CO2-Ausstoß bei der Erzeugung von KI-Bildern
Im Zuge einer Forschung von Hugging Face, einem Startup im Bereich Künstliche Intelligenz (KI), in Kooperation mit der renommierten Carnegie Mellon University, wurde der CO2-Fußabdruck von KI-Bildern analysiert. Die Experten kamen zu dem Schluss, dass der Kohlenstoffausstoß, der bei der Erstellung eines durch künstliche Intelligenz generierten Bilds entsteht, dem entspricht, was typischerweise beim Aufladen eines Smartphones anfällt. Dies betrifft ein breites Spektrum von Bildnutzung, von Stockbildern bis hin zu realistischen ID-Fotos.
Im Gegensatz dazu erfordert die Textgenerierung durch KI deutlich weniger Energie. Verglichen mit dem Aufladevorgang eines Smartphones, verbraucht die Erzeugung eines AI-unterstützten Texts lediglich 16 Prozent des aufgewandten Energievolumens. Egal ob es sich um ein KI-gesteuertes Chatbot-Gespräch oder die Verbesserung eines Textes handelt, der Energieaufwand ist weitaus geringer im Vergleich zur Bildgenerierung.
Studiendetails und Methodik
In der Studie von Hugging Face und der Carnegie Mellon University wurde nicht nur der Unterschied zwischen Text- und Bildgenerierung untersucht. Die Fachleute analysierten insgesamt 13 verschiedene KI-gesteuerte Aktivitäten und deren Kohlendioxidemissionen pro 1000 Gramm. Sie untersuchten alles, von Textzusammenfassungen über Bildbeschriftungen bis hin zur Textklassifikation.
Um Durchgängigkeit und Diversität innerhalb der Studie zu gewährleisten, führten die Forscher ihre Experimente mit 88 unterschiedlichen Modellen und 30 verschiedenen Datensätzen durch. Bei jedem Task wurden 1000 Aufforderungen bearbeitet, um den sogenannten "Carbon Code" zu ermitteln. Dieser erfasst sowohl den Energieverbrauch als auch den in diesem Zuge ausgestoßenen Kohlendioxid.
Ergebnisse der Studie
Die Studienergebnisse zeigen eindeutig, dass Aufgaben, bei denen KI zur Generierung neuen Contents eingesetzt wird, am energieaufwendigsten sind. Dazu zählen die Textgenerierung, Textzusammenfassungen, Bildbeschriftungen und insbesondere die Bildgenerierung. Erschreckenderweise kam heraus, dass diese letztgenannte den mit Abstand höchsten CO2-Ausstoß verursacht.
Auch der geringste Energieverbraucher wurde ermittelt: Textklassifikation, also das Zuordnen von Textpassagen zu bestimmten Kategorien, braucht hierbei weitaus weniger Energie. Dies könnte als Richtlinie dienen, bei welchen KI-gesteuerten Aufgaben der ökologische Fußabdruck in angemessenen Grenzen gehalten werden kann.
Aufruf zur Transparenz und Diskussion der Umweltauswirkungen
Angesichts dieser Erkenntnisse appellierten die Forscher von Hugging Face und der Carnegie Mellon University an alle Wissenschaftler und Praktiker im Bereich der KI, die Natur und Folgen ihrer Modelle transparent darzustellen. Ziel ist es, ein besseres Verständnis für die ökologischen Auswirkungen dieser Technologien zu schaffen. Das Ausmaß der Emissionen, die bei der Generierung eines KI-Bildes anfallen, mag zunächst unbedeutend wirken. Doch in Anbetracht der Popularität ist der Umweltimpact nicht zu unterschätzen.
Das ist besonders gut an dem Beispiel des OpenAI’s Chatbot, ChatGPT, nachzuvollziehen. Die Autoren der Studie betonen, dass der Bot in Spitzenzeiten bis zu zehn Millionen Nutzer pro Tag und heute bis zu 100 Millionen monatlich aktive Nutzer verzeichnet. Die hohe Frequentierung und Nutzung solcher öffentlicher KI-Modelle verstärkt das Volumen der Emissionen und hebt die Dringlichkeit des Themas hervor.