Beschreibung
Künstliche Intelligenz und insbesondere große generative Modelle können zu einem Anstieg der Kohlenstoffemissionen und des Wasserverbrauchs für ihr Training und ihren Betrieb führen.
Warum ist der Einfluss auf die Umwelt ein Anliegen für Basismodelle?
Das Trainieren und Betreiben großer KI-Modelle, der Bau von Rechenzentren und die Herstellung spezieller Hardware für KI können große Mengen an Wasser und Energie verbrauchen, was zu den Kohlenstoffemissionen beiträgt. Außerdem können Wasserressourcen, die für die Kühlung von KI-Rechenzentrumsservern verwendet werden, nicht mehr für andere notwendige Zwecke eingesetzt werden. Wenn sie nicht gemanagt werden, könnten sie den Klimawandel noch verschärfen
Erhöhte Kohlenstoffemissionen
Laut dem Quellenartikel führte das Training früherer Chatbots-Modelle wie GPT-3 zur Erzeugung von 500 Tonnen Treibhausgasemissionen - das entspricht etwa einer Million Kilometer, die ein herkömmliches benzinbetriebenes Fahrzeug fährt. Dasselbe Modell benötigte während der Trainingsphase mehr als 1.200 MWh - das entspricht der Energiemenge, die eine Million amerikanische Haushalte in einer Stunde verbrauchen.
Übergeordnetes Thema: AI-Risikoatlas
Anhand von Beispielen, über die in der Presse berichtet wurde, erläutern wir viele der Risiken der Stiftungsmodelle. Viele dieser Ereignisse, über die in der Presse berichtet wurde, sind entweder noch im Gange oder wurden bereits aufgeklärt, und ein Verweis darauf kann dem Leser helfen, die potenziellen Risiken zu verstehen und auf Abhilfemaßnahmen hinzuarbeiten. Die Hervorhebung dieser Beispiele dient nur der Veranschaulichung.