Was grüne KI braucht

Von Geoff Mulgan
Porträtfoto von Geoff Mulgan: Digitale Daten als Grundlage für KI sind wichtig
Digitale Daten als Grundlage für KI seien eine wichtige Ressource im Kampf gegen den Klimawandel, schreibt Geoff Mulgan im Standpunkt.

Digitale Daten als Grundlage für KI seien eine wichtige Ressource im Kampf gegen den Klimawandel, schreibt Geoff Mulgan im Standpunkt. Doch zurzeit würden sie in weiten Teilen von privaten Unternehmen unter Verschluss gehalten. Um das zu ändern, brauche es politischen Willen. 

Daten und Technologien wie künstliche Intelligenz (KI) werden voraussichtlich eine sehr große Rolle im Kampf gegen den Klimawandel spielen. Doch dazu müssen wir das Datenmanagement grundlegend ändern. Wir werden uns von den derzeit vorherrschenden kommerziellen, proprietären Modellen verabschieden müssen.

Die Digitalisierung mag zwar klimafreundlich erscheinen, aber Aktivitäten in der digitalen Welt und im Internet sind bereits für rund 3,7 Prozent der gesamten Treibhausgasemissionen verantwortlich, was in etwa dem Anteil des Flugverkehrs entspricht. In den Vereinigten Staaten entfallen etwa 2 Prozent des gesamten Stromverbrauchs auf Rechenzentren.

Noch um einiges schlechter sind die Zahlen für KI. Einer Schätzung zufolge werden beim Training eines Algorithmus für maschinelles Lernen 284.000 Kilogramm CO2 freigesetzt – das Fünffache des lebenslangen Kraftstoffverbrauchs eines durchschnittlichen Autos. Angesichts des rasanten KI-Wachstums ist mit einem starken Anstieg dieser Emissionen zu rechnen. Und der vielleicht schlimmste Übeltäter ist Blockchain, die Technologie hinter Bitcoin. Allein das Bitcoin-Mining, also der Rechenprozess zur Verifizierung von Transaktionen, hinterlässt einen CO2-Fußabdruck, der etwa dem von ganz Neuseeland entspricht.

Big Tech selbst hat nur langsam begonnen, sich mit der Klimakrise auseinanderzusetzen. Apple ist so ein Beispiel. Stets unter Druck, immer wieder neue Generationen von iPhones oder iPads herauszubringen, zeigte man sich in der Vergangenheit an Umweltproblemen notorisch uninteressiert, obwohl das Unternehmen in hohem Maße zum Problem des Elektroschrotts beiträgt.

Auch Facebook schwieg lange zu dem Thema, bevor es Ende letzten Jahres ein Online-Klimainformationszentrum ins Leben rief. Und bei Amazon herrschte ebenfalls Funkstille, bis im Jahr 2020 der mit 10 Milliarden Dollar dotierte Bezos Earth Fund eingerichtet wurde. Diese Entwicklungen sind durchaus zu begrüßen. Aber was hat da so lange gedauert? 

Datensätze müssen geöffnet werden

Die verspätete Reaktion von Big Tech ist Ausdruck eines tieferliegenden Problems. Es existiert eine Fülle von Daten – der Treibstoff aller KI-Systeme – über Vorgänge in Energienetzen, Gebäuden und Verkehrssystemen. Allerdings befinden sich fast alle dieser Daten in Firmeneigentum und werden von den Unternehmen sorgfältig unter Verschluss gehalten. Um diese kritische Ressource optimal nutzen zu können, müssen diese Datensätze geöffnet, standardisiert und zur gemeinsamen Nutzung geteilt werden.

Daran wird bereits gearbeitet. Die Plattform C40 Knowledge Hub bietet ein interaktives Dashboard zur Nachverfolgung globaler Emissionen; NGOs wie Carbon Tracker nutzen Satellitendaten, um Kohle-Emissionen abzubilden; und das „Icebreaker One„-Projekt soll Anlegern dabei helfen, die vollständigen Auswirkungen ihrer Entscheidungen auf den CO2-Ausstoß nachzuvollziehen. Diese Initiativen stecken allerdings noch in den Kinderschuhen, sind fragmentiert und durch die verfügbaren Daten begrenzt.

Für die Freigabe von wesentlich mehr Daten ist politischer Wille notwendig. Auf Grundlage von Daten, die als „Gemeingut“ genutzt werden, kann KI eingesetzt werden, um ganzen Städten oder Ländern bei der Reduktion ihrer Emissionen zu helfen. Wie eine im Jahr 2019 publizierte wissenschaftliche Arbeit von Fachleuten für maschinelles Lernen zeigt, mangelt es nicht an Ideen, wie diese Technologie eingesetzt werden kann.

Das bringt uns jedoch zu einer zweiten großen Herausforderung: Wer wird Eigentümer dieser Daten und Algorithmen sein oder sie verwalten? Im Moment hat niemand eine gute, schlüssige Antwort darauf. In den nächsten zehn Jahren werden wir neue und verschiedene Arten von Datentrusts konzipieren müssen, um Daten in einer Vielzahl von Kontexten zu kuratieren und gemeinsam zu nutzen.

Smart-City-Projekte scheitern am Vertrauen

So sind in Sektoren wie Verkehr und Energie öffentlich-private Partnerschaften wahrscheinlich der beste Ansatz, während in Bereichen wie der Forschung rein öffentliche Einrichtungen besser geeignet sind. Das Fehlen solcher Institutionen ist einer der Gründe, warum so viele Smart-City-Projekte scheitern. Ob Alphabets Sidewalk Labs in Toronto oder Replica in Portland – sie sind nicht in der Lage, die Öffentlichkeit von ihrer Vertrauenswürdigkeit zu überzeugen.

Außerdem werden wir neue Regularien brauchen. Eine Möglichkeit besteht darin, die gemeinsame Nutzung von Daten zu einer Standardbedingung für die Erteilung einer Betriebsgenehmigung zu machen. Privatunternehmen, die Strom erzeugen, 5G-Netze verwalten, städtische Straßen nützen oder eine Baugenehmigung beantragen, müssten relevante Daten in einer entsprechend standardisierten, anonymisierten und maschinenlesbaren Form bereitstellen.

Das derzeitige Unvermögen zur Mobilisierung künstlicher Intelligenz ist einerseits Ausdruck der Dominanz von Geschäftsmodellen zur Datensammlung, aber auch eines tiefen Ungleichgewichts der öffentlichen institutionellen Strukturen. Die Europäische Union verfügt beispielsweise über große Finanzinstitutionen wie die Europäische Investitionsbank, aber über keine vergleichbaren Einrichtungen, die auf die Abstimmung des Daten- und Wissensflusses spezialisiert sind. Wir haben den Internationalen Währungsfonds und die Weltbank, aber keinen Weltdatenfonds.

Dieses Problem ist nicht unlösbar. Doch es muss anerkannt und ernst genommen werden. Vielleicht gelingt es dann, einen winzigen Teil der enormen Finanzmittel, die derzeit in grüne Investitionen fließen, in Richtung der so dringend benötigten Finanzierung grundlegender Daten- und Wissenszusammenführung zu lenken.

Aus dem Englischen von Helga Klinger-Groier, in Kooperation mit Project Syndicate

Mehr zum Thema

    Eine neue finanzpolitische Strategie für Deutschland
    Wie der Tankrabatt zum Zankapfel wurde
    What’s cooking in Brussels
    Ein inflationsangepasster Gesellschaftsvertrag für Europa