Welt
Künstliche Intelligenz, Wasser oder warum man sich bei der KI nach ihrem Gebrauch nicht „bedanken“ muss
Sprachmodelle und neuronale Netzwerke erledigen alles blitzschnell – sie schreiben schneller als man brauchen würde, um es durchzulesen. Allerdings verbirgt sich hinter der Schnelligkeit der Antworten auch ein riesiger Ressourcenverbrauch.
Das Trainieren und die Anwendung der Sprachmodelle GPT-3 und GPT-4 ist bereits für 1-2 % des weltweiten Stromverbrauchs verantwortlich.
Das Wasser, das im Prozess der Erarbeitung und Nutzung der Künstlichen Intelligenz verwendet wird, bleibt für uns eine „unsichtbare“ Ressource, aber ihre Bedeutung ist riesengroß. In manchen Teilen der Welt kommt dieses Problem besonders stark zum Vorschein: im Jahr 2023 haben die Einwohner von Uruguay gegen den Bau eines Google-Datenverarbeitungszentrums in den herrschenden Dürrebedingungen protestiert.
GPT-3-Modelle verbrauchen 500 Milliliter Wasser für die Bearbeitung von 10-50 Anfragen. Nach dem Erscheinen von GPT-4 ist die Menge des zu verbrauchenden Wassers vermutlich beachtlich gestiegen.
Datenverarbeitungszentren verwenden das Wasser zu unterschiedlichen Zwecken:
Kühltürme
Das sind geschlossene Systeme, die mehrfach dasselbe Wasser nutzen. Wasserverlust erfolgt nur durch Verdampfung, daher sollte die Wasserqualität hoch sein – wodurch die Verdampfung verlangsamt wird.
Kühlsysteme mithilfe der Außenluft
Hier wird die Außenluft verwendet. Allerdings wird das Wasser sowieso bei heißem Wetter verbraucht (wenn die Temperatur 27 °C überschreitet) oder bei zu trockener Luft. Ungeachtet der allgemeinen Sparsamkeit dieses Systems führt dies zu Problemen während der Hitze, wenn der Wasserbedarf ohnehin schon hoch ist. In diesen Bedingungen können die Datenverarbeitungszentren die Situation verschlimmern, indem sie sich zusätzlich auf die Ökosysteme in Regionen mit einer großen Anzahl ähnlicher Objekte auswirken.
Elektrizität
Für den Betrieb der Datenverarbeitungszentren wird Strom benötigt, dessen größter Teil nach wie vor aus nicht erneuerbaren Quellen gewonnen wird. Die Menge des bei der Energieproduktion zu verbrauchenden Wassers hängt von den verwendeten Ressourcen ab. So haben zum Beispiel im Jahr 2022 die globalen Datenverarbeitungszentren des Unternehmens Meta 41,1 Milliarden Liter Wasser verbraucht – das ist ein Volumen, das mit dem Ülemiste-See in Estland vergleichbar wäre.
Mikrochip-Produktion
Die Produktion der Mikrochips – ist ein Prozess, der eine riesige Menge an Wasser erfordert. Genaue Daten zum Verbrauch stehen noch nicht fest, aber es ist bekannt, dass nach der Produktion im Wasser eine Menge von radioaktiven Abfällen zurückbleibt, von denen mehr als die Hälfte nicht verarbeitet werden.
Trainieren der Künstlichen Intelligenz
Das Trainieren der Sprachmodelle erfordert auch einen beachtlichen Aufwand. So wurden für die Erschaffung von GPT-3 etwa 5,4 Millionen Liter Wasser verbraucht. Zum Vergleich: um 42 solche Modelle zu erschaffen, wird so viel Wasser benötigt wie im italienischen Comer See enthalten ist.
Man sollte also bewusst an die Benutzung der künstlichen Intelligenz herangehen – genau wie an die Verwendung von Plastik. Das ist ein innovatives Produkt mit jeder Menge nützlicher Anwendungsmöglichkeiten, aber sein ökologischer Fußabdruck bleibt beachtlich. Wenn keine Notwendigkeit besteht, sollte man lieber die Nutzung der neuronalen Netzwerke einschränken.
Eine kleine Anmerkung:
Das Wasser, das im Prozess der Erarbeitung und Nutzung der Künstlichen Intelligenz verwendet wird, bleibt für uns eine „unsichtbare“ Ressource, aber ihre Bedeutung ist riesengroß. In manchen Teilen der Welt kommt dieses Problem besonders stark zum Vorschein: im Jahr 2023 haben die Einwohner von Uruguay gegen den Bau eines Google-Datenverarbeitungszentrums in den herrschenden Dürrebedingungen protestiert.
