KI, Nachhaltigkeit und die Erwachsenenbildung
KI verbraucht Ressourcen – und gar nicht wenig. Das Training und die Nutzung von KI-Systemen sind energieintensiv und das betrifft sowohl den Strom- als auch den Wasserverbrauch. KI-Technologie bietet aber auch Potenziale für den Klimaschutz. Für Erwachsenenbildner*innen stellt sich die Frage, was sie bei der eigenen KI-Nutzung beachten sollten und wie sie einen verantwortungsbewussten Umgang mit KI fördern können.
Wie ist der Ressourcenverbrauch durch KI einzuordnen?
Der Ressourcenverbrauch, etwa bei der Nutzung von Sprachmodellen, hängt mitunter von der Komplexität der jeweiligen Anfrage und vom eingesetzten Modell ab. Modelle, die auf komplexes „Reasoning“ ausgelegt sind – also das Zerlegen einer Aufgabe in mehrere Teilschritte –, benötigen dabei ein Vielfaches an Energie. Für viele Alltagsanfragen genügt jedoch ein kleineres, weniger rechenintensives Modell. Auch die Art des Outputs beeinflusst den Energieverbrauch: Das Erzeugen von Videos benötigt etwa wesentlich mehr Energie als einen Text zu generieren. Der Verbrauch unterscheidet sich auch nach Standort der Rechenzentren und nach Kühlungsart.
Ein Bild mit einem KI-Tool zu generieren, verbraucht Schätzungen zufolge etwa gleich viel Strom wie eine gesamte Akkuladung beim Smartphone. Der tatsächliche Energieverbrauch lässt sich nämlich nicht exakt messen. Der Grund: Tech-Unternehmen halten sich bedeckt und geben Verbrauchsdaten nicht preis.
Das MIT hält in einer Analyse zum KI-Fußabdruck fest, dass KI zukünftig immer häufiger zum Einsatz kommen und nahezu überall integriert werden wird: Der Ressourcenverbrauch summiert sich also. Ist KI etwa auch in Google-Suchanfragen integriert, führt das zu einem signifikanten Anstieg im Stromverbrauch.
Alex de Vries („The growing energy footprint of artificial intelligence“), Doktorand an der VU Amsterdam School of Business and Economics und Gründer von Digiconomist, gibt zu bedenken: Wenn die Energieeffizienz von Hardware und Software verbessert wird, bedeutet das nicht automatisch, dass auch weniger Ressourcen verbraucht werden. Es kann nämlich zum sog. „Rebound-Effekt“ kommen, demzufolge Verbesserungen in der Effizienz dazu führen könnten, dass KI noch häufiger eingesetzt wird.
KI-Unternehmen greifen vermehrt auf Atomstrom oder fossile Energie, wie Gas, zurück, da erneuerbare Energien allein den Bedarf meist nicht vollständig decken können.
Wie viel Wasser braucht KI?
Ein aktueller Forschungsbericht der Gesellschaft für Informatik gibt Aufschluss über den Wasserverbrauch von KI, und zwar entlang des gesamten Lebenszyklus eines KI-Systems. Zum Vergleich: 20 Google-Suchanfragen verbrauchen derzeit etwa 10 Milliliter Wasser, ChatGPT benötigt einen halben Liter Wasser für die Beantwortung von 20 bis 50 Fragen oder um eine E-Mail zu formulieren.
Die hohen Rechenkapazitäten von KI-Systemen bedingen einen hohen Wasserverbrauch – eine zunehmend relevante Herausforderung. Prognosen zufolge könnte der weltweite Wasserverbrauch von KI im Jahr 2027 dem sechsfachen jährlichen Verbrauch von Dänemark entsprechen.
Handlungsempfehlungen sehen etwa verbindliche Transparenzvorschriften zum Wasser- und Energieverbrauch von Rechenzentren vor. Die Wahl nachhaltiger Standorte, alternative Kühlsysteme, ressourcenschonende Hardware und Recycling- und Wiederverwertungsprogramme könnten ebenso den Wasserverbrauch reduzieren.
Ist der individuelle Einsatz von KI-Chatbots ethisch vertretbar?
Aufgrund der ökologischen Auswirkungen von KI, empfinden manche Nutzer*innen „KI-Scham“ und haben Bedenken, KI-Tools für eigene Zwecke zu verwenden. Wie stark fällt die individuelle KI-Nutzung wirklich ins Gewicht?
Wie der Ressourcenverbrauch durch die Nutzung von KI-Chatbots bewertet werden sollte, ist diskussionsfähig. Der Physiker Andy Masley („Using ChatGPT is not bad for the environment“) weist darauf hin, dass der generelle Energieverbrauch durch KI nicht mit der Nutzung von KI-Chatbots gleichgesetzt werden darf. Die Nutzung von KI-Chatbots müsse zudem in Relation zu anderen Internetaktivitäten gesehen werden, wie etwa dem Musik- oder Video-Streaming.
KI im Einsatz für den Klimaschutz
Obwohl KI eine sehr ressourcenintensive Technologie ist, kann sie auch zur Verbesserung ökologischer Prozesse eingesetzt werden. Einsatzgebiete umfassen u.a. den Tier- und Pflanzenschutz, die Kreislaufwirtschaft, den Güterverkehr, den Meeresschutz oder die Biodiversität. Es bleibt zu hoffen, dass auch Sprachmodelle, Chips und die Kühlung in Rechenzentren effizienter gestaltet werden (ohne Rebound-Effekt).
Mit dem Tool SustAIn können Organisationen, die selbst KI-Systeme entwickeln oder einsetzen, überprüfen, wie nachhaltig diese sind.
Was können Erwachsenenbildner*innen tun?
Das Wichtigste vorweg: Der Einsatz von KI sollte immer reflektiert erfolgen. Das bedeutet u.a., dass KI im Alltag zweckmäßig eingesetzt wird. Erwachsenenbildner*innen können die Nutzung von KI auf sinnvolle Anwendungen beschränken, die idealerweise auch einen Mehrwert für Lernende mit sich bringen.
Trainer*innen können Bildungsangebote dafür nutzen, um auf den hohen Ressourcenverbrauch von KI-Systemen aufmerksam zu machen, Lernende für das Thema KI und Nachhaltigkeit zu sensibilisieren und Informationsmaterialien bereitzustellen.
Kostenlose und offen lizenzierte Materialien zum Einsatz von KI-gestützten Workflows finden Sie ab 22. September im EBmooc 2025. Die Anmeldung zum kostenlosen Selbstlernangebot ist bereits jetzt möglich.
Serie und Dossier zu Klimaschutz und Nachhaltigkeit
Hochwasser, Waldbrände, Hungersnot – Expert*innen der Klimaforschung warnen vor den Folgen extremer Wettereignisse durch den Klimawandel. Bildung ist gefordert Aufklärungsarbeit zu leisten, Diskurse zu ermöglichen und „grüne“ Kompetenzen zu fördern. Wo setzt die Erwachsenenbildung an? In der Serie „Klima- und Umweltschutzbildung“ und dem Dossier „Klimaschutz und Nachhaltigkeit in der Erwachsenenbildung“ widmen wir uns dieser Frage.
- KI reflektieren mit Tools
- Using ChatGPT is not bad for the environment
- AI and our energy future (MIT Technology Review)
- Auswirkungen von KI, Rechenzentren und Halbleitern auf die Wasserverfügbarkeit und -qualität (PDF)
- The growing energy footprint of artificial intelligence (PDF)
- Energy costs of communicating with AI
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