Künstliche Intelligenz und ihr Einfluss auf die Umwelt: Wasser- und Energieverbrauch durch ChatGPT 

Künstliche Intelligenz (KI) ist mittlerweile allgegenwärtig und verändert viele Aspekte unseres Lebens, einschließlich der Umwelt. Umweltschützer warnen zunehmend vor dem enormen Wasser- und Stromverbrauch von künstlicher Intelligenz, die insbesondere durch Modelle wie ChatGPT, entstehen. Laut Studien hat allein das Training von GPT-3 700.000 Liter Wasser erfordert, wobei erwartet wird, dass GPT-4 noch mehr verbrauchen wird. Wir werfen einen kritischen Blick auf die Umweltbelastung und den hohen ChatGPT-Energieverbrauch. Erfahren Sie mehr im exklusiven Interview mit der KI Chat GPT-4 und Akku.net.  

Inhalt:

Der massive Wasser- und Energieverbrauch der Rechenzentren durch ChatGPT kurz erklärt
Interview Teil I: sieben Lösungsansätze zum Umweltschutz mit KI
Interview Teil II: ChatGPT-4 über Akkus und Batterietechnologien

Der massive Wasser- und Energieverbrauch der Rechenzentren durch ChatGPT kurz erklärt

Da ChatGPT allein derzeit weltweit über 13 Millionen Nutzer pro Tag hat und Bing etwa eine halbe Milliarde täglich, wird erwartet, dass der ChatGPT-Energieverbrauch und die Instandhaltung des KI-Tools durch die Integration in Suchmaschinen weiter steigen wird. Die Wissenschaftler bei OpenAI, die hinter GPT stehen, sind jedoch der Meinung, dass der Energieverbrauch für das Beantworten einzelner Anfragen viel geringer ist, sobald das Modell einmal trainiert wurde.

Die Hauptgründe für den hohen ChatGPT-Energieverbrauch

Der Hauptgrund für den hohen Wasserverbrauch liegt im Kühlbedarf der Rechenzentren, in denen die KI-Modelle laufen. In diesen Zentren wird Trinkwasser eingesetzt, um Korrosion und Bakterien zu bekämpfen, und dann häufig in Kühltürmen verdampft, anstatt wieder in die Kanalisation zurückzugehen. Die Wissenschaftler warnen, dass der Wasserverbrauch von KI-Modellen im Rahmen der Bemühungen gegen globale Wasserprobleme Priorität erlangen muss.

Darüber hinaus ist auch der hohe Energieverbrauch von Rechenzentren problematisch. Das Training von ChatGPT-3, auf dem ChatGPT basiert, hat 1.287 Megawattstunden (MWh) verbraucht und mehr als 550 Tonnen Kohlendioxid ausgestoßen. Das liegt an der intrinsischen Natur des maschinellen Lernens von GPT, das sehr rechenintensiv ist.

Wie funktioniert ChatGPT-3 und 4 und was ist maschinelles Lernen?

• Maschinelles Lernen (ML) ist ein Teilbereich der Künstlichen Intelligenz (KI).
• Algorithmen ermöglichen es Computern, aus Daten zu lernen.
• Im Gegensatz zur Programmierung, bei der spezifische Anweisungen gegeben werden, lernt GPT in ML selbstständig, indem es Muster in Daten erkennt.
• Der Trainingsprozess ist sehr rechenintensiv und erfordert spezielle Hardware wie Grafikprozessoreinheiten (GPUs) oder Tensor-Prozessoreinheiten (TPUs).

Interview Teil I: sieben Lösungsansätze zum Umweltschutz mit KI

Im Hinblick auf den Klimawandel ist es wichtig, den CO2-Fußabdruck der GPT-Technologie zu verstehen und Maßnahmen zur Reduzierung zu ergreifen. Warum nicht persönlich mit der berühmten Künstlichen Intelligenz sprechen, um mehr zu erfahren: Akku.net hat ChatGPT-4 gefragt, was Lösungen zur Verringerung der Umweltbelastung durch KI sein könnten. Wir führten ein Interview mit dem KI-gestützten Chatbot GPT-4.

Akku.net: Guten Tag ChatGPT-4, wir möchten mit Ihnen über einige wichtige Themen sprechen. Ist es möglich, dass Akku.net ein Interview mit Ihnen führt?

ChatGPT-4: Ja, ein Interview mit einem KI-Modell wie GPT-4 ist absolut möglich, und es ist eine Praxis, die in der Vergangenheit von verschiedenen Medien und Organisationen verwendet wurde. Aber es ist wichtig zu beachten, dass KI-Modelle wie GPT-4 keine persönlichen Meinungen, Erfahrungen oder Gefühle haben. Sie generieren Antworten auf der Grundlage von Mustern und Informationen, die sie während ihrer Ausbildung aus einer Vielzahl von Texten gelernt haben.