GPT-3-Modelle verbrauchen 500 Milliliter Wasser für die Bearbeitung von 10-50 Anfragen. Nach dem Erscheinen von GPT-4 ist die Menge des zu verbrauchenden Wassers vermutlich beachtlich gestiegen.
Datenverarbeitungszentren verwenden das Wasser zu unterschiedlichen Zwecken:
Kühlung der Datenverarbeitungszentren
Datenverarbeitungszentren verwenden eine beachtliche Menge an Wasser, hauptsächlich für die Abkühlung der Server. Fast die gesamte durch die Server verbrauchte Energie wird in Wärme umgewandelt. Um eine Überhitzung zu vermeiden, wird eine Kühlung eingesetzt, die auf zweierlei Arten organisiert werden kann:Kühltürme
Das sind geschlossene Systeme, die mehrfach dasselbe Wasser nutzen. Wasserverlust erfolgt nur durch Verdampfung, daher sollte die Wasserqualität hoch sein – wodurch die Verdampfung verlangsamt wird.
Kühlsysteme mithilfe der Außenluft
Hier wird die Außenluft verwendet. Allerdings wird das Wasser sowieso bei heißem Wetter verbraucht (wenn die Temperatur 27 °C überschreitet) oder bei zu trockener Luft. Ungeachtet der allgemeinen Sparsamkeit dieses Systems führt dies zu Problemen während der Hitze, wenn der Wasserbedarf ohnehin schon hoch ist. In diesen Bedingungen können die Datenverarbeitungszentren die Situation verschlimmern, indem sie sich zusätzlich auf die Ökosysteme in Regionen mit einer großen Anzahl ähnlicher Objekte auswirken.
Elektrizität
Für den Betrieb der Datenverarbeitungszentren wird Strom benötigt, dessen größter Teil nach wie vor aus nicht erneuerbaren Quellen gewonnen wird. Die Menge des bei der Energieproduktion zu verbrauchenden Wassers hängt von den verwendeten Ressourcen ab. So haben zum Beispiel im Jahr 2022 die globalen Datenverarbeitungszentren des Unternehmens Meta 41,1 Milliarden Liter Wasser verbraucht – das ist ein Volumen, das mit dem Ülemiste-See in Estland vergleichbar wäre.
Mikrochip-Produktion
Die Produktion der Mikrochips – ist ein Prozess, der eine riesige Menge an Wasser erfordert. Genaue Daten zum Verbrauch stehen noch nicht fest, aber es ist bekannt, dass nach der Produktion im Wasser eine Menge von radioaktiven Abfällen zurückbleibt, von denen mehr als die Hälfte nicht verarbeitet werden.
Trainieren der Künstlichen Intelligenz
Das Trainieren der Sprachmodelle erfordert auch einen beachtlichen Aufwand. So wurden für die Erschaffung von GPT-3 etwa 5,4 Millionen Liter Wasser verbraucht. Zum Vergleich: um 42 solche Modelle zu erschaffen, wird so viel Wasser benötigt wie im italienischen Comer See enthalten ist.
Man sollte also bewusst an die Benutzung der künstlichen Intelligenz herangehen – genau wie an die Verwendung von Plastik. Das ist ein innovatives Produkt mit jeder Menge nützlicher Anwendungsmöglichkeiten, aber sein ökologischer Fußabdruck bleibt beachtlich. Wenn keine Notwendigkeit besteht, sollte man lieber die Nutzung der neuronalen Netzwerke einschränken.
Eine kleine Anmerkung:
- Wenn man googeln kann – sollte man googeln.
- Wenn man selber nachdenken kann – sollte man selber nachdenken.
- Formulieren Sie die Anfragen maximal konkret und detailliert, um gleich beim ersten Mal die erwünschte Antwort zu erhalten.
- Starten Sie ihre Anfragen nachts oder an den Wochenenden, wenn die Server weniger belastet sind.
- Vermeiden Sie nach Möglichkeit das Generieren von Bildern und Versenden von Fotos über die neuronalen Netzwerke.
- Schicken Sie keine überflüssigen Kommentare, um die Menge der Anfragen zu minimeren.
Dieser Artikel erschien zuerst in der estnischen Zeitschrift Narvamus im Rahmen des von der EU kofinanzierten Projekts PERSPECTIVES für unabhängigen, konstruktiven, multiperspektivischen Journalismus. >>> Mehr über PERSPECTIVES