Künstliche Intelligenz (KI) wird häufig als Schlüsseltechnologie zur Bewältigung gesellschaftlicher Herausforderungen wie dem Klimawandel bezeichnet. Gleichzeitig wächst ihr ökologischer Fußabdruck rasant. Eine neue vom Bundesministerium für Forschung, Technologie und Raumfahrt (BMFTR) geförderte Studie der Gesellschaft für Informatik (GI) zeigt: Neben direktem Energie- und Ressourcenverbrauch entstehen durch KI auch systemische Umweltrisiken, die weitreichende sozioökologische Folgen haben können.
Julian Schön, Referent bei der GI und Autor der Studie: „Wir sehen KI oft als Werkzeug zur Lösung ökologischer Probleme – doch parallel entstehen Risiken, die tief in unsere sozioökonomischen Systeme hineinreichen. Diese systemischen Effekte sind viel weniger sichtbar als Strom- oder Wasserverbräuche, aber im Zweifel deutlich folgenreicher.“
Die Studie definiert systemische Umweltrisiken von KI als weitreichende, sektorübergreifende Schäden an Klima, Biodiversität, Süßwasser und anderen Erdsystemprozessen, die aus systemischen Wechselwirkungen resultieren und entstehen, wenn KI in soziale, ökonomische und physische Infrastrukturen eingebettet wird. Aufgrund ihrer Komplexität sind diese Risiken nur schwer quantifizierbar.
Vorteile und Belastungen sind ungleich verteilt
Ein zentraler Befund der Studie ist, dass systemische Umweltrisiken durch Machtkonzentration, begrenzte Governance, ökonomische Rahmenbedingungen und durch die Komplexität und Unvorhersehbarkeit vieler KI-Systeme begünstigt werden. Durch diese Bedingungen können etwa sogenannte Rebound-Effekte und Pfadabhängigkeiten entstehen. Diese können zu materiellen Schäden wie Ressourcenerschöpfung und Toxizität führen, aber auch den Verlust lokalen und indigenen Wissens bedeuten. Zudem zeigt die Studie eine ungleiche Verteilung von Vorteilen und Belastungen durch KI: Während Produktivitätsgewinne und Profite vor allem bei wenigen ressourcenstarken Akteuren konzentriert sind, tragen marginalisierte Gruppen überproportional die ökologischen und sozialen Kosten – etwa in Regionen, in denen Rohstoffe abgebaut, Abfälle entsorgt oder besonders verletzliche Ökosysteme belastet werden.
Lena Hoffmann, Co-Autorin der Studie: „Zwar bergen viele Technologien systemische Umweltrisiken, doch KI ist besonders prädestiniert, solche Risiken zu erzeugen und zu verstärken – aufgrund ihrer großen Verbreitung, der hohen Geschwindigkeit und Skalierung ihrer Einführung, aber auch, weil sie technisch oft schwer zu durchschauen ist.“
Das Fazit der Autor*innen: Isolierte Maßnahmen wie algorithmische Effizienzsteigerungen oder freiwillige Transparenzinitiativen reichen alleine nicht aus, um systemische Umweltrisiken zu adressieren. Stattdessen brauche es einen ganzheitlichen Ansatz, der KI als globale Infrastruktur begreift und ihre Entwicklung mit den endlichen Erdsystemen in Einklang bringt.
Gesellschaft für Informatik e.V
Die Studie ist in der digitalen Bibliothek der GI verfügbar: https://dl.gi.de/items/eb1b3ac4-a1ac-4957-9a34-4f1fd0126874