Akku.net: Vielen Dank für diese Erläuterungen. Lassen Sie uns mit dem Interview und dem Thema Umweltbelastung und Energieverbrauch durch KI beginnen. Wie stark ist die Umweltbelastung durch künstliche Intelligenz und GPT speziell?

ChatGPT-4: Der ökologische Fußabdruck von KI und insbesondere von Modellen wie GPT kann beträchtlich sein, vor allem aufgrund des hohen Energieverbrauchs während der Trainingsphase. Diese Phase erfordert oft den Einsatz großer Rechenzentren, die in der Regel durch Strom betrieben werden. Je nachdem, wie dieser Strom erzeugt wird, kann das zu beträchtlichen CO2-Emissionen führen. Es ist jedoch wichtig zu beachten, dass der Energieverbrauch während der Nutzungsphase oft wesentlich geringer ist als während der Trainingsphase.

Akku.net: Das ist interessant. Wie können wir dann die Umweltbelastung durch AI und GPT verringern?

ChatGPT-4: Es gibt mehrere Ansätze zur Verringerung der Umweltbelastung. Einerseits kann die Energieeffizienz der verwendeten Hardware verbessert werden. Andererseits kann der Trainingsprozess selbst optimiert werden, um weniger Rechenleistung zu benötigen. Eine weitere Möglichkeit ist die Nutzung von erneuerbaren Energien zur Stromerzeugung für die Trainingsprozesse.

Akku.net: Kann Artifiicial Intelligence (AI) dazu beitragen, Lösungen zu finden, um die Umwelt zu schonen?

ChatGPT-4:  Ja, künstliche Intelligenz (KI) kann auf vielfältige Weise dazu beitragen, Lösungen zur Schonung der Umwelt zu finden. Künstliche Intelligenz kann bei der Erfassung und Analyse von Umweltdaten helfen, um Trends und Muster zu identifizieren, die für den Umweltschutz wichtig sind. Sie kann bei der Vorhersage von Umweltauswirkungen bestimmter Handlungen helfen und bei der Planung und Durchführung von Umweltschutzmaßnahmen. Außerdem kann AI bei der Optimierung von Prozessen helfen, um den Energieverbrauch zu reduzieren und die Effizienz zu steigern.

Der Chatbot hatte mehrere konkrete Ideen, wie genau KI zur Verringerung der Umweltbelastung beitragen kann. Auf Nachfrage hat GPT-4 das für uns in Sekundenschnelle übersichtlich in einer Tabelle zusammengefasst:

Energieeffizienz:	KI kann zur Optimierung des Energieverbrauchs beitragen. Beispielsweise können Maschinenlernalgorithmen in Gebäuden oder in Rechenzentren Muster in der Energienutzung erkennen und Vorschläge zur Effizienzsteigerung machen.
Umweltüberwachung:	KI kann dazu beitragen, die Umwelt zu überwachen und frühzeitig Anzeichen von Umweltproblemen zu erkennen. Zum Beispiel können Algorithmen zur Bilderkennung eingesetzt werden, um aus Satellitenbildern Informationen über Waldbrände, Meeresverschmutzung oder Abholzung zu gewinnen.
Klimamodelle:	KI kann zur Verbesserung von Klimamodellen und zur genaueren Vorhersage von Wetterereignissen beitragen. Dies kann dabei helfen, die Auswirkungen des Klimawandels besser zu verstehen und effektive Maßnahmen zur Anpassung und Minderung zu entwickeln.
Nachhaltige Landwirtschaft:	KI kann Bauern dabei helfen, ihre Erträge zu maximieren und gleichzeitig den Einsatz von Wasser und Pestiziden zu minimieren. Beispielsweise können Drohnen und KI-gestützte Bildanalyse zur Überwachung von Feldern und zur Erkennung von Schädlingen oder Krankheiten eingesetzt werden.
Erneuerbare Energien:	KI kann dazu beitragen, die Stromerzeugung aus erneuerbaren Energien zu optimieren. Zum Beispiel kann KI genutzt werden, um Muster in der Stromerzeugung aus Solar- und Windenergie zu erkennen und den Einsatz dieser Energien entsprechend zu planen.
Schutz der Artenvielfalt:	KI kann zum Schutz der Artenvielfalt beitragen, indem sie dabei hilft, Tierpopulationen zu überwachen und Wilderei zu bekämpfen. Beispielsweise können KI-gestützte Kamerafallen und akustische Sensoren dazu beitragen, bedrohte Arten zu überwachen und Wilderer zu identifizieren.
Recycling:	KI kann dabei helfen, den Recyclingprozess zu verbessern, indem sie beispielsweise dazu beiträgt, verschiedene Arten von Abfall zu identifizieren und zu sortieren.

