Inmitten der Begeisterung um ChatGPT und der beeindruckenden Kraft und dem Potenzial der künstlichen Intelligenz (KI) wurde die Auswirkung auf die Umwelt etwas übersehen.
Analysten prognostizieren, dass der CO2-Fußabdruck von KI genauso schlimm sein könnte - wenn nicht schlimmer - als der Bitcoin-Mining, der derzeit mehr Treibhausgase produziert als ganze Länder.
Rekordverdächtige Hitze zu Land, im Himmel und in den Meeren lässt vermuten, dass dies das Letzte ist, was unsere fragilen Lebenserhaltungssysteme benötigen.
Derzeit ist die gesamte IT-Branche für etwa 2 Prozent der weltweiten CO2-Emissionen verantwortlich. Wenn die KI-Branche auf ihrem derzeitigen Kurs bleibt, wird sie bis 2030 3,5 Prozent des weltweiten Stroms verbrauchen, prognostiziert die Beratungsfirma Gartner.
"Grundsätzlich gesagt, wenn man den Planeten mit KI retten will, muss man auch den Umweltfußabdruck berücksichtigen", sagte Sasha Luccioni, eine Ethikforscherin bei der Open-Source-Machine-Learning-Plattform Hugging Face, gegenüber The Guardian.
"Es macht keinen Sinn, einen Wald zu verbrennen und dann KI zu verwenden, um die Abholzung zu verfolgen."
Open.AI gibt geschätzte 700.000 US-Dollar pro Tag allein für Computerkosten aus, um seinen Chatbot-Dienst weltweit mehr als 100 Millionen Nutzern zur Verfügung zu stellen.
Die Beliebtheit von Microsoft-unterstütztem ChatGPT hat ein Wettrüsten zwischen den Technikgiganten ausgelöst, wobei Google und Amazon schnell Ressourcen bereitstellen, um ihre eigenen Systeme zur natürlichen Sprachverarbeitung zu entwickeln.
Viele Unternehmen haben die Verwendung von ChatGPT verboten, entwickeln jedoch ihre eigene KI intern.
Wie beim Cryptocurrency-Mining ist KI auf Hochleistungs-Grafikprozessoreinheiten angewiesen, um Daten zu verarbeiten. ChatGPT wird von riesigen Rechenzentren mit Zehntausenden dieser energiehungrigen Computerchips angetrieben.
Die gesamte Umweltauswirkung von ChatGPT und anderen KI-Systemen ist komplex zu berechnen, und viele der erforderlichen Informationen stehen Forschern nicht zur Verfügung.
"Offensichtlich geben diese Unternehmen nicht gerne bekannt, welches Modell sie verwenden und wie viel Kohlenstoff es ausstößt", sagte der Informatiker Roy Schwartz von der Hebräischen Universität Jerusalem gegenüber Bloomberg.
Es ist auch schwer vorherzusagen, wie stark KI in den nächsten Jahren skaliert wird oder wie energieeffizient sie werden wird.
Forscher haben geschätzt, dass das Training von GPT-3, dem Vorgänger von ChatGPT, auf einer Datenbank von mehr als 500 Milliarden Wörtern 1.287 Megawattstunden Strom und 10.000 Computerchips benötigt hätte.
Die gleiche Energiemenge würde etwa 121 Haushalte für ein Jahr in den USA versorgen.
Dieser Schulungsprozess hätte etwa 550 Tonnen Kohlendioxid produziert, was dem Fliegen von Australien nach Großbritannien 33 Mal entspricht.
GPT-4, die im Juli veröffentlichte Version, wurde auf 570-mal mehr Parametern als GPT-3 trainiert, was darauf hindeutet, dass sie möglicherweise mehr Energie als ihre Vorgänger verbraucht.
Ein anderes Sprachmodell namens BLOOM verbrauchte beim Training auf 1,6 Terabyte Daten 433 Megawattstunden Strom.
Energieverbrauch tritt im gesamten Lebenszyklus einer Technologie auf. Wenn das Wachstum des KI-Sektors ähnlich wie bei Kryptowährungen ist, wird es mit der Zeit nur noch energieintensiver.
Bitcoin verbraucht jetzt 66-mal mehr Energie als 2015, so viel Energie, dass China und New York das Kryptowährungs-Mining verboten haben.
Computer müssen lange Berechnungen durchführen, um Krypto zu schürfen, und es kann bis zu einem Monat dauern, um einen einzigen Bitcoin zu verdienen.
Beim Bitcoin-Mining werden 137 Millionen Megawattstunden Strom pro Jahr verbraucht, mit einem CO2-Fußabdruck, der fast so groß ist wie Neuseeland.
Innovation und der Schutz der begrenzten Ressourcen der Erde erfordern einen sorgfältigen Ausgleich.
