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.

Skobots soll Kindern in den USA indigene, traditionelle Sprachen beibringen. Der tragbare Roboter ist zudem gemeinschaftsorientiert und interaktiv.

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.

Das Startup Dryad aus Brandenburg hat ein Sensorsystem entwickelt, das im Brandfall Alarm schlägt. Damit sollen Waldbrände gestoppt werden, bevor sie schwer kontrollierbar sind.

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.

KI-Nutzer:innen und -Entwickler:innen können auf die Nachhaltigkeit eines KI-Modells einwirken. Wir stellen wesentliche Schritte vor.

Zu jeder Google-Suche eine KI-Anfrage, in jedem Update ein neues LLM-Feature. KI-Funktionen werden uns im Netz immer stärker aufgedrängt. Noch ein Grund, auf Open-Source und dezentrale Netzwerke zu setzen!