Akku.net: Die genannten Vorschläge erscheinen plausibel und stimmen zuversichtlich. Können wir hoffen, das künstliche Intelligenz und ChatGPT-4 und andere KI-Modelle durchaus auch einen positiven Beitrag zum Umweltschutz leisten können?

ChatGPT-4: Obwohl KI das Potenzial hat, zur Lösung von Umweltproblemen beizutragen, ist es wichtig zu beachten, dass der Einsatz von KI selbst auch Umweltauswirkungen hat, insbesondere in Bezug auf den Energieverbrauch. Daher ist es wichtig, bei der Nutzung von KI auf Nachhaltigkeit zu achten.

Akku.net: Wie sehr ist ChatGPT also Teil des Problems? Wie hoch ist die Umweltbelastung durch GPT?

ChatGPT-4: Die Umweltbelastung durch den Betrieb von KI-Modellen wie GPT (Generative Pretrained Transformer) ist ein aktives Forschungsthema und die genauen Auswirkungen können variieren. Es ist wichtig zu betonen, dass die Hersteller von KI-Modellen sich dessen bewusst sind und aktiv danach streben, die Effizienz zu verbessern und den Umweltausstoß zu reduzieren. OpenAI zum Beispiel, der Hersteller von GPT-4, hat das Problem der Energieeffizienz in der KI-Forschung anerkannt und ist bestrebt, den Energieverbrauch ihrer Modelle zu verringern und nach Möglichkeiten zu suchen, um erneuerbare Energiequellen zu nutzen.

Akku.net: Stimmt es, dass vor allem das Training von ChatGPT besonders viel Energie verbraucht?

ChatGPT-4: Ja, zuallererst muss das Training von Modellen wie GPT eine enorme Menge an Rechenleistung erfordern. Das bedeutet, dass große Mengen an Strom benötigt werden, was zur Erzeugung von Treibhausgasemissionen führen kann, insbesondere wenn dieser Strom aus fossilen Brennstoffen gewonnen wird. Laut einer Studie von OpenAI aus dem Jahr 2020 kann das Training eines KI-Modells den CO₂-Ausstoß eines Autos über dessen gesamte Lebensdauer, einschließlich dessen Herstellung, erzeugen.

Akku.net: Wie ist der Energieverbrauch von ChatGPt nach dem Training?

ChatGPT-4: Der Betrieb der Sprachmodelle nach dem Training, auch als Inferenz bezeichnet, ist in der Regel weniger energieintensiv. Das bedeutet, dass der Betrieb eines Chatbots wie ChatGPT in Bezug auf den Energieverbrauch und die damit verbundenen Umweltauswirkungen wesentlich geringer sein kann als das Training des Modells selbst.

Akku.net: Ist das Training von Sprachmodellen wie GPT-4 wirklich jemals beendet?

ChatGPT-4:  Ja und nein. Hier ist der Grund: Das Training eines bestimmten Modells wie GPT-4 ist in der Tat irgendwann abgeschlossen. Nachdem das Modell trainiert wurde, können seine Parameter nicht weiter geändert werden. In diesem Sinne ist das Training beendet. Sobald ein Modell wie GPT-4 bereitgestellt ist, kann es Anfragen beantworten oder Aufgaben ohne weitere Veränderung durchführen. Aber das bedeutet nicht, dass der Trainingsprozess für immer vorbei ist. KI-Forschung und Entwicklung sind kontinuierliche Prozesse. Nach der Entwicklung und dem Training eines Modells wie GPT-4 werden die Forscher wahrscheinlich weiter experimentieren und neue Modelle trainieren, um ihre Fähigkeiten und Effizienz zu verbessern.

Akku.net: Also ist der Energieverbrauch anhaltend hoch und kein Ende nicht in Sicht?

ChatGPT-4:  Sie haben Recht. Das Bewusstsein für diese Herausforderung wächst, und viele in der KI-Community suchen nach Wegen, um die Umweltauswirkungen der KI-Entwicklung zu minimieren. Anstatt jedes Modell von Grund auf neu zu trainieren, können vorhandene Modelle, die auf großen Datensätzen vorab trainiert wurden, für spezifische Aufgaben fein abgestimmt werden. Das erfordert viel weniger Rechenleistung und Energie als das vollständige Training.

