Wissen-News Künstliche Intelligenz könnte Elektroschrott-Menge steigen lassen

29. Oktober 2024, 13:55 Uhr

KI wird in immer mehr Bereichen genutzt. Schon jetzt wissen wir, dass das jede Menge Strom kostet. Bis zum Jahr 2045 könnte der Verbrauch allein in Deutschland auf das Doppelte bis Fünffache steigen. Nicht gut für den ökologischen Fußabdruck der Technologie. Forscher machen jetzt auf ein weiteres, vielleicht sogar größeres Öko-Problem aufmerksam: Die Menge an Elektroschrott, die durch die Technik anfällt, könnte bis 2030 um den Faktor 1.000 steigen.

Wenn Künstliche Intelligenz (KI) sich rasch weit verbreitet, könnte einer Studie zufolge im Jahr 2030 bis zu tausendmal mehr damit verbundener Elektroschrott entstehen als im Jahr 2023. Die Müllmenge ließe sich aber durch verschiedene Maßnahmen deutlich verringern, schreibt eine Gruppe um Peng Wang von der Chinesischen Akademie der Wissenschaften in Xiamen. Die Zahlen beruhen auf Modellrechnungen, bei denen alle drei Jahre ein Wechsel zu neueren Computersystemen zugrunde gelegt wurde.

Mehr Kreislaufwirtschaft nötig

Für KI-Anwendungen wie etwa ChatGPT werden große Sprachmodelle eingesetzt. "Große Sprachmodelle erfordern beträchtliche Rechenressourcen für Training, was eine umfangreiche Computerhardware und -infrastruktur erfordert", schreiben die Autoren. Studien zu Nachhaltigkeit hätten sich bisher hauptsächlich auf den Energieverbrauch und den Kohlendioxidausstoß von KI-Modellen konzentriert. Wang und Kollegen wollten hingegen wissen, welche Mengen an Elektroschrott entstehen, wenn rechenintensive KI-Anwendungen auf immer mehr Gebieten zum Einsatz kommen. Als Basis dient den Wissenschaftlern ein Szenario, in dem sie von der Übernahme großer Sprachmodelle auch für den täglichen Gebrauch ausgehen, wie es heute schon bei einigen Suchmaschinen und sozialen Plattformen erkennbar ist. Bei einer so breiten KI-Anwendung müssten die Rechenzentren zum Training und zur Bereitstellung von KI-Modellen sehr schnell wachsen. 

In der Folge könnte die Menge an Elektroschrott durch aussortierte Server und andere Geräte von rund 2.550 Tonnen im Jahr 2023 auf bis zu 2,5 Millionen Tonnen im Jahr 2030 steigen. Bei Szenarien mit geringerem KI-Einsatz könnte die Schrottmenge in jenem Jahr auf 400.000 bis 1,5 Millionen Tonnen begrenzt bleiben. Christiane Plociennik vom Deutschen Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI) in Kaiserslautern wies darauf hin, dass es nur eine geringe Datengrundlage für jene Annahmen gibt, die die Autoren beim Basisszenario getroffen haben. Aber auch das konservativste Szenario mit deutlich niedrigeren Müllmengen und die Prognose des "Global E-Waste Monitor" lieferten wichtige Gründe dafür, in der Informationstechnologie eine Kreislaufwirtschaft zu etablieren.

Link zur Studie

Die Studie "E-waste challenges of generative artificial intelligence" ist im Fachmagazin "Nature Computational Science" erschienen.

dpa

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