Künstliche Intelligenz (KI) findet zunehmend Anwendung in unserem Alltag, von Sprachassistenten bis hin zu komplexen Analysewerkzeugen. Doch diese Technologie hat einen nicht zu vernachlässigenden Preis: den CO2-Ausstoß. Die Berechnung der genauen Emissionen von KI-Modellen stellt eine Herausforderung dar, da viele Anbieter keine präzisen Daten über den Einfluss ihrer Systeme auf die Umwelt veröffentlichen.

Eine aktuelle Studie zeigt, dass der CO2-Ausstoß einer Anfrage an ein KI-Modell, wie beispielsweise ChatGPT, erstaunliche 50- bis 90-mal höher sein kann als bei einer herkömmlichen Google-Suche. Um dies zu verdeutlichen: Das Training des KI-Modells ChatGPT-3 verursachte laut einem Bericht rund 552 Tonnen CO2 - das sind fast gleichwertig die emissionsbedingten Ausstöße von sechs Menschen in Deutschland über ein ganzes Jahr. Mit der steigenden Popularität und dem intensiveren Einsatz von KI-Anwendungen ist zu erwarten, dass zukünftige Modelle noch höhere Energiekosten verursachen werden, was die Entwicklung nachhaltiger Lösungen dringlicher macht.

Ein innovatives Team von AXA, angeführt von dem KI-Forscher Boris Ruf, hat nun ein neues Tool entwickelt, um Transparenz zu schaffen. Der "AI Emissions Scenario Generator" ermöglicht es insbesondere Unternehmen, den CO2-Ausstoß ihrer KI-Projekte genauer zu erfassen. Der Quellcode für dieses Tool ist auf GitHub verfügbar und kann kostenlos genutzt werden.

So funktioniert der CO2-Rechner: Nutzer müssen lediglich das verwendete KI-Modell, den Standort des Rechenzentrums und die Gesamtzahl der verwendeten Tokens angeben. Das Ergebnis ist ein Schätzwert, der den Klimaschaden pro Token angibt, angegeben in CO2-Äquivalenten. Diese Schätzungen basieren auf einem offenen Datenmodell für Kohlenstoff-Fußabdruck-Szenarien, das bei Bedarf angepasst und verifiziert werden kann.

Das Bedürfnis nach diesem Tool entstand laut Boris Ruf aus einer zunehmend sensiblen Wahrnehmung der Kombination von Technologie und Umweltbelastung. Das Data-Science-Team von AXA begann, den Energieverbrauch der KI-Modelle zu erfassen und die verfügbaren Emissionsdaten zu klären, um die ökologischen Auswirkungen zu quantifizieren und sicherzustellen, dass ihre KI-Anwendungen möglichst nachhaltig sind.

Mit solchen Tools wird nicht nur das Bewusstsein für den CO2-Fußabdruck von KI geschärft, sondern auch Initiativen gefördert, die Technologie umweltfreundlicher zu gestalten. Der Trend geht ganz klar in Richtung nachhaltiger Innovationen in der KI-Branche.