Deep Learning hinterläßt einen schrecklichen CO2-Fußabdruck

Deep Learning hinterläßt einen schrecklichen CO2-Fußabdruck.

New York, 6. Juni 2019
Die künstliche Intelligenzindustrie wird oft mit der Ölindustrie verglichen: Einmal abgebaut und raffiniert, können Daten, wie Öl, ein sehr lukratives Gut sein. Jetzt scheint es, dass die Metapher noch weiter reichen könnte. Wie sein Gegenstück zu fossilen Brennstoffen hat auch der Prozess des Tiefenlernens überproportionale Auswirkungen auf die Umwelt.
In einem neuen Beitrag führten Forscher der University of Massachusetts, Amherst, eine Ökobilanz für die Entwicklung mehrerer großer KI-Modelle durch. Sie fanden heraus, dass das Verfahren mehr als 626.000 Pfund Kohlendioxid-Äquivalenz ausstoßen kann – fast das Fünffache der Lebensdaueremissionen des durchschnittlichen amerikanischen Autos (und das schließt die Herstellung des Autos selbst ein).
Es ist eine widersprüchliche Quantifizierung von etwas, was KI-Forscher schon seit langem vermuten. „Während wahrscheinlich viele von uns dies auf einer abstrakten, vagen Ebene betrachtet haben, zeigen die Zahlen wirklich das Ausmaß des Problems“, sagt Carlos Gómez-Rodríguez, ein Informatiker an der Universität A Coruña in Spanien, der nicht an der Forschung beteiligt war. „Weder ich noch andere Forscher, mit denen ich diskutiert habe, konnten sich derart weitreichende Umweltauswirkungen vorstellen.“