2.3.1 Energie- und Ressourcenverbräuche der Digitalisierung
Noch ist eine genaue Einschätzung der einzelnen Effekte der Digitalisierung auf Energie- und Ressourcenverbrauch aufgrund fehlender Daten nicht möglich (siehe WBGU, 2019: 35). Problemfelder sind jedoch, wie bereits erwähnt, der anfallende Elektroschrott und der hohe Energieverbrauch. Allein KI Systeme haben aufgrund der großen Rechenleistungen, die zur Datenverarbeitung und Entwicklung von Modellen oder Prognosen erforderlich sind, einen enormen Strombedarf. Analysen von Lange & Santarius (2018) zeigen, dass ein verstärkter Einsatz von digitalen Produkten und Diensten nicht zwingend zu weniger Ressourcenverbrauch führt (siehe Zimmermann, H. Frank, D.; 2019: 40).
Alltägl. Verbrauch | CO2 E (Ibs) |
Flug von New York nach San Francisco | 1.984 |
Amerikan. Lebensstil 1 Jahr (im Schnitt) | 36.156 |
Auto (inkl. Treibstoff) gesamte Lebensdauer (im Schnitt) | 126.000 |
|
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Deep Learning (Training eines Modells) |
|
Natural Language Processing (Maschinelle Verarbeitung natürlicher Sprache) | 39 |
| mit Abstimmung & Experimentieren | 78.468 |
Transformer (Teil der Deep-Learning-Architektur) | 192 |
| mit Neural Architecture Search (NAS) (es handelt sich um eine Methode zur automatisierten Entwicklung einer optimalen Architektur künstlicher neuronaler Netzwerke) | 626.155 |
Tabelle 2: Geschätzte CO₂-Emissionen beim Training gängiger NLP-Modelle, verglichen mit üblichen Verbräuchen (nach Strubel et al. 2019)
„Der Energieverbrauch des derzeit größten Blockchain-Netzwerks Bitcoin wird auf bis über 130 TWh/Jahr abgeschätzt, womit eine Größenordnung in Höhe des gesamten Jahresstrombedarfs von Ländern wie Argentinien erreicht würde. Blockchain-Anwendungen sind somit schon heute umweltpolitisch relevante Einflussgrößen und die zu erwartende Wachstumsdynamik erhöht den Handlungsdruck“ (Ramesohl, St.; Lauten-Weiss, J.; Kobiela, G.: 2021).
Eine zu starke Steigerung des Stromverbrauchs durch Reboundeffekte würde jedenfalls die Bemühungen einer Dekarbonisierung des Energiesektors konterkarieren. Möchte man Reboundeffekte vermeiden, so sollte laut Lange & Santarius (2018