Interview Teil II: ChatGPT-4 über Akkus und Batterietechnologien

Und da wir von Akku.net sind, konnten wir das Interview nicht beenden, bevor wir nicht noch das Thema behandeln, dass uns am meisten bewegt: Akkus und Batterietechnologien.

Akku.net: Kommen wir zum Thema Akkus und Akku-Optimierung. Wie kann KI bei der Forschung und Entwicklung von Akkus helfen?

ChatGPT-4: Künstliche Intelligenz kann bei der Akkuforschung auf vielfältige Weise helfen. Sie kann dabei helfen, Muster und Zusammenhänge in komplexen Daten zu erkennen, die für Menschen schwer zu finden sind. AI kann auch zur Optimierung des Designs und der Produktion von Batterien verwendet werden. Zudem können Machine-Learning-Modelle die Lebensdauer von Batterien vorhersagen und so dazu beitragen, dass sie effizienter genutzt werden.

Akku.net: Inwiefern tragen Akkus zum Umweltschutz bei?

ChatGPT-4: Akkus oder Batterien, insbesondere wiederaufladbare Lithium-Ionen-Batterien, sind ein zentraler Bestandteil vieler Technologien, die zur Reduzierung der Treibhausgasemissionen und zur Unterstützung des Umweltschutzes beitragen können.

Akku.net: Wir freuen uns, dass eine KI die Batterietechnologie so positiv sieht. Batterie-Kritiker argumentieren häufig, dass nicht nur KI sondern auch die Herstellung von Batterien ein energieintensiver Prozess ist und den Abbau von Rohstoffen erfordert, der nicht immer unter umweltunfreundlichen Bedingungen geschieht. Wie kann diese Herausforderung angegangen werden?

ChatGPT-4: Das ist eine wichtige Frage. Es stimmt, dass der Abbau von Rohstoffen wie Lithium und Kobalt, die in vielen modernen Batterien verwendet werden, erhebliche Umweltauswirkungen hat und oft mit sozialen Problemen verbunden ist. Es gibt jedoch verschiedene Ansätze zur Bewältigung dieser Herausforderungen. Erstens können durch Forschung und Entwicklung neue Batterietechnologien entwickelt werden, die weniger oder andersartige Materialien benötigen. Zweitens kann die Recycling-Technologie verbessert werden, um mehr Materialien aus alten Batterien zurückzugewinnen. Und drittens können strengere Umwelt- und Sozialstandards den Abbau von Batterierohstoffen nachhaltiger gestalten.

Akku.net: Kann KI dabei helfen oder in Zukunft Akkus entwickeln?

ChatGPT-4: Künstliche Intelligenz (KI) kann dazu beitragen, die Entwicklung und Optimierung von Batterien zu beschleunigen. Sie kann zwar keine physischen Batterien eigenständig herstellen, aber sie kann eine wesentliche Rolle bei der Konzeption und Verbesserung von Batterietechnologien spielen.

ChatGPT-4 nannte vier spezifische Beispiele, in denen KI zur Akku-Entwicklung beitragen kann:

Materialforschung:	KI kann dazu verwendet werden, neue Materialien zu identifizieren oder bestehende Materialien zu verbessern, die in Batterien verwendet werden. Durch Analyse großer Datensätze kann KI Muster und Beziehungen erkennen, die für menschliche Forscher schwer zu entdecken wären.
Design und Optimierung:	KI kann dabei helfen, das Design von Batterien zu optimieren, um ihre Leistung zu verbessern. Zum Beispiel können Maschinenlernalgorithmen dazu verwendet werden, die idealen Parameter für verschiedene Aspekte des Batteriedesigns zu finden.
Qualitätssicherung:	KI kann in Echtzeit Daten von Sensoren analysieren, die während des Herstellungsprozesses von Batterien erfasst werden, um Anomalien zu identifizieren und Qualitätsprobleme frühzeitig zu erkennen.
Lebensdauervorhersage:	KI kann dabei helfen, die Lebensdauer von Batterien genauer vorherzusagen, indem sie Muster in den Betriebsdaten erkennt. Dies kann dazu beitragen, die Wartung und den Austausch von Batterien besser zu planen und die Zuverlässigkeit der Batteriesysteme zu verbessern.

Und GPT-4 liegt mit seinen Vorschlägen nicht falsch. Tatsächlich gibt es schon ein Beispiel für die Anwendung von KI in der Batterieforschung: Das Projekt des Stanford Institute for Materials and Energy Sciences und des SLAC National Accelerator Laboratory nutzt KI, um die Ladezyklen von Lithium-Ionen-Batterien zu optimieren und ihre Lebensdauer zu verlängern.

Wir danken für das Interview und sind gespannt auf die Zukunft!