Stromfresser KI: Aufklärung über Energiebedarf von ChatGPT & Co nötig

Dienste auf Basis von Künstlicher Intelligenz sind aktuell der Technologieindustrie neuestes Spielzeug, werden sie doch von Microsoft, Google, Meta und diversen anderen großen Tech-Firmen mit viel Aufwand entwickelt. Offen bleibt dabei aber die Frage nach dem Energiebedarf. Experten fordern deshalb mehr Transparenz. Laut Forschern benötigt das "Training" eines einzelnen KI-Modells so viel Energie, wie 100 Haushalte in den USA innerhalb eines Jahres verbrauchen. Dies geht aus Analysen des Startup-Unternehmens Hugging Face hervor, das entsprechende Untersuchungen rund um ein selbst entwickeltes KI-Modell anstellte, das unter dem Namen Bloom vermarktet wird und mit GPT-3 von OpenAI konkurriert - jenem Unternehmen, das von Microsoft mit Milliardensummen gefördert wird.

Allein das Training von GPT-3 soll rund 1,287 Gigawattstunden benötigt haben (etwa so viel wie 120 US-Haushalte in einem Jahr), wie aus einem von Bloomberg zitierten Forschungspapier von 2021 hervorgeht. Dadurch sollen rund 502 Tonnen an Kohlenstoffemissionen entstanden sein, also ungefähr so viel, wie 110 amerikanische Autos in einem Jahr ausstoßen.

KI-Modelle werden immer größer, benötigen regelmäßiges Training

Trotz dieser Daten ist es nach Meinung von Experten wie den Mitarbeitern von Hugging Face noch immer extrem schwer, den Energiebedarf von KI-Systemen einzuschätzen. So beziehen sich die Angaben lediglich auf das Training einzelner Modelle, nicht aber auf deren aktiven Betrieb in der öffentlichen Nutzung. Problematisch ist dabei auch, dass die KI-Modelle immer größer werden. So wurden für GPT-3 175 Milliarden Parameter verwendet, während der Vorgänger nur 1,5 Milliarden Parameter zum Training verarbeitete.

Ein weiterer Faktor ist, dass die KI-Modelle immer wieder neu "trainiert", also mit aktuellen Daten gefüttert werden müssen. Auch dadurch entstehen wieder Emissionen in großer Menge. Noch halten sich die verfügbaren Angaben auch in diesem Bereich stark in Grenzen.

Die Experten fordern deshalb deutlich mehr Transparenz, was die durch KI-Systeme entstehenden Emissionen, damit die Nutzer, seien es Unternehmen, Bildungseinrichtungen oder auch private User auch anhand dieser Informationen entscheiden können, welche Systeme oder Konzepte sie verwenden wollen.

Offen ist, ob wir tatsächlich zeitnah entsprechende Auskünfte erhalten, da Firmen wie Microsoft die KI-Modelle auf ihren Cloud-Servern laufen lassen. Die Redmonder erklärten deshalb auch, dass man zusammen mit OpenAI stetig daran arbeite, die Energieeffizienz der Rechenzentren zu steigern. Gleichzeitig halte man an dem Ziel fest, bis 2030 alle Rechenzentren kohlenstoffneutral oder gar -negativ zu betreiben. Genaue Angaben zum Energiebedarf der KI-Systeme nannte Microsoft natürlich nicht.


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