen, wie die Nutzung erneuerbarer Energien und die Nutzung verschiedener Standorte, kann die Branche erhebliche Fortschritte bei der Reduzierung ihres COXNUMX-Fußabdrucks erzielen. 

Regulierungsbehörden müssen eine Rolle dabei spielen, sicherzustellen, dass KI-Schulungsprojekte den Umweltstandards entsprechen. Wenn festgestellt wird, dass bestimmte Projekte in ihrem Zuständigkeitsbereich erheblich zum COXNUMX-Ausstoß beitragen, können die Behörden Arbeitsunterbrechungen erzwingen, bis die Emissionen reduziert sind. Steuern auf KI-Zentren, die große Mengen Kohlenstoff produzieren, können als Abschreckung eingeführt werden, während KI-Unternehmen die neuesten Entwicklungen in der Computerwissenschaft nutzen können, um mehr Berechnungen mit weniger Energie durchzuführen.

Auswirkungen von KI-Trainingsemissionen 

Weitere Auswirkungen der Emissionen von KI-Trainings können sein:

• Die priorisierte Entwicklung neuer KI-Modelle, die Daten bei minimalem Energieverbrauch effizienter analysieren können, führt zu einer Reduzierung des Gesamtenergiebedarfs und einer entsprechenden Verringerung der Umweltbelastung.
• Unternehmen investieren in die KI-Entwicklung und arbeiten mit Unternehmen für erneuerbare Energien zusammen, damit eine Infrastruktur für saubere Energie zur Unterstützung ihres Betriebs installiert werden kann, wodurch die Zusammenarbeit zwischen Technologie- und Energiesektoren gefördert wird.
• Die Verlagerung des Standorts von Rechenzentren, um Steueranreize zu nutzen und einer behördlichen Aufsicht zu entgehen, oder die Verlegung an arktische Standorte, um den Energieverbrauch für die Serverkühlung zu minimieren, führt zu neuen geografischen Zentren für Technologie und potenzielles lokales Wirtschaftswachstum.
• Die Schaffung neuer Bildungsprogramme mit Schwerpunkt auf nachhaltiger KI-Entwicklung führt zu einer Belegschaft, die besser in der Lage ist, technologischen Fortschritt mit Umweltverantwortung in Einklang zu bringen.
• Das Aufkommen internationaler Vereinbarungen und Standards zu KI-Kohlenstoffemissionen führt zu einem einheitlicheren globalen Ansatz zur Bewältigung der Umweltauswirkungen von KI.
• Eine Verschiebung der Verbrauchererwartungen hin zu umweltfreundlichen KI-Produkten und -Dienstleistungen, die zu Veränderungen im Kaufverhalten und einer erhöhten Nachfrage nach Transparenz beim KI-Energieverbrauch führt.
• Das Potenzial für Arbeitsplatzverlagerungen in traditionellen Energiesektoren, da sich KI-Unternehmen zunehmend erneuerbaren Energiequellen zuwenden, führt zu Veränderungen auf dem Arbeitsmarkt und erfordert Umschulungsprogramme.
• Die Entwicklung neuer politischer Allianzen und Spannungen auf der Grundlage der Verfügbarkeit erneuerbarer Energien und der Bedürfnisse der KI-Industrie, was zu Veränderungen in den internationalen Beziehungen und Handelsabkommen führt.
• Ein verstärkter Fokus auf energieeffizientes Hardwaredesign, das speziell auf KI-Anwendungen zugeschnitten ist, führt zu technologischen Fortschritten, bei denen Nachhaltigkeit neben Leistung Vorrang hat.
• Das Potenzial ländlicher Gebiete mit reichlich vorhandenen erneuerbaren Energieressourcen, sich zu attraktiven Standorten für die KI-Entwicklung zu entwickeln, führt zu demografischen Veränderungen und neuen Möglichkeiten für Wirtschaftswachstum in bisher unterversorgten Regionen.

Fragen zu berücksichtigen

• Denken Sie, dass Vorschriften verabschiedet werden sollten, die vorschreiben, dass nur erneuerbare Energie verwendet wird, wenn KI-Unternehmen planen, Deep-Learning-KI-Systeme zu trainieren und zu entwickeln? 
• Sollten Umweltschützer die energiesparenden Vorteile berücksichtigen, die sich aus der Analyse von KI-Systemen ergeben (z. B. Berechnung von Entwürfen für neue energiesparende Materialien, Maschinen, Lieferkettenführung usw.), um die tatsächlichen/vollständigen Umweltkosten von KI-Systemen zu berechnen?