L 58/1422
DE
Amtsblatt der Europäischen Union
23.2.2023
KOMMISSION PILOTPROJEKTE
KAPITEL PP 02 — STRATEGISCHE INVESTITIONEN DER EU (Fortsetzung) PP 02 23
(Fortsetzung)
PP 02 23 03
(Fortsetzung) KI kann große Auswirkungen auf die Umwelt haben.
Positiv ist, dass KI und Datenanalysetechnologien das Potenzial haben, die Analyse großer Datenmengen zu beschleunigen, so dass die ökologischen Herausforderungen besser verstanden und Lösungen dafür gefunden werden können.
Dadurch werden Mechanismen für eine bessere Umweltplanung, Entscheidungsfindung und Überwachung von Umweltgefahren geschaffen.
Insbesondere könnte KI dazu beitragen, den Energie- und Ressourcenverbrauch zu senken, die Dekarbonisierung zu fördern und die Kreislauf­ wirtschaft anzukurbeln.
Ein weiterer interessanter Aspekt ist der Einsatz von KI, um die Ergebnisse früherer wissenschaftlicher Versuche auszuwerten und künftige Experimente erfolgreicher zu gestalten.
Allerdings gehen mit KI auch eine Reihe von Umweltgefahren einher.
Der Einsatz von IKT-Lösungen macht 5-9 % des weltweiten Stromverbrauchs aus und könnte bis 2030 20 % erreichen, wie aus dem Bericht des Europäischen Parlaments zu dem Thema „Die Rolle der künstlichen Intelligenz im europäischen Grünen Deal“ hervorgeht.
In der Praxis entsprach dies im Jahr 2020 zwischen 1,1 und 1,3 Mrd. Tonnen CO2 (BRZ).
Darüber hinaus ergab die Studie „Ethics for sustainable AI adoption connecting AI and ESG“ (Ethik bei der Annahme nachhaltiger KI, bei der die ESGKriterien eingehalten werden), dass die CO2-Emissionen für das Trainieren eines einzigen Modells der maschinellen Sprachverarbeitung 125 Hin- und Rückflügen zwischen New York und Peking entsprachen.
Im Hinblick auf den Einsatz von KI wird in einigen wissenschaftlichen Artikeln über ihre Umweltauswirkungen zwischen roter bzw. energieintensiver KI und grüner bzw. umweltfreundlicher KI unterschieden.
Letztere wird anhand von Energieeffizienz­ parametern konzipiert.
Zur Veranschaulichung sei darauf hingewiesen, dass sich die für das Training von KI-Modellen erforderlichen Rechenressourcen seit 2012 alle 3,4 Monate verdoppelt haben, da genauere Modelle angestrebt werden.
Die Faktoren, die diesen Verbrauchsanstieg treiben, lassen sich in drei Gruppen zusammenfassen: die Kosten für den isolierten Betrieb eines KI-Modells, die Größe des Trainingsdatensatzes und die Anzahl der durchgeführten Hyperpara­ meterversuche.
Der Schwerpunktbereich „Einsatz von KI für Klima und Umwelt“ im Rahmen der Überprüfung 2021 des koordinierten Plans für künstliche Intelligenz umfasst Maßnahmen zur Förderung einer umweltfreundlicheren KI.
Zu diesen Maßnahmen gehören die Unterstützung der Forschung zur Verringerung des Energieverbrauchs von KI im Rahmen des Programms Horizont Europa sowie die Entwicklung von Prozessoren mit niedrigem Stromverbrauch für KI-Anwendungen im Rahmen von Horizont Europa und der institutionalisierten europäischen Partnerschaft für digitale Schlüsseltechnologien.
Der koordinierte Plan dient jedoch nicht vorrangig dazu, Anreize für Entwickler zu schaffen, umweltfreundliche KI zu verwenden.
In diesem Zusammenhang soll im Rahmen dieses Pilotprojekts eine Studie durchgeführt werden, in der Aspekte definiert werden, mit denen Anreize für KI-Entwickler geschaffen werden sollen, von energieintensiver KI zu einer ökologisch nachhaltigen, umweltfreundlichen KI zu wechseln.
Dabei sollen Verfahren zur Verbesserung der Effizienz gefördert, der CO2-Fußabdruck eines KI-Systems angegeben und die Einführung einer „Kennzeichnung der Energieeffizienz und CO2-Intensität“ und eines „grünen KI-Labels“ in Betracht gezogen werden.
Auf diese Weise wird diese Studie dazu beitragen, den Großteil der Maßnahmen zu gestalten, die für die Ökologisierung der KI erforderlich sind, damit sie als Grundlage für ein potenzielles europäisches Programm für umweltfreundliche Algorithmen oder für etwaige künftige Rechtsvorschriften für umweltfreundliche KI dienen kann.
Der Vorschlag für ein Gesetz über künstliche Intelligenz enthält keine Anreize oder Verpflichtungen, die Umweltauswirkungen von KI-Systemen zu berechnen und zu simulieren, so dass sich diese Studie nicht mit aktuellen Maßnahmen, Programmen oder bestehenden Rechtsvorschriften überschneiden würde.
Durchführung Die wichtigsten Maßnahmen der Studie wären die Ermittlung und Weiterentwicklung nichttechnologischer Lösungen zur Minderung der Umweltauswirkungen, die sich aus dem Einsatz von KI-Lösungen ergeben, etwa die Entwicklung von bewährten Verfahren, Instrumenten und der zur Bewältigung dieser Herausforderung erforderlichen Wissensbasis.
Da sich der Energieverbrauch und die CO2-Intensität von KI-Systemen als wichtigstes Umweltproblem herausbilden, sind insbesondere die folgenden Maßnahmen geplant, um Anreize für Entwickler/Anbieter zu schaffen, Änderungen herbeizuführen: