Eine aktuelle Studie von Forschern am Caltech und an der University of California Riverside zeigt, dass der massive Strombedarf von KI eine gefährliche Luftverschmutzung verursacht, die bis 2030 in den USA jährlich zu 1.300 vorzeitigen Todesfällen und Gesundheitskosten von bis zu 20 Milliarden US-Dollar führen könnte.
Die unter dem Titel „The Unpaid Toll: Quantifying the Public Health Impact of AI“ veröffentlichte Forschungsarbeit beleuchtet den unterschätzten ökologischen Fußabdruck hinter den Fortschritten der KI. Da immer mehr Rechenzentren und Computeranlagen entstehen, um KI-Systeme, mit Energie zu versorgen, steigt der Stromverbrauch sprunghaft an. Dieser Anstieg der Stromnachfrage führt zu höheren Emissionen von Kraftwerken und Diesel-Notstromaggregaten, die eine zuverlässige Stromversorgung gewährleisten sollen. Diese Emissionen enthalten lungengängige Feinstaubpartikel mit einer Größe von weniger als 2,5 Mikrometern.
Überproportionale Belastung gefährdeter Gemeinschaften
Die Forscher stellten fest, dass einkommensschwache Gemeinschaften in der Nähe von Kraftwerken und Rechenzentren den größten Gesundheitsrisiken ausgesetzt sind. Dieselgeneratoren, die häufig als Notstromquellen eingesetzt werden, stoßen 200- bis 600-mal mehr Stickstoffdioxid aus als Erdgaskraftwerke und verschlechtern dadurch die Luftqualität in diesen Gebieten. Doch die Verschmutzung macht dort nicht halt. Sie zieht über Bundesstaatsgrenzen hinweg und beeinträchtigt Gemeinschaften, die weit von der ursprünglichen Quelle entfernt sind.
„Die Verschmutzung durch Notstromaggregate in Rechenzentren im Norden Virginias zieht nach Maryland, West Virginia, Pennsylvania, New York, New Jersey, Delaware und in den District of Columbia“, heißt es in der Studie. „Dadurch entstehen regionale Kosten für die öffentliche Gesundheit von etwa 190 bis 260 Millionen US-Dollar pro Jahr. Wenn diese Notstromaggregate auf dem maximal zulässigen Niveau emittieren, verzehnfachen sich die jährlichen Kosten auf 1,9 bis 2,6 Milliarden US-Dollar.“
Die Kosten des KI-gestützten Fortschritts
Die Forschungsarbeit betont das kaum vorstellbare Ausmaß des Problems. Das Training nur eines großen Sprachmodells, etwa Metas Llama 3.1, erzeugt so viel Luftverschmutzung wie 10.000 Hin- und Rückfahrten mit dem Auto zwischen Los Angeles und New York. Bis 2030 könnte die durch KI verursachte Verschmutzung mit den Emissionen von 35 Millionen Fahrzeugen in Kalifornien vergleichbar sein und sogar die Auswirkungen der Stahlindustrie auf die öffentliche Gesundheit übertreffen.
Shaolei Ren, außerordentlicher Professor an der UC Riverside und Mitautor der Studie, wies auf eine erhebliche Lücke bei der unternehmerischen Verantwortung hin.
„Wenn man sich die Nachhaltigkeitsberichte von Technologieunternehmen ansieht, konzentrieren sie sich ausschließlich auf Kohlenstoffemissionen und den Wasserverbrauch“, sagte Ren. „Schädliche Luftschadstoffe, die bereits eine Belastung für die öffentliche Gesundheit darstellen, werden überhaupt nicht erwähnt.“
Die Autoren fordern KI-Unternehmen dazu auf, durch die Meldung von Kohlenstoffemissionen und der durch ihre Geschäftstätigkeit verursachten Luftverschmutzung für mehr Transparenz zu sorgen. Außerdem empfehlen sie, betroffene Gemeinschaften zu entschädigen und nachhaltige Energiepraktiken einzuführen, um die Umweltbelastung zu verringern.
„Wenn Sie Familienmitglieder mit Asthma oder anderen gesundheitlichen Problemen haben“, sagte Ren, „könnte die Luftverschmutzung durch diese Rechenzentren sie bereits jetzt beeinträchtigen. Es handelt sich um ein Problem der öffentlichen Gesundheit, das wir dringend angehen müssen.“
Erfahren Sie mehr über den Energieverbrauch für den Betrieb von KI und seine Auswirkungen auf Ressourcen und Umwelt.