Den verborgenen Durst der KI stillen

In den letzten Jahren hat das Versprechen der künstlichen Intelligenz (KI) Technologen und die breite Öffentlichkeit gleichermaßen fasziniert. Das Potenzial, durch maschinelles Lernen zu lernen, vorherzusagen und zu simulieren, insbesondere bei großen Sprachmodellen wie GPT-3, ist in der Tat faszinierend. Allerdings haben diese digitalen Wunderwerke einen versteckten Preis: Wasser.

Ja, das hast du richtig gelesen. Unsere KI-Begleiter sind Wasserfresser.

Die Verwendung eines Tools wie ChatGPT kann so erfrischend sein wie ein Sprung in einen Pool an einem heißen Tag, insbesondere wenn es eine angepasste Codezeile bereitstellt, nach der Sie stundenlang gesucht haben. Aber so wie Sie vielleicht überrascht sind, dass der Pool nach dem Schwimmen wieder aufgefüllt werden musste, werden Sie vielleicht auch erstaunt sein, wenn Sie feststellen, dass ein 15-minütiges Gespräch mit Ihrem KI-Freund möglicherweise etwa einen halben Liter Süßwasser verbraucht hat.

Das mag zunächst kontraintuitiv erscheinen. Warum sollte KI, eine rein digitale Einheit, Wasser brauchen? Wie in einem aktuellen Forschungsbericht mit dem Titel „Making AI Less ‚Thirsty‘: Uncovering and Addressing the Secret Water Footprint of AI Models“ von Li et al. enthüllt wurde, stellt sich heraus, dass Technologiefirmen große Mengen Wasser für KI-Training und -Laufen verbrauchen Rückschlüsse auf ihre riesigen Computerfirmen.

Der für das KI-Training erforderliche intensive Rechenaufwand erzeugt erhebliche Wärme. Um diese Wärme abzuleiten, verwenden Unternehmen Kühltürme, in denen Wasser verdampft. Durch diesen Prozess verschlingt die KI folglich Wasser – genauer gesagt Süßwasser.

Das Papier schätzt, dass die Schulung eines Modells wie GPT-3 in den hochmodernen US-Rechenzentren von Microsoft direkt 700.000 Liter sauberes Süßwasser verbrauchen könnte. Würde die Schulung in den asiatischen Rechenzentren von Microsoft stattfinden, würde sich dieser Verbrauch verdreifachen.

Noch erstaunlicher sind die Auswirkungen des KI-Einsatzes auf das Wasser. Beispielsweise wurden im Juni 2023 schätzungsweise 1,6 Milliarden Nutzerbesuche auf ChatGPT verzeichnet. Wenn jede Interaktion einen halben Liter Wasser verbraucht, werden jeden Monat Hunderte Millionen Liter Süßwasser allein für unsere digitalen Gespräche verbraucht.

Da KI in immer mehr Apps und Geräte integriert wird, wird dieser Verbrauch und der daraus resultierende Wasserverbrauch dramatisch ansteigen. Bald werden KI-gestützte Bankinteraktionen, Website-Schnittstellen, E-Commerce und sogar alltägliche Haushaltsaufgaben alltäglich sein. Infolgedessen wird auch der Wasserverbrauch steigen, was unsere ohnehin begrenzten Süßwasserressourcen noch stärker belastet.

Die Bewältigung dieser zunehmenden Wasserkrise erfordert einen vielschichtigen Ansatz. Die Autoren der Studie schlagen vor, dass Technologieunternehmen ihre Schulungszeiten auf Zeiten mit geringerer Hitze verlegen und so den Wasserbedarf senken könnten. Dies könnte jedoch im Widerspruch zu den Bemühungen zur CO2-Reduzierung stehen, da Solarenergie in der heißesten Zeit des Tages am leichtesten verfügbar ist.

In dieser Situation kann bürgerschaftlicher und öffentlicher Druck eine entscheidende Rolle spielen. Durch die Umsetzung geeigneter Wasserpreisstrategien können Städte und Bundesstaaten Technologieunternehmen dazu anregen, ihren Wasserverbrauch zu reduzieren. Ähnlich wie die Verbesserungen der Energieeffizienz in Rechenzentren im letzten Jahrzehnt könnten erhöhte Aufmerksamkeit und Druck auch zu radikalen Verbesserungen der Wassernutzungseffizienz führen.

Hier gibt es kein Allheilmittel; Das Problem ist ebenso kompliziert wie dringend. Technologiefirmen, die sich verpflichtet haben, bis 2030 „wasserpositiv“ zu werden, prüfen Strategien wie die Regenwassersammlung und „adiabatische Kühlung“, bei der Luft anstelle von Wasser verwendet wird. Aber selbst mit diesen Eingriffen werden die prognostizierten Einsparungen durch das Ausmaß des Wasserverbrauchs durch KI-Modelle in den Schatten gestellt.

Allerdings wäre dieser Fortschritt nur ein Tropfen auf den heißen Stein im Vergleich zur umfassenderen Herausforderung der Wasserknappheit. Der Wasser-Fußabdruck von KI ist zwar nur die Spitze des Eisbergs, aber er ist ein Indikator für eine größere, drohende Krise. Da unser digitaler Durst wächst, müssen wir sicherstellen, dass er uns in der realen Welt nicht im Stich lässt. Es ist an der Zeit, dass alle Beteiligten – Technologieunternehmen, Regierungen und Verbraucher – sich mit den versteckten Wasserkosten unserer digitalen Begleiter befassen und auf eine wirklich nachhaltige KI umsteigen.

SM Mashrur Arafin Ayonist eine Doktorandin an der Universität Dhaka mit Interesse an den Schnittstellen von Geschlecht, Technologie und feministischer Theorie.