Was wir sehen, ist nur die Spitze des Eisbergs. Jedes KI-Modell hat bereits ein langes „Leben“ hinter sich, bevor es überhaupt zum Einsatz kommt – mit massiven Auswirkungen auf Menschen und Umwelt. Wirklich ressourcenschonende und gemeinwohlorientierte KI-Nutzung und -Entwicklung muss daher den gesamten Lebenszyklus im Blick haben.
Die Antworten des Sprachmodells sind weitgehend korrekt - jedoch stecken Fehler im Detail. Auf diese Weise spiegeln die Antworten von ChatGPT gesellschaftliche Missverständnisse über den Klimawandel wider.
Rechenzentren gefährden die Energiewende, verbrauchen kostbare Wasserressourcen und schaden der menschlichen Gesundheit. Können wir ihren Boom verlangsamen, bevor es zu spät ist?
... und du kannst ihr alle Fragen stellen, die dich interessieren. Das „Mutter Erde Telefon“ macht das möglich – vielleicht hast du unseren Planeten ja schon bald am anderen Ende der Leitung.
Ohne Datenarbeiter:innen gäbe es auch keine generative KI. Doch honoriert werden sie nicht – im Gegenteil. Aber: Ihre Stimmen werden lauter.
Generative KI wird trotz Halluzinationen, AI-Slop und einem enormen Ressourcenverbrauch noch als Universallösung in der Digitalisierung gesehen – auch in der Verwaltung. Für Stefan Kaufmann von Wikimedia Deutschland ist GenAI hier jedoch oft fehl am Platz. Und er regt zum Einsatz einer anderen Art von KI an.
Rechenzentren benötigen enorme Mengen an Energie. Aber die Nutzung ihrer Abwärme zum Heizen unserer Häuser ist eine riesige Chance. Infomaniak macht vor, wie das geht – und punktet nicht nur hier in Sachen Nachhaltigkeit.
Wie viele Ressourcen verbrauche ich, wenn ich KI-Chatbots nutze? Während Big-Tech-Unternehmen zu Angaben zu Energie-, Wasser-, und Ressourcenverbrauch schweigen, versucht das französische Non-Profit-Unternehmen GenAI Impact selbst zu messen. Das Tool EcoLogits kann dabei entweder per API-Schnittstelle oder direkt im Browser Schätzungen abgeben.
KI-Chatbots wie ChatGPT, Perplexity oder Gemini bereichern deinen Alltag, aber du machst dir Sorgen um die Nachhaltigkeit? Wir zeigen, wie sich Sprachmodelle sparsamer nutzen lassen – und fragen, ob das überhaupt sinnvoll ist.
