Je leistungsfähiger die KI ist, desto mehr Energie verbraucht sie. Was bedeutet also das Aufkommen immer leistungsfähigerer generativer KI-Modelle für die Zukunft unseres CO2-Fußabdrucks?

„Generativ“ bezieht sich auf die Fähigkeit eines KI-Algorithmus, komplexe Daten zu erzeugen. Die Alternative ist die „diskriminierende“ KI, die zwischen einer festen Anzahl von Optionen wählt und nur eine einzige Zahl erzeugt.

Generative KI kann viel komplexere Ausgaben erstellen, beispielsweise einen Satz, einen Absatz, ein Bild oder sogar ein kurzes Video. Es wird seit langem in Anwendungen wie intelligenten Lautsprechern verwendet, um Audioantworten zu generieren, oder bei der automatischen Vervollständigung, um eine Suchanfrage vorzuschlagen.

Allerdings ist es erst seit kurzem in der Lage, menschenähnliche Sprache und realistische Fotos zu erzeugen.

Mehr Kraft verbrauchen als je zuvor

Die genauen Energiekosten eines einzelnen KI-Modells sind schwer abzuschätzen und umfassen die Energie, die für die Herstellung der Computerausrüstung, die Erstellung des Modells und die Verwendung des Modells in der Produktion verbraucht wird.

Im Jahr 2019 fanden Forscher heraus, dass die Erstellung eines generativen KI-Modells namens BERT mit 110 Millionen Parametern die Energie eines transkontinentalen Hin- und Rückflugs für eine Person verbrauchte.

Die Anzahl der Parameter bezieht sich auf die Größe des Modells, wobei größere Modelle im Allgemeinen leistungsfähiger sind.

Forscher schätzten, dass beispielsweise die Entwicklung von GPT-3, das über 175 Milliarden Parameter verfügt, 1.287 Megawattstunden Strom verbrauchte und 552 Tonnen Kohlendioxid erzeugte – das Äquivalent von 123 benzinbetriebenen Personenkraftwagen, die ein Jahr lang gefahren wurden.

Und das nur, um das Modell auf den Markt zu bringen, bevor es von den Verbrauchern genutzt wird.

Die Größe ist nicht der einzige Indikator für die Kohlenstoffemissionen. Das vom BigScience-Projekt in Frankreich entwickelte Open-Access-BLOOM-Modell hat eine ähnliche Größe wie GPT-3, hat jedoch einen viel geringeren CO2-Fußabdruck und verbraucht 433 MWh Strom bei der Erzeugung von 30 Tonnen CO2eq.

Eine Studie von google ergab, dass der CO2-Fußabdruck bei gleicher Größe durch den Einsatz einer effizienteren Modellarchitektur und eines effizienteren Prozessors sowie eines umweltfreundlicheren Rechenzentrums um das 100- bis 1000-fache reduziert werden kann.

Größere Modelle verbrauchen während ihres Einsatzes mehr Energie. Es gibt nur begrenzte Daten zum CO2-Fußabdruck einer einzelnen generativen KI-Abfrage, aber einige Branchenzahlen schätzen, dass er vier- bis fünfmal höher ist als der einer Suchmaschinenabfrage.

Da Chatbots und Bildgeneratoren immer beliebter werden und Google und Microsoft KI-Sprachmodelle in ihre Suchmaschinen integrieren, könnte die Zahl der Anfragen, die sie täglich erhalten, exponentiell ansteigen.

KI-Bots für die Suche

Vor ein paar Jahren nutzten nicht viele Leute außerhalb von Forschungslabors Modelle wie BERT oder GPT. Das änderte sich im November 2022, als OpenAI chatgpt veröffentlichte.

Den neuesten verfügbaren Daten zufolge verzeichnete ChatGPT im März 2023 über 1,5 Milliarden Besuche. Microsoft integrierte ChatGPT in seine Suchmaschine Bing und machte es im Mai 2023 für jedermann verfügbar.

Wenn Chatbots genauso populär werden wie Suchmaschinen, könnten sich die Energiekosten für den Einsatz der KIs wirklich summieren. Aber KI-Assistenten haben weitaus mehr Einsatzmöglichkeiten als nur die Suche, etwa das Verfassen von Dokumenten, das Lösen von Mathematikaufgaben und die Erstellung von Marketingkampagnen.

Ein weiteres Problem besteht darin, dass KI-Modelle kontinuierlich aktualisiert werden müssen. ChatGPT wurde beispielsweise nur auf Daten bis 2021 trainiert und weiß daher nichts von den Ereignissen seither.

Der CO2-Fußabdruck der Erstellung von ChatGPT ist keine öffentliche Information, aber er ist wahrscheinlich viel höher als der von GPT-3. Wenn es regelmäßig neu erstellt werden müsste, um sein Wissen zu aktualisieren, würden die Energiekosten noch höher steigen.

Ein Vorteil besteht darin, dass die Befragung eines Chatbots eine direktere Möglichkeit sein kann, Informationen zu erhalten, als eine Suchmaschine zu verwenden.

Anstatt eine Seite voller Links zu erhalten, erhalten Sie eine direkte Antwort wie von einem Menschen, vorausgesetzt, dass Genauigkeitsprobleme behoben werden. Ein schnellerer Zugriff auf die Informationen könnte möglicherweise den höheren Energieverbrauch im Vergleich zu einer Suchmaschine ausgleichen.

Wie sieht die Zukunft aus?

Die Zukunft ist schwer vorherzusagen, aber große generative KI-Modelle werden uns erhalten bleiben, und die Menschen werden sich wahrscheinlich zunehmend an sie wenden, um Informationen zu erhalten.

Wenn ein Schüler beispielsweise jetzt Hilfe bei der Lösung einer Mathematikaufgabe benötigt, fragt er einen Nachhilfelehrer oder einen Freund oder konsultiert ein Lehrbuch. In Zukunft werden sie wahrscheinlich einen Chatbot fragen. Gleiches gilt für sonstiges Fachwissen wie etwa Rechtsberatung oder medizinisches Fachwissen.

Während ein einzelnes großes KI-Modell die Umwelt nicht ruinieren wird, könnte der Energieverbrauch zu einem Problem werden, wenn tausend Unternehmen leicht unterschiedliche KI-Bots für unterschiedliche Zwecke entwickeln, die jeweils von Millionen von Kunden verwendet werden.

Um die generative KI effizienter zu gestalten, ist weitere Forschung erforderlich. Die gute Nachricht ist, dass KI mit erneuerbarer Energie betrieben werden kann. Indem die Berechnung dorthin verlagert wird, wo grüne Energie im Überfluss vorhanden ist, oder indem die Berechnung für Tageszeiten geplant wird, in denen erneuerbare Energie besser verfügbar ist, können die Emissionen um den Faktor 30 bis 40 reduziert werden, verglichen mit der Verwendung eines Netzes, das von fossilen Brennstoffen dominiert wird.

Gesellschaftlicher Druck kann hilfreich sein, um Unternehmen und Forschungslabore zu ermutigen, die CO2-Fußabdrücke ihrer KI-Modelle zu veröffentlichen, wie es einige bereits tun. In Zukunft könnten Verbraucher diese Informationen vielleicht sogar nutzen, um sich für einen „umweltfreundlicheren“ Chatbot zu entscheiden.