Generative KI könnte bis 2030 bis zu 5 Millionen Tonnen Elektroschrott erzeugen

Künstliche Intelligenz wird immer besser darin, ihre menschlichen Schöpfer nachzuahmen. Generative KI kann inzwischen überzeugend Gespräche führen, Kunst erzeugen, Filme produzieren und sich sogar selbst beibringen, wie sich Computerspiele nachbauen lassen.

Doch wie eine neue Studie von Forschenden der Chinese Academy of Sciences und der Reichman University in Israel warnt, könnte KI dabei unbeabsichtigt auch ein deutlich weniger rühmliches Merkmal der modernen Menschheit kopieren: die Umwelt mit Abfall zu belasten.

Generative KI und grosse Sprachmodelle (LLMs): Leistungsfähig, aber hardwarehungrig

Angetrieben durch den rasanten Boom generativer KI-Systeme – darunter Chatbots wie ChatGPT und andere Werkzeuge zur Inhaltserstellung – könnten bis zum Ende dieses Jahrzehnts zusätzlich zwischen 1.2 Millionen und 5 Millionen Tonnen Elektroschrott anfallen.

Im Fokus der Studie stehen insbesondere grosse Sprachmodelle (Large Language Models, LLMs). Das sind KI-Programme, die menschliche Sprache verstehen und erzeugen können und darüber hinaus verwandte Aufgaben erledigen.

LLMs werden mit riesigen Textdatensätzen trainiert. Dabei erkennen sie statistische Zusammenhänge, die den Regeln und Mustern von Sprache zugrunde liegen, und nutzen diese, um ähnliche Inhalte zu erzeugen – was zu erstaunlichen Fähigkeiten führt, etwa Fragen zu beantworten, Bilder zu generieren oder Texte zu schreiben.

Neben den vielen Vorteilen hat generative KI jedoch eine Reihe philosophischer und praktischer Fragen aufgeworfen: von Sorgen, dass KI Arbeitsplätze verdrängen könnte, bis hin zu Befürchtungen, sie könne von Menschen missbraucht werden, uns täuschen oder sogar ein Bewusstsein entwickeln und sich auflehnen.

Prognose zum Elektroschrott: Vier Szenarien bis 2030

Wie die neue Studie betont, schlägt sich der KI-Boom inzwischen auch in einer weiteren Debatte nieder: der voraussichtlich erheblichen Menge an zusätzlichem Elektroschrott, die diese Technologie indirekt verursachen könnte.

Generative KI ist auf schnelle technologische Fortschritte angewiesen – sowohl bei der Hardware-Infrastruktur als auch bei Chips. Die notwendigen Aufrüstungen, um mit dem Wachstum der Technologie Schritt zu halten, könnten bestehende Elektroschrott-Probleme weiter verschärfen, so die Autorinnen und Autoren, abhängig davon, ob und wie Massnahmen zur Abfallvermeidung umgesetzt werden.

„LLMs demand considerable computational resources for training and inference, which require extensive computing hardware and infrastructure,“ schreiben die Studienautorinnen und -autoren. „This necessity raises critical sustainability issues, including the energy consumption and carbon footprint associated with these operations.“

Bisher, so die Forschenden, habe sich die Forschung vor allem mit dem Energiebedarf von KI-Modellen und den damit verbundenen CO₂-Emissionen beschäftigt. Deutlich weniger Aufmerksamkeit sei hingegen auf die physischen Materialien im Lebenszyklus der Modelle sowie auf den Elektronikschrott-Strom gefallen, den die eingesetzte Ausrüstung hinterlässt.

Unter der Leitung von Peng Wang, einem Experten für Ressourcenmanagement am Key Lab of Urban Environment and Health der Chinese Academy of Sciences, berechnete das Team eine Prognose möglicher Elektroschrott-Mengen, die zwischen 2020 und 2030 durch generative KI entstehen könnten.

Dafür entwickelten die Forschenden vier Szenarien, die sich im Ausmass von Produktion und Nutzung generativer KI-Systeme unterscheiden – von einer aggressiven Variante mit breiter, intensiver Nutzung bis hin zu einem konservativen Szenario mit stärker begrenztem Einsatz.

Im aggressiveren Szenario könnte der durch generative KI verursachte Elektroschrott zwischen 2023 und 2030 auf bis zu 5 Millionen Tonnen ansteigen. Der jährliche Elektroschrott könnte zum Ende des Jahrzehnts sogar 2.5 Millionen Tonnen erreichen. Das entspräche in etwa dem Fall, dass jede Person auf der Erde ein Smartphone wegwirft.

Für das Hochlast-Szenario prognostiziert die Studie ausserdem, dass der zusätzliche KI-Elektroschrott 1.5 Millionen Tonnen Leiterplatten sowie 500,000 Tonnen Batterien umfassen könnte. In solchen Batterien können gefährliche Stoffe wie Blei, Quecksilber und Chrom enthalten sein.

Zum Vergleich: Allein im vergangenen Jahr wurden lediglich 2.6 Tausend Tonnen Elektronik aus KI-spezialisierter Technologie entsorgt. Gleichzeitig wird erwartet, dass die gesamte Menge an Elektroschrott aus Technologie insgesamt bis 2030 um etwa ein Drittel auf 82 Millionen Tonnen steigt – ein Hinweis darauf, dass KI ein ohnehin gravierendes Problem weiter verstärken kann.

Kreislaufwirtschaft gegen KI-Elektroschrott: Lebensdauer verlängern und Modelle wiederverwenden

Indem Peng und seine Kolleginnen und Kollegen die unterschiedlichen Szenarien gegenüberstellen, unterstreichen sie einen zentralen Punkt: Generative KI muss nicht zwangsläufig eine derart hohe Elektroschrott-Last verursachen.

Die Forschenden verweisen darauf, dass die International Energy Agency und viele Technologieunternehmen Strategien der Kreislaufwirtschaft befürworten, um Elektroschrott zu reduzieren.

Laut der neuen Studie zählen Lebensdauerverlängerung und Modellwiederverwendung zu den wirksamsten Ansätzen. Gemeint ist, bestehende Infrastruktur länger zu nutzen und zentrale Materialien sowie Module im Rahmen der Wiederaufbereitung erneut einzusetzen.

Durch die Umsetzung solcher Kreislaufwirtschaftsstrategien liessen sich die Elektroschrott-Belastungen durch generative KI den Angaben der Forschenden zufolge um bis zu 86 percent senken.

Die Studie erschien in Nature Computational Science.