by Matteo Bruni
Künstliche Intelligenz (KI) revolutioniert die strategische Vorausschau, insbesondere im Bereich plattformbasierter Lösungen, zur Bewältigung ökologischer Herausforderungen. Bei 4strat streben wir danach, KI in unser FSC Foresight Strategy Cockpit zu integrieren, um menschliche Expertise zu ergänzen und unsere Vorausschau-Fähigkeiten zu erweitern.
Kürzlich haben wir das Paper „KI-basierte Strategische Vorausschau zum Umweltschutz“ von Rožanec et al. (2023) überprüft. Diese Arbeit steht im Einklang mit unserer Mission, KI in plattformbasierte Vorausschau einzubinden, um nachhaltige Entscheidungsprozesse zu unterstützen. Es ist jedoch entscheidend, die potenziellen Vorteile der KI mit einem Bewusstsein für ihre Umweltauswirkungen in Einklang zu bringen.
Zusammenfassung des Papers
Rožanec et al. (2023) stellen den Environment Protection Foresighter vor, ein System zur Verbesserung der strategischen Vorausschau durch den Einsatz von KI. Zu den Hauptmerkmalen gehören:
- Fortschrittliche Datenanalyse: Nutzung von KI zur Gewinnung wertvoller Erkenntnisse aus umfangreichen Umweltdatensätzen zur Unterstützung der strategischen Planung
- Semantische Anreicherung: Einbindung semantischer Ebenen und Wissensgraphen zur Vertiefung des Datenverständnisses und der Vernetzung
- Feedback-Schleife mit Experten: Einbeziehung menschlicher Experten zur Verfeinerung von KI-generierten Erkenntnissen, was die Qualität der Vorausschau im Laufe der Zeit verbessert
- Fokus auf Umwelt-SDGs: Ausrichtung auf die Nachhaltigkeitsziele (SDGs) wie Klimaschutz, sauberes Wasser und bezahlbare saubere Energie
- Horizon Scanning: Identifikation aufkommender Trends und potenzieller zukünftiger Szenarien durch systematische Analyse
Auswirkungen auf plattformbasierte Vorausschau
Die Integration von KI in plattformbasierte Vorausschau-Tools wie das FSC bietet erhebliche Vorteile:
- Verbesserte Datenverarbeitung: KI ermöglicht die effizientere Analyse großer und komplexer Datensätze im Vergleich zu traditionellen Methoden und liefert Erkenntnisse in Echtzeit, die für die Entwicklung von Umweltstrategien entscheidend sind (Rožanec et al., 2023)
- Verbesserte Mustererkennung: Maschinelle Lernalgorithmen verbessern die Mustererkennung und Trendprognose, was zu genaueren und zuverlässigeren Vorausschau führt
- Erweiterte menschliche Expertise: KI fungiert als Verstärker für Experten, übernimmt datenintensive Aufgaben und ermöglicht es menschlicher Intelligenz, sich auf Interpretation und strategische Entscheidungsfindung zu konzentrieren.
- Gezielte Nachhaltigkeitsbemühungen: Durch die Ausrichtung der KI-Fähigkeiten auf Umwelt-SDGs können Vorausschau-Plattformen umsetzbare Erkenntnisse liefern, die direkt zu Nachhaltigkeitszielen beitragen.
Umweltbelastung durch KI
Trotz dieser Vorteile ist es wichtig, den ökologischen Fußabdruck von KI-Technologien zu berücksichtigen. KI-Modelle, insbesondere groß angelegte maschinelle Lernalgorithmen, verbrauchen erhebliche Mengen an Energie, was zu erhöhten CO₂-Emissionen führt. Laut dem Umweltprogramm der Vereinten Nationen (UNEP, 2022) trägt der Energieverbrauch von KI zum Klimawandel bei und könnte einige der Vorteile im Umweltschutz ausgleichen.
Beispiele hierfür sind:
- Hoher Energieverbrauch: Das Training eines einzelnen KI-Modells kann so viel CO₂ ausstoßen wie fünf Autos über ihre gesamte Lebensdauer (Strubell, Ganesh & McCallum, 2019)
- Anforderungen an Rechenzentren: Die für KI benötigten Rechenzentren erfordern beträchtliche Kühl- und Energieressourcen, was die Bemühungen um ökologische Nachhaltigkeit belasten kann (UNEP, 2022)
- Ressourcenintensive Hardware: Die Herstellung von KI-Hardware erfordert seltene Erden und Mineralien, was zur Umweltzerstörung beiträgt (UNEP, 2022)
Darüber hinaus betonen Vinuesa et al. (2020), dass KI zwar das Potenzial hat, 79 % der Nachhaltigkeitsziele zu unterstützen, sie jedoch aufgrund ihrer Umweltkosten 35 % dieser Ziele behindern könnte.
Abwägung von Vorteilen und Herausforderungen
Die Integration von KI in plattformbasierte Vorausschau für den Umweltschutz bietet sowohl bedeutende Chancen, als auch kritische Herausforderungen. Wie Rožanec et al. (2023) aufzeigen, kann KI unsere Fähigkeit verbessern, komplexe Umweltdaten zu analysieren, prädiktive Modelle zu verfeinern und die Erreichung der Nachhaltigkeitsziele (SDGs) zu unterstützen. Beispielsweise werden KI-Anwendungen zur Optimierung des Energieverbrauchs, zur Vorhersage von Naturkatastrophen und zur Überwachung der Biodiversität eingesetzt, was positiv zu den Bemühungen um den Umweltschutz beitragen kann (World Economic Forum, 2024).
Dennoch dürfen die ökologischen Kosten der KI-Technologie nicht übersehen werden. Wie bereits erwähnt, führt der erhebliche Energiebedarf für das Training und den Betrieb großer KI-Modelle zu hohen CO₂-Emissionen, die die angestrebten Umweltvorteile potenziell aufheben (Strubell, Ganesh & McCallum, 2019).
Dieses Paradoxon verdeutlicht ein zerbrechliches Gleichgewicht: Der Einsatz von KI zur Bekämpfung von Umweltproblemen kann unbeabsichtigt zu deren Verschärfung beitragen. Ein Bewusstsein für dieses empfindliche Gleichgewicht ist unerlässlich. Interessengruppen müssen nicht nur darüber nachdenken, wie KI Umweltprobleme lösen kann, sondern auch, wie der ökologische Fußabdruck der Technologie selbst gemindert werden kann.
Literaturverzeichnis
- Rožanec, J. M., et al. (2023). AI-based Strategic Foresight for Environment Protection. Retrieved from Link to paper
- Strubell, E., Ganesh, A., & McCallum, A. (2019). Energy and Policy Considerations for Deep Learning in NLP. Proceedings of the 57th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics, 3645–3650. https://doi.org/10.18653/v1/P19-1355
- United Nations Environment Programme. (2022). AI has an environmental problem – here's what the world can do about it. Retrieved from https://www.unep.org/news-and-stories/story/ai-has-environmental-problem-heres-what-world-can-do-about
- Vinuesa, R., Azizpour, H., Leite, I., et al. (2020). The role of artificial intelligence in achieving the Sustainable Development Goals. Nature Communications, 11, 233. https://doi.org/10.1038/s41467-019-14108-y
- World Economic Forum. (2024). How AI can be a powerful tool in the fight against climate change. Retrieved from https://www.weforum.org/agenda/2024/02/ai-combat-climate-change/
