KI und Nachhaltigkeit

Kurs: KI und Nachhaltigkeit | OnCourse UB

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    Kann eine Technologie Teil der Lösung sein, wenn ihre Skalierung Teil des Problems wird?

    Die Leitfrage lautet:

    Wer profitiert von KI-Infrastrukturen – und wer trägt ihre ökologischen, sozialen und politischen Kosten?

    Wenn KI nur als „Cloud“ oder „Software“ erzählt wird, verschwinden ihre materiellen Voraussetzungen: Rechenzentren, Stromleitungen, Kühlung, Wasser, Flächen, Rohstoffe, Lieferketten und Arbeitskräfte. Der IEA zufolge könnte sich der weltweite Stromverbrauch von Rechenzentren bis 2030 auf rund 945 TWh mehr als verdoppeln – etwas mehr als der heutige Jahresstromverbrauch Japans. KI ist ein zentraler Treiber dieses Wachstums (IEA, 2025). Genau deshalb wird die Cloud zu einem politischen Ort: Gemeinden wehren sich gegen neue Rechenzentren, weil sie Flächen verbrauchen, lokale Stromnetze belasten oder Wasser für Kühlung benötigen.

    Die Grafik zeigt, dass der genaue Anteil von KI am Stromverbrauch von Rechenzentren schwer zu bestimmen ist. KI ist nur eine von vielen Anwendungen, die dort ausgeführt werden, und die Grenzen zwischen KI-bezogenen und anderen Rechenprozessen werden zunehmend unscharf. Zudem fehlen umfassende Daten zu den verschiedenen Arbeitslasten, und Betreiber haben oft nur begrenzten Einblick in die konkreten Nutzungen ihrer Infrastruktur. Auch unterschiedliche Definitionen von KI führen dazu, dass die Schätzungen stark auseinandergehen.

    

    Ein weiterer zentraler Punkt ist die Datenarbeit, denn viele KI-Systeme wirken nur deshalb intelligent, weil Menschen zuvor Daten gesammelt, sortiert, beschriftet und bewertet haben, wobei diese Arbeit häufig im Hintergrund stattfindet, schlecht bezahlt wird und global ausgelagert ist. Menschen markieren Bilder, prüfen Texte, bewerten Antworten von Chatbots oder moderieren gewaltvolle Inhalte, ohne dass diese Arbeit im öffentlichen Bild von KI wirklich sichtbar wird, obwohl viele KI-Anwendungen ohne sie gar nicht existieren würden. Die Rede von „Automatisierung“ verdeckt also, dass KI Arbeit nicht einfach verschwinden lässt, sondern neue Formen von Arbeit hervorbringt, die oft prekär, unsicher und wenig anerkannt sind. Gleichzeitig gibt es auch Tech-Arbeiter:innen, die innerhalb großer Unternehmen an KI-Systemen arbeiten und deren Entwicklung mitgestalten, wobei sie zwar technisches Wissen besitzen, aber nicht immer echte Entscheidungsmacht haben. In den letzten Jahren haben Beschäftigte in Tech-Unternehmen immer wieder gegen problematische Projekte protestiert, zum Beispiel gegen militärische Anwendungen, Überwachungstechnologien oder unfaire Arbeitsbedingungen, was zeigt, dass es auch innerhalb der Technologiebranche Konflikte darüber gibt, welche KI gebaut werden soll und welche nicht.

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    Politisch zeigen Beispiele wie Palantir, Gesichtserkennung im öffentlichen Raum oder KI-gestützte Grenzüberwachung, dass KI auch Kontrolle, Militarisierung und Ausschluss verstärken kann. Nachhaltige KI hieße daher nicht: möglichst viel automatisieren. Sie hieße:

    • kleinere Modelle,
    • klare Zweckbindung,
    • Energie- und Wassergrenzen,
    • öffentliche Kontrolle,
    • gute Arbeit und
    • das Recht, bestimmte Anwendungen abzulehnen.