Eine breitflächige Verbreitung von Künstlicher Intelligenz könnte laut der Studie bis 2030 das Aufkommen von Elektroschrott gegenüber 2023 auf das Tausendfache steigen lassen. Maßnahmen zur Verringerung dieser Müllmenge seien jedoch möglich, schreiben Peng Wang und Kollegen von der Chinesischen Akademie der Wissenschaften in Xiamen im Fachjournal "Nature Computational Science". Grundlage der Hochrechnungen ist ein Wechsel der Computersysteme etwa alle drei Jahre.
Für KI-Anwendungen wie ChatGPT sind umfassende Sprachmodelle nötig. "Große Sprachmodelle benötigen erhebliche Rechenressourcen für das Training, was eine umfangreiche Computerinfrastruktur voraussetzt", erklären die Autoren.
Mehr als nur Energie- und CO2-Bedarf
Bisherige Studien zu Künstlicher Intelligenz hatten vor allem den Energieverbrauch und den CO₂-Ausstoß untersucht. Wang und sein Team untersuchten nun explizit die Elektroschrott-Menge, die durch KI-Einsatz in verschiedenen Bereichen entsteht.
Die Forscher nahmen ein Szenario an, in dem große Sprachmodelle auch für den Alltag adaptiert werden, wie es etwa bei Suchmaschinen und sozialen Netzwerken bereits geschieht. Eine solche Verbreitung der KI würde den Bedarf an Rechenzentren zur Verarbeitung und Bereitstellung von KI-Modellen stark erhöhen.
Durch veraltete Server und Geräte könnte die Elektroschrott-Menge von etwa 2.550 Tonnen im Jahr 2023 auf 2,5 Millionen Tonnen bis 2030 anwachsen. Bei einem gemäßigteren Einsatz von KI könnte die Müllmenge 2030 zwischen 400.000 und 1,5 Millionen Tonnen betragen.
Große Chancen zur Reduzierung
Die Forscher berechneten zudem, wie verschiedene Maßnahmen die Elektroschrott-Menge senken könnten. Die wirksamste Maßnahme wäre, Server und Geräte nach drei Jahren nicht auszutauschen, sondern sie noch ein weiteres Jahr für einfachere KI-Aufgaben zu nutzen. Dies könnte die Müllmenge im Vergleich zur Basisannahme um 62 Prozent senken.
Durch Wiederaufbereitung von Systemmodulen wie Prozessoren und Speicher wäre eine Einsparung von 42 Prozent möglich. Zusätzlich könnten verbesserte Algorithmen das Aufkommen um 50 Prozent reduzieren, während effizientere Chips eine Verringerung um 16 Prozent bewirken würden.
Zusätzlicher Elektroschrott durch Smartphones und PCs
Die Forschergruppe um Wang verweist auch auf den aktuellen "Global E-Waste Monitor". Demnach könnte die Elektroschrott-Menge aus kleineren Geräten wie Smartphones und PCs bis 2030 auf etwa 43 Millionen Tonnen ansteigen.
Der durch KI-Server und Geräte entstehende Elektroschrott könnte bis 2030 im Basisszenario kumuliert etwa 5 Millionen Tonnen betragen und damit fast 12 Prozent dieser Menge ausmachen. Selbst das konservativste Szenario zeigt, dass KI rund 3 Prozent des Elektroschrott-Aufkommens kleinerer Elektronikgeräte verursachen könnte.
Kreislaufwirtschaft für mehr Nachhaltigkeit
Christiane Plociennik vom Deutschen Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI) in Kaiserlautern betont, dass die Datengrundlage für die im Basisszenario genutzten Annahmen zwar gering ist, die Untersuchung dennoch zeigt, dass es einer Kreislaufwirtschaft in der Informationstechnologie bedarf. Auch das konservative Szenario und die Prognose des "Global E-Waste Monitor" sprechen laut Plociennik für mehr Nachhaltigkeit.
"Wir müssen in der Gesellschaft ein Bewusstsein dafür schaffen, dass Cloud- und KI-Anwendungen in Rechenzentren mit hohem Ressourcenbedarf betrieben werden", so Plociennik. Eine Weiterverwendung von IT-Geräten sei daher einem Recycling vorzuziehen.
