Künstliche Intelligenz könnte Elektroschrott-Menge steigen lassen

Künstliche Intelligenz (KI) verbreitet sich schnell. Geht es so weiter, könnte einer Studie zufolge in 2030 bis zu tausendmal mehr damit verbundener Elektroschrott entstehen als 2023.

Die Müllmenge liesse sich aber durch verschiedene Massnahmen deutlich verringern. Das schreibt eine Gruppe um Peng Wang von der Chinesischen Akademie der Wissenschaften in Xiamen im Fachjournal «Nature Computational Science».

Die Zahlen beruhen auf Modellrechnungen, bei denen alle drei Jahre ein Wechsel zu neueren Computersystemen zugrunde gelegt wurde.

Für KI-Anwendungen wie etwa ChatGPT werden grosse Sprachmodelle eingesetzt. «Grosse Sprachmodelle erfordern beträchtliche Rechenressourcen für Training, was eine umfangreiche Computerhardware und -infrastruktur erfordert», schreiben die Autoren.

Studien zu Nachhaltigkeit hätten sich bisher hauptsächlich auf den Energieverbrauch und den Kohlendioxidausstoss von KI-Modellen konzentriert.

Wang und Kollegen wollten hingegen wissen: Welche Mengen an Elektroschrott entstehen, wenn rechenintensive KI-Anwendungen auf immer mehr Gebieten zum Einsatz kommen?

Als Basis dient ein Szenario, in dem die Wissenschaftler von der Übernahme grosser Sprachmodelle auch für den täglichen Gebrauch ausgehen. So, wie es heute schon bei einigen Suchmaschinen und sozialen Plattformen erkennbar ist.

Bei einer so breiten KI-Anwendung müssten die Rechenzentren zum Training und zur Bereitstellung von KI-Modellen sehr schnell wachsen.

In der Folge könnte die Menge an Elektroschrott durch aussortierte Server und andere Geräte steigen: Von rund 2550 Tonnen im Jahr 2023 auf bis zu 2,5 Millionen Tonnen im Jahr 2030.

Bei Szenarien mit geringerem KI-Einsatz könnte die Schrottmenge in jenem Jahr auf 400'000 bis 1,5 Millionen Tonnen begrenzt bleiben.

Zudem berechneten die Forscher, wie stark verschiedene Massnahmen die Schrottmenge reduzieren könnten. Am effektivsten wäre es demnach, Server und andere Geräte nach drei Jahren nicht zu verschrotten.

Stattdessen sollte man diese noch ein Jahr länger für einfachere KI-Aufgaben oder für ganz andere Zwecke verwenden. Dies würde die Müllmenge im Vergleich zum Basisszenario um 62 Prozent verringern.

Wenn einzelne Module der Systeme wie etwa Prozessoren und Speicher aufbereitet und wiederverwendet würden, könnte dies 42 Prozent einsparen. Zudem böten verbesserte Algorithmen ein Einsparpotenzial von 50 Prozent, effizientere Chips eines von 16 Prozent.

Das Team um Wang verweist auch auf den jüngsten «Global E-Waste Monitor». Demnach wird sich die Schrottmenge durch kleinere Elektronikgeräte in den Jahren bis 2030 voraussichtlich auf gut 43 Millionen Tonnen summieren. Dazu zählen etwa Smartphones oder Personal Computer.

Der über die Jahre anfallende Müll von KI-Servern und -Geräten könnte bis 2030 beim Basisszenario kumuliert fünf Millionen Tonnen betragen. Also knapp 12 Prozent dieser Menge.

Beim zurückhaltendsten Szenario würde der durch Künstliche Intelligenz entstehende Elektromüll rund drei Prozent des Elektroschrotts der kleineren elektronischen Geräte ausmachen.

Christiane Plociennik vom Deutschen Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI) in Kaiserlautern wies darauf hin: Es gibt nur eine geringe Datengrundlage für jene Annahmen, die die Autoren beim Basisszenario getroffen haben.