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.
Du möchtest bei deiner Software, auf deiner Webseite oder im Berufsalltag CO2 sparen? Dann ist es sinnvoll, nachzuvollziehen, wie effizient das funktioniert. In unserem Ratgeber erhältst du eine Starthilfe für CO2-Tracker, mit denen du Apps, Webseiten und KI im Blick behältst.
74 Prozent der Behauptungen über die Klimavorteile von KI seien unbewiesen, stellt der Report "The AI climate hoax" fest. Besonders problematisch: Kleine Anwendungen mit tatsächlichem Klimanutzen dienten dazu, große umweltschädliche Anwendungen zu rechtfertigen. Die Verfasser:innen fordern daher eine differenzierte Betrachtung.
Von einer Flut an Werbung bis hin zu KI-Übersichten – die Wahl einer datenschutzorientierten, klimafreundlichen Suchmaschine kann schwierig sein. Hier ist unser praktischer Leitfaden.
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.
Ein Team aus Forschenden hat KI-gesteuerte Roboter entwickelt, die dabei helfen sollen, Europas gigantische Berge an Elektroschrott zu bewältigen.
KI-Nutzer:innen und -Entwickler:innen können auf die Nachhaltigkeit eines KI-Modells einwirken. Wir stellen wesentliche Schritte vor.
Fehlende Sprachvielfalt führt dazu, dass moderne KI Systeme Milliarden Menschen ausgrenzt. Das verschärft wirtschaftliche, soziale und technologische Ungleichheiten. Doch es gibt Hoffnung.
