Studie definiert Kriterien

Wann sind KI-Systeme nachhaltig?

17. Dezember 2021, 9:30 Uhr | Tobias Schlichtmeier
Umwelt KI
© shutterstock.com

Eine erste Studie zur Nachhaltigkeit von KI-Systemen beschreibt in über 50 Indikatoren, welche Aspekte beim Einsatz von KI zu berücksichtigen sind. Wichtig ist das, um für kommende Regulierungen wie den Artificial Intelligence Act der EU gerüstet zu sein.

Von Spracherkennung, personalisierten Nachrichtenfeeds und Chat Bots bis hin zu maschinell optimierten Industrieprozessen: künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen sind im Alltag allgegenwärtig und in der Industrie angekommen.

Jedoch stellen sich für Entwickler viele Fragen – hinsichtlich der Transparenz von Entscheidungsprozessen, Diskriminierung oder einem steigenden Energiebedarf bei der Modellentwicklung. Sind diese umfassenden Auswirkungen von KI-Systemen systematisch und vergleichbar analysierbar?

Erstmals hat ein Forschungsteam von AlgorithmWatch, dem Institut für ökologische Wirtschaftsforschung (IÖW) und dem Distributed Artificial Intelligence Laboratory der Technischen Universität Berlin diese Frage umfassend untersucht. Ergebnis ist ein Kriterien- und Indikatorenset für nachhaltige KI.

Anbieter zum Thema

zu Matchmaker+
Nachhaltigkeit KI
Nachhaltigkeitskriterien für künstliche Intelligenz.
© IÖW

Nachhaltigkeit von KI-Systemen bewerten

Die Forschenden analysierten, welche Nachhaltigkeitseffekte entlang des Lebenszyklus der KI auftreten – vom Datenmodell und Systemdesign, über die Modellentwicklung und -nutzung bis hin zur Entsorgung der Hardware. Über 50 Indikatoren beschreiben, wie sich Kriterien wie Transparenz, Selbstbestimmung, inklusives Design und kulturelle Sensibilität, aber auch Ressourcenverbräuche, Treibhausgasemissionen oder die Verteilungswirkungen in Zielmärkten der KI-Anwendungen erfassen lassen.

»Derzeit wird unter den Schlagworten ‚AI for Earth‘ oder ‚AI for Good‘ viel darüber gesprochen, wie KI zum Einsatz kommen kann, um zu einer nachhaltigen Entwicklung beizutragen«, sagt die Studienautorin Friederike Rohde, Soziologin am IÖW. »Jedoch werden die Nachhaltigkeitswirkungen der KI-Systeme selbst nicht betrachtet. Doch das ist relevant, um ein Bewusstsein für Nachhaltigkeitsrisiken zu schaffen und sie zu minimieren. Mit unseren Kriterien und Indikatoren wollen wir dazu beitragen, konkrete Bewertungsinstrumente zu entwickeln, die zeigen, wie KI-Systeme nachhaltiger gestaltet werden können.«

Konkrete Ansatzpunkte

Auch im Hinblick auf politische Regulierungsansätze ist es wichtig, Entwicklern im Detail aufzuzeigen, was die Nachhaltigkeit von KI-Systemen überhaupt umfasst. Regulierungsvorgaben sind zum Beispiel der Artificial Intelligence Act der Europäischen Union, die Nachhaltigkeitsbestrebungen der Ampel-Koalition bei Rechenzentren oder Leitlinien wie die neue KI-Ethik-Empfehlung der UNESCO .

»Wir haben in unserer Studie zunächst erarbeitet, wie sich die Nachhaltigkeit von KI-Systemen bewerten lässt. Im nächsten Schritt geht es darum, konkrete Instrumente zu entwickeln, um in der Praxis zu zeigen, wie KI-Systeme nachhaltiger werden können«, sagt Anne Mollen, Projektmanagerin von AlgorithmWatch. »Wir wünschen uns ausdrücklich Feedback aus der Praxis, das wir in Workshops Anfang nächsten Jahres einholen wollen, um die Indikatoren weiterzuentwickeln und zu verfeinern.«


Das könnte Sie auch interessieren

Verwandte Artikel

Technische Universität Berlin