Dieser Eintrag ist Teil eines Portfolioprojekts namens Mensch, Maschine und Sprache. Wenn ihr mehr darüber wissen wollt, schaut mal rechts bei der Seite "Mensch, Maschine und Sprache" vorbei!
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Die ungreifbare Kraft und Rechenleistung von LLMs kommen
nicht aus dem nirgendwo. Die „Cloud“ ist kein abstraktes Netz im Himmel,
sondern fest in riesigen Datenzentren verankert (die meisten in den USA),
die riesige Mengen an Energie und Kühlwasser benötigen, um einwandfrei zu
funktionieren. Im Zuge der Klimakrise ist es unabdingbar, diese Kosten bei der
Entwicklung und Erhaltung von LLMs mit einzuberechnen und auf nachhaltigere
Energiequellen umzusteigen (vgl. Bender et al. 2021: 613). Dabei sind die hohen
Preise und negativen Konsequenzen der energiehungrigen Datenzentren bereits
jetzt sowohl auf großer als auch auf kleiner Skala zu sehen. In einem Interviewmit BBC berichtet eine Frau, neben deren Haus ein Datenzentrum für Meta gebaut
wurde, wie ihr Wasser seitdem verschmutzt ist. Sie kann es nicht mehr trinken
und durch den niedrigen Wasserdruck muss sie Eimer mit Wasser benutzen, um ihre
Toilettenspülung betätigen zu können.
Auf großer Skala sehen die Fakten nicht besser aus. Der geschätzte Energieverbrauch für eine normale Googlesuche (ohne KI-Antwort) liegt laut de Vries bei 0,3 TWh; der Energieverbrauch für einen Prompt in ChatGPT hingegen bei 2,9TWh (de Vries 2023: 2193). Dazu kommt, dass viele Cloud-Computing-Anbieter, wie Amazon-AWS oder Microsoft, den Großteil ihrer Energie aus nicht erneuerbaren Energiequellen schöpfen (jeweils 80% und 64%) (Strubell et al. 2019: Abschnitt 2). Damit ChatGPT (sowie die meisten anderen KI-Anbieter) nicht schlecht dasteht, wurden seit GPT-3 keine offiziellen Informationen zum Energieverbrauch veröffentlicht, wobei anzunehmen ist, dass das leistungsstärkere GPT-5 energiekostenreicher ist. Diese Intransparenz ist eine Strategie, die es schwermacht, KI-Firmen verantwortlich zu halten.
Bender et. al. betonen dabei, dass die negativen Konsequenzen der Klimakrise, die durch KI und dessen hohe Energiekosten und CO2-Ausstöße befeuert werden, nicht alle Menschen gleich schwer treffen: das Stichwort ist Umweltrassismus. Marginalisierte Menschengruppen, vor allem Menschen in Entwick-lungsländern, sind die ersten, die unter den Konsequenzen leiden und den Preis für Spitzentechnologien zahlen — meistens ohne von ihnen profitieren zu können (vgl. Bender et al. 2021: 612–613). Dabei werden die Sprachtechnologien (wie ChatGPT oder Amazon Alexa) für diejenigen entwickelt, die bereits das meiste Privileg in der Welt besitzen. Im Jahr 2025 sind nur 67,9% der Menschen Internetnutzer:innen, rund 30% können also von den Vorteilen der Sprachtechnologien nicht profitieren. Die Frage ist also auch, wer es sich leisten kann, diese Technologien zu kaufen und für wen sie hergestellt wurden (vgl. Bender et al. 2021: 613).
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Ein Beitrag von Daphne Glinzig
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