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KI als Schlüs­sel­tech­no­lo­gie für nach­hal­ti­ges Wirtschaften

Künst­li­che Intel­li­genz (KI) kann einen wich­ti­gen Bei­trag zu einer nach­hal­ti­gen Aus­rich­tung von Wirt­schaft und Gesell­schaft leis­ten. Der Ein­satz der Tech­no­lo­gie eröff­net Unter­neh­men neue Geschäfts­mo­del­le, die etwa eine emis­si­ons­ar­me Mobi­li­tät oder umwelt­scho­nen­de Land­wirt­schaft unter­stüt­zen. Aller­dings ist der Ener­gie­ver­brauch der KI-Sys­te­me selbst oft hoch. Ein aktu­el­les White­pa­per der Platt­form Ler­nen­de Sys­te­me zeigt, wie mit­hil­fe von KI nach­hal­ti­ge Geschäfts­mo­del­le ent­ste­hen und wie der öko­lo­gi­sche Fuß­ab­druck von KI-Sys­te­men ver­rin­gert wer­den kann. Neben tech­no­lo­gi­schen Maß­nah­men wird der brei­te Daten­aus­tausch zwi­schen Unter­neh­men, For­schung und öffent­li­chen Behör­den empfohlen. 

Eine schad­stoff­ar­me Abfall­ver­bren­nung, der effi­zi­en­te­re Ein­satz von Dün­ge­mit­teln oder die Früh­erken­nung von Gesund­heits­ri­si­ken am Arbeits­platz – Künst­li­che Intel­li­genz kann Unter­neh­men und Insti­tu­tio­nen dabei unter­stüt­zen, öko­lo­gisch ver­träg­lich, sozi­al gerecht und gleich­zei­tig wirt­schaft­lich erfolg­reich zu han­deln. Aus rie­si­gen Daten­men­gen gewin­nen KI-Sys­te­me neue Erkennt­nis­se, wie Unter­neh­men ihre Pro­zes­se effi­zi­en­ter und res­sour­cen­scho­nen­der gestal­ten und Emis­sio­nen redu­zie­ren kön­nen. Auf die­se Wei­se ent­ste­hen Pro­duk­te, Dienst­leis­tun­gen und Geschäfts­mo­del­le, die einen wirk­sa­men Bei­trag zu einer nach­hal­ti­gen Ent­wick­lung leis­ten. „Künst­li­che Intel­li­genz ist ein wesent­li­cher Bau­stein, um unse­re Gesell­schaft nach­hal­ti­ger zu machen. KI muss aber auch in sich nach­hal­tig gestal­tet sein, zum Bei­spiel beim eige­nen Ener­gie­be­darf“, sagt Oli­ver Zielin­ski, Lei­ter des Kom­pe­tenz­zen­trums KI für Umwelt und Nach­hal­tig­keit (DFKI4planet) und Mit­au­tor des Whitepapers.

Auch außer­halb der Betrie­be kann KI eine nach­hal­ti­ge Wirt­schaft för­dern. Mit­hil­fe der Tech­no­lo­gie las­sen sich Daten von Unter­neh­men – zum Bei­spiel zum Aus­stoß von Treib­haus­ga­sen oder dem Arbeits- und Gesund­heits­schutz – ana­ly­sie­ren und die Nach­hal­tig­keit der Betrie­be bewer­ten, etwa um Inves­to­ren eine Ent­schei­dungs­hil­fe zu bie­ten. Eine Mög­lich­keit dafür ist eine offe­ne Platt­form, auf der Unter­neh­men ihre Nach­hal­tig­keits­da­ten sicher zugäng­lich machen sowie Stan­dards für die Daten­er­fas­sung offen­ge­legt wer­den kön­nen, so die Exper­tin­nen und Exper­ten im White­pa­per „Mit Künst­li­cher Intel­li­genz zu nach­hal­ti­gen Geschäfts­mo­del­len“. Eben­so not­wen­dig ist der Aus­tausch von Daten aus For­schung, Wirt­schaft und Behör­den für das Trai­ning von KI-Anwendungen.

„Digi­ta­li­sie­rung und dar­auf auf­bau­en­de KI-Anwen­dun­gen besit­zen gro­ßes Poten­zi­al, öko­no­mi­sche, sozia­le und öko­lo­gi­sche Nach­hal­tig­keits­zie­le zu unter­stüt­zen. Das Spek­trum der Anwen­dun­gen ist weit gefä­chert und umfasst bei­spiels­wei­se eine bes­se­re Steue­rung und Nut­zung von Res­sour­cen, die Ver­bes­se­rung von Arbeits­be­din­gun­gen aber auch die Ent­wick­lung und Bereit­stel­lung von nach­hal­ti­gen Pro­duk­ten und Dienst­leis­tun­gen“, so Susan­ne Boll, Pro­fes­so­rin für Medi­en­in­for­ma­tik an der Uni­ver­si­tät Olden­burg und Lei­te­rin der Arbeits­grup­pe Geschäfts­mo­del­lin­no­va­tio­nen der Platt­form Ler­nen­de Sys­te­me. „KI-Sys­te­me haben einen hohen Ener­gie­ver­brauch, ins­be­son­de­re beim Trai­ning gro­ßer neu­ro­na­ler Net­ze. Der Nut­zen muss also auch immer im Ver­hält­nis zur Rechen­leis­tung ste­hen. Daher sind Inno­va­tio­nen für eine nach­hal­ti­ge KI von Anfang an mit­zu­den­ken – vom kos­ten­ef­fi­zi­en­ten Trai­nings­pro­zess von KI-Model­len bis hin zur Nut­zung von Abwär­me aus Rechenzentren.“

Als Haupt­grund für den hohen Res­sour­cen­ver­brauch nennt das White­pa­per die rasant stei­gen­de Rechen­leis­tung, die zum Trai­ning immer grö­ße­rer KI-Model­le erfor­der­lich ist. Der CO2-Abdruck eines Such­ma­schi­nen­trai­nings kann aktu­ell etwa die Grö­ßen­ord­nung eines Lang­stre­cken­flugs errei­chen. Zudem kön­nen KI-Anwen­dun­gen im Ein­satz pro­ble­ma­ti­sche Rück­kopp­lungs­ef­fek­te ver­ur­sa­chen, etwa wenn ein KI-Sys­tem auf­grund sei­nes nied­ri­ge­ren Ener­gie­ver­brauchs mehr genutzt wird und der Ener­gie­ver­brauch in der Gesamt­sum­me steigt. Trotz der viel­ver­spre­chen­den Poten­zia­le gel­te es, die­se so genann­ten Rebound-Effek­te sowie den not­wen­di­gen Ener­gie­be­darf von KI-Tech­no­lo­gien stets zu berück­sich­ti­gen, so die Autorin­nen und Autoren. Die Ent­schei­dung für betrieb­li­che Anwen­dun­gen im Sin­ne der Nach­hal­tig­keit kön­ne im Ein­zel­fall auch bedeu­ten, kei­ne KI einzusetzen.

„Das Rad muss nicht immer wie­der neu erfun­den wer­den. KI-Model­le, die sich bewährt haben, kön­nen ande­ren KI-Ent­wick­le­rin­nen und ‑ent­wick­lern auf Markt­plät­zen zur Ver­fü­gung gestellt wer­den; der Auf­wand fürs Trai­ning ent­fällt dann oder wird zumin­dest deut­lich redu­ziert“, sagt Mar­kus Schnell, Seni­or Direc­tor bei Infi­ne­on und Mit­glied der Arbeits­grup­pe Geschäftsmodellinnovationen.

Wei­ter emp­feh­len die Autorin­nen und Autoren neue spar­sa­me Lern­me­tho­den und Modell­rech­nun­gen zu erfor­schen, effi­zi­en­te­re Hard­ware für die KI-Anwen­dun­gen ein­zu­set­zen sowie ein Nach­hal­tig­keits­la­bel, mit dem KI-Anwen­dun­gen mit einem gerin­gen Res­sour­cen­ver­brauch gekenn­zeich­net und so geför­dert werden.

Über die Platt­form Ler­nen­de Systeme

Die Platt­form Ler­nen­de Sys­te­me ist ein Netz­werk von Exper­tin­nen und Exper­ten zum The­ma Künst­li­che Intel­li­genz (KI). Sie bün­delt vor­han­de­nes Fach­wis­sen und för­dert als unab­hän­gi­ger Mak­ler den inter­dis­zi­pli­nä­ren Aus­tausch und gesell­schaft­li­chen Dia­log. Die knapp 200 Mit­glie­der aus Wis­sen­schaft, Wirt­schaft und Gesell­schaft ent­wi­ckeln in Arbeits­grup­pen Posi­tio­nen zu Chan­cen und Her­aus­for­de­run­gen von KI und benen­nen Hand­lungs­op­tio­nen für ihre ver­ant­wort­li­che Gestal­tung. Damit unter­stüt­zen sie den Weg Deutsch­lands zu einem füh­ren­den Anbie­ter von ver­trau­ens­wür­di­ger KI sowie den Ein­satz der Schlüs­sel­tech­no­lo­gie in Wirt­schaft und Gesell­schaft. Die Platt­form Ler­nen­de Sys­te­me wur­de 2017 vom Bun­des­mi­nis­te­ri­um für Bil­dung und For­schung (BMBF) auf Anre­gung des High­tech-Forums und aca­tech – Deut­sche Aka­de­mie der Tech­nik­wis­sen­schaf­ten gegrün­det und wird von einem Len­kungs­kreis gesteuert.

Ori­gi­nal­pu­bli­ka­ti­on:

https://www.plattform-lernende-systeme.de/files/Downloads/Publikationen/AG4_WP_K… – Das White­pa­per „Mit Künst­li­cher Intel­li­genz zu nach­hal­ti­gen Geschäfts­mo­del­len – Nach­hal­tig­keit von, durch und mit KI“ wur­de von Exper­tin­nen und Exper­ten der Arbeits­grup­pe Geschäfts­mo­del­lin­no­va­tio­nen der Platt­form Ler­nen­de Sys­te­me verfasst.

https://www.plattform-lernende-systeme.de/nachhaltigkeit.html – In einem Kurz­in­ter­view erläu­tert Mit­au­tor Mar­kus Schnell, wie KI zu einer nach­hal­ti­gen Ent­wick­lung bei­tra­gen kann.

Bei­trags­bild Design: © Niklas Gün­ther über Canva(.)com

👏 Wir gratulieren den 55 zur Förderung in der zweiten Förderrunde der Bund-Länder-Initiative #InnovativeHochschule ausgewählten Hochschulen & insb. unseren Mitgliedern, wie @HTW_Berlin @uni_kl/ @TU_KL @UniJena oder @presseunikassel🎊

#FokusTransfer https://fokustransfer.de/zweite-foerderrunde-innovative-hochschule/
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Treffen Sie die EntscheiderInnen im #WTT auf der TA-Konferenz 2022 in #Berlin
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Bis 24.05. bewerben

Mehr bei #FokusTransfer in der News von @HolgerMauelsha1

https://fokustransfer.de/green-talents-award-2022/

Quelle: @DLR_de Projektträger

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Mehr in der News @HolgerMauelsha1 bei #FokusTransfer
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Design: @GuentherNiklas via Canva

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Quelle @h_da
✍️@HolgerMauelsha1

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