Eine Flasche Wasser pro Email: die Umweltkosten der KI

28/09/2024 Siegfried Gendries Energie & Wasser 0

(Blick in die Medien) Künstliche Intelligenz braucht Strom. Aber auch Wasser? Klar doch! Denn Rechenzentren benötigen Kühlung, und dafür brauchen die meisten sehr viel Wasser. Umgerechnet werde für die KI-gestützte Formulierung einer Mail eine 1/2-Liter Flasche virtuelles Wasser benötigt, haben US-Wissenschaftler im Auftrag der WASHINGTON POST berechnet. Aber der immense Wasserverbrauch beginnt schon früher, nämlich beim Training von KI-Modellen. Wer hätte gedacht, wieviel Wasser dabei verbraucht wird…

Was die KI nicht kann: Die von ihr verbrauchten Wassermengen für die Öffentlichkeit transparent zu machen. Um die Nachhaltigkeit und Effizienz von diesen Systemen beurteilen zu können, sollte der Wasser-Fußabdruck der KI-Nutzung beim Nachhaltigkeitsreporting der Unternehmen offengelegt werden müssen.

Das Thema Einsatz von virtuellem Wasser bei der KI-Nutzung stammt aus einem aktuellen Artikel der WASHINGTON POST. Die Zeitung hat mit Forschern der University of California, Riverside, zusammengearbeitet, um zu ermitteln, wie viel Wasser und Strom das ChatGPT von OpenAI unter Verwendung des im März 2023 veröffentlichten GPT-4-Sprachmodells verbraucht, um eine durchschnittliche 100-Wörter-Email zu formulieren.

Jede Eingabeaufforderung auf ChatGPT durchläuft einen Server in einem Rechenzentrum, der Tausende von Berechnungen durchführt, um auf Basis eines trainierten Modells die „erfahrungsgemäß“ geeignetsten Wörter für eine Antwort zu ermitteln. Für den Betrieb der Server wird Energie benötigt und Wasser für die Kühlung der Anlagen – sowie ggf. für die Energieerzeugung. Wieviel Wasser tatsächlich eingesetzt wird, halten die Rechenzentrenbetreiber wie in einer Black-Box unter Verschluss. Daher ist der wichtige und enorme Wasserverbrauch von KI-Modellen, d.h. deren Training und Nutzung bisher nicht bekannt. Beispielsweise hat das Training von GPT-3 in den Rechenzentren von Microsoft in den USA 700.000 Liter sauberes Wasser direkt für Kühlzwecke genutzt und verdampft. Aber diese Information wurde versucht geheim zu gehalten. Angesichts zunehmender Nutzungskonkurrenzen und Konflikte um die Ressource Wasser und die Frage der Standortentscheidungen für die Ansiedlung von Rechenzentren und der Nutzung von KI, dürfte es von großem öffentlichen Interesse sein, dass der weltweite KI-Bedarf im Jahr 2027 für 4,2 bis 6,6 Milliarden Kubikmeter Wasserentnahme verantwortlich sein könnte, was der gesamten jährlichen Wasserentnahme für Trinkwasserzwecke in Deutschland entspricht.

Die Forscher der University of California zeigen in ihrer Studie (s. Quelle), dass für die Wassereffizienz in den Rechenzentren neben technologischen auch räumliche und zeitliche Fakten wichtig sind. So wird in Rechenzentren, die im Süden der USA angesiedelt sind, mehr Wasser für Kühlung benötigt als in jenen in Skandinavien. Gleichzeitig ist der Kühlbedarf im Winter geringer als im Sommer. Wer die KI nutzt, wird darauf keinen Einfluss haben, aber wann und wo ein KI-Modell trainiert wird, ist für den Wasser-Fußabdruck erheblich. Die Forscher fordern, dass der Wasser-Fußabdruck zusammen mit dem Kohlenstoff-Fußabdruck ganzheitlich zu betrachtet werden sollte, um eine wirklich nachhaltige KI zu ermöglichen – der Wasser-Fußabdruck von KI-Modellen sollte nicht länger unter dem Radar bleiben. Diese Feststellung verbinden sie mit der Forderung, die Transparenz des Wasser-Fußabdrucks von KI-Modellen zu erhöhen, einschließlich der Offenlegung von mehr Informationen über Betriebsdaten und der Information der Nutzer über die Wassereffizienz während der Laufzeit.

Die Rechenzentren-Betreiber und KI-Unternehmen werden diese Aspekte hoffentlich bald in ihrem Nachhaltigkeitsreporting berücksichtigen.

Quellen und Weiterführendes

Beitragsfoto: mikdam von Canstockphoto

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