Crypto-Mining, NFTs und jetzt generative KI: Immer wieder produziert die digitale Welt Technologien, die für kurze Zeit als Universallösung für alle möglichen Probleme gelten. Seit einigen Jahren sind es Sprachmodelle wie GPT oder Gemini, die Bürger:innen, Organisationen und Unternehmen angeblich nutzen müssen, um in der neuen KI-Welt zu überleben. Auf der anderen Seite wird deutlicher: Generative KI ist unzuverlässig, verstärkt Ungleichheiten und hat einen gewaltigen ökologischen Fußabdruck. Wirklich nachhaltige Sprachmodelle sucht man auch Jahre nach dem Launch von ChatGPT vergebens.
Aber wie finden wir heraus, wann der Einsatz von generative KI einen tatsächlichen Mehrwert hat? Ist es sinnvoll, dass Deutschland Milliarden in ein eigenes Sprachmodell investieren möchte oder gibt es zuverlässigere Technologien? Hierzu haben wir mit Stefan Kaufmann von Wikimedia Deutschland gesprochen, der dafür ein recht einfaches Prinzip verwendet.
Generative KI als magische „Silver Bullet“
„Ob es generative KI oder Blockchain ist – es gibt immer die Suche nach einer Silver Bullet“, sagt Stefan Kaufmann im Gespräch. Stefan arbeitet als Referent im Team Politik und öffentlicher Sektor bei Wikimedia Deutschland. Mit Silver Bullet meint Kaufmann Technologien und Praktiken, die als Universallösung für auftretende Probleme eingesetzt werden können. „Sprachmodelle profitieren davon,“, so Kaufmann, „dass sie sich magisch anfühlen, wenn man sie benutzt. Das verleitet dazu, Heil in diesen schnellen Lösungen zu suchen.“
In vielen Bereichen seien diese schnellen Lösungen aber höchst problematisch. Systeme wie Chat-GPT etwa sollen die Arbeit von Verwaltungsangestellten dadurch erleichtern, dass sie Daten aus Fließtexten entnehmen und die weitere Verwaltungsarbeit aufbereiten. In immer mehr Veröffentlichungen werde Beschäftigten des öffentlichen Sektors nahegelegt, eine große Bandbreite von Tätigkeiten mit Hilfe generativer KI-Systeme zu bearbeiten.
KI ist schlecht für die Umwelt?!
KI verursacht hohe CO2-Emissionen, hat einen großen Wasserfußabdruck und lässt unseren Berg an Elektroschrott noch schneller wachsen? Noch nie davon gehört oder du fragst dich jetzt, wie das zusammenhängt? Dann bitte hier entlang! Der Artikel Bei nachhaltiger KI geht es um mehr als grüne Rechenzentren gibt einen Überblick über die direkten und indirekten Auswirkungen von KI auf die Umwelt. Aus Nachhaltigkeitsperspektive mitbetrachtet werden dabei auch soziale und ökonomische Aspekte.
Aber, so Kaufmann weiterhin: „Sprachmodelle arbeiten immer mit Heuristik. Antworten klingen dabei plausibel, auch wenn sie nicht stimmen.“ Das bedeutet für Verwaltungsangestellte, dass sie alle generierten Datensätze, Texte und sonstige Inhalte noch einmal händisch prüfen müssen. Passiert dies im Anschluss an die vermeintliche Arbeitserleichterung nicht, steigt die Gefahr, dass Informationen falsch weitergegeben werden. Dass so wirklich Arbeitszeit eingespart wird, ist eher unwahrscheinlich. Dennoch setzen immer mehr Verwaltungen und Unternehmen Sprachmodelle ein.
„Werkzeuge [ … wie Sprachmodelle … ] werden häufig nur zum Selbstzweck eingeführt. Denn das wird politisch gefordert. Dadurch, dass man sie anwendet, ist man modern. Und folgt einer Applauslogik, die allein dadurch entsteht, dass man auf einen Hype aufspringen will“, kritisiert Stefan Kaufmann. Natürlich gebe es auch sinnvolle Einsatzmöglichkeiten für konnektionistische KI wie LLMs. So könne sie zum Beispiel die Texterkennung in Archiven verbessern. Bei der Digitalisierung von Archivmaterial kann ein Sprachmodell etwa Kontexte verstehen und so eine Handschrifterkennung dabei unterstützen, Worte und Sätze richtig zu interpretieren. Sprachmodelle jedoch inflationär einzusetzen, sei zu ressourcenintensiv und fräße Gelder auf, die man für sinnvollere Projekte nutzen könnte.
Linked Open Data oder die „gute, altmodische KI“
Kaufmann schlägt daher den Einsatz einer anderen Art von KI ein. Linked Data gehöre zur Familie der symbolischen KI und vermeide die Fehleranfälligkeit von großen Sprachmodellen. Computersysteme nutzen hierbei ausschließlich Daten, die so kodiert sind, dass Computersysteme sie logikbasiert und damit deterministisch auswerten können. Dabei bestehe keine Gefahr, dass es zu heuristischen Falschaussagen kommt.
Denn: „Alles, was nicht kodiert ist, kann nicht beantwortet werden. Nicht ‚Ja‘ oder ‚Nein‘ – es ist nicht beantwortbar. Das kann ein Vorteil sein, da ein System in diesem Falle nicht voller Inbrunst Falschinformationen produziert, sondern eine Fehlermeldung anzeigt“, erklärt Kaufmann.
Linked Data verstärke zudem die Wiederverwendbarkeit der Informationen, die als Open Data veröffentlicht werden können. So ließen sich Datensätze miteinander verknüpfen, um neue Zusammenhänge aufzubauen. Amtliche Quellen, so Kaufmann, könnte man mit eigenen Wissensdatenbanken oder gemeinschaftlichen Quellen wie WikiData sinnvoll miteinander verknüpfen.
Mit offenen Daten zu besserer Luft!
Wie wichtig die freie Verfügbarkeit von Daten ist, sehen wir im Nachhaltigkeitsbereich immer wieder. So konnte eine Gruppe Ehrenamtlicher in Polen etwa politische Veränderung dadurch bewirken, dass sie Daten zur Luftverschmutzung sammelten und frei verfügbar machten. Interessierte konnten diese Datensätze dann erweitern oder für Initiativen verwenden. Letztendlich verbesserte das die Luftqualität in Polen deutlich, wie wir im verlinkten Artikel erklären.
Der „Wann-ist-GenAI-sinnvoll-Werkzeugkasten“
Neben ethischen und ökologischen Risiken führt der aktuelle KI-Hype also auch dazu, dass Sprachmodelle den Einsatz sinnvoller Lösungen verhindern. Die Digitalisierung in der Verwaltung durch Linked-Open-Data voranzubringen, würde dagegen langfristig nicht nur Fehler vermeiden. Projekte aus der Zivilgesellschaft könnten die Daten auch dazu nutzen, um eigene Interessen durchzusetzen. Der Verein CorrelAid stellte etwa erhobene Daten zur Notwendigkeit von Fahrradparkplätzen in Paris frei zur Verfügung. Auch wenn daraus nicht direkt neue Parkplätze entstanden sind, können Bürger:innen die Daten dazu verwenden, um ein Bürgerbegehren einzureichen.
Um generative KI zu entzaubern und die Potenziale und Möglichkeiten sinnvoller einzuschätzen, schlägt Stefan Kaufmann einen Werkzeugkasten vor. Dieser orientiert sich am Verhältnismäßigkeitsgrundsatz, wie Kaufmann in einem Vortrag im Rahmen des Chaos Computer Clubs im Sommer 2025 erklärt. Dieser sei eigentlich dazu gedacht, „um abzuwägen, ob Eingriffe in individuelle Freiheiten gerechtfertigt und verhältnismäßig sind“. Daraus hat Kaufmann vier wesentliche Fragen vor dem Einsatz von generativer KI formuliert:
- Ist das Ziel legitim oder im Falle von GenAI überhaupt definiert?
- Ist GenAI zum Erreichen des Ziels wenigstens grundsätzlich geeignet?
- Ist GenAI erforderlich? Gibt es Alternativen mit weniger Nebeneffekten?
- Sind die Nebeneffekte für den erwarteten Erfolg angemessen?
Viele Befürworter:innen von generativer KI weisen als Antwort auf die Frage auf den Zeitvorteil hin, den die Systeme bringen sollen. Wie wir schon in unserem Ratgeber für einen möglichst ökologischen Umgang mit Sprachmodellen herausfinden konnten, stellt sich das aber oft als Trugschluss heraus. Warum das so ist, zeigt Stefan Kaufmann mit seinem Werkzeugkasten sehr gut.
Wie sieht eine grüne digitale Zukunft aus?
Elektroschrott, CO2-Emissionen durch KI, Wasserverbrauch von Rechenzentren – aktuell scheint die ungezügelte Digitalisierung nicht mit einem gesunden Planeten vereinbar. Doch es gibt viele Lösungen für eine ökologische und faire Digitalisierung – wir haben sie recherchiert:
Denn in Bezug auf die zweite Frage meint der IT-Experte: „Beim Einsatz für einen Wissensabruf kann man hier direkt ein Fragezeichen dranmachen. Habe ich einen Korrektheitsanspruch, fallen Sprachmodelle aktuell schlichtweg raus. Ich habe mir etwa ein kleines Hobby daraus gemacht, Chatbots von Kommunen zu fragen, ob der Bürgermeister [Anm. d. Red.: In seinem Beispiel hat Stefan Kaufmann den Namen des/der jeweiligen Bürgermeister:in eingetippt] diese oder jene Aufgaben übernimmt. Die Antwort ist dann oft: Ich weiß nicht, wer diese Person ist.“
Die dritte Frage zeigt schlussendlich die Crux, in die uns die aktuelle Debatte um Sprachmodelle bringt. Denn Alternativen mit weniger Nebeneffekten – darunter auch der Strom- und Wasserverbrauch – werden durch die den Hype um generative KI schlichtweg nicht gefördert. Hier braucht es ein Umdenken.
Dieser Artikel ist Teil des Dossiers „Digital und grün – Lösungen für eine nachhaltige Digitalisierung“, in dessen Rahmen wir Lösungen für eine ökologische und faire Digitalisierung vorstellen. Wir danken der Deutschen Bundesstiftung Umwelt (DBU) für die Projektförderung!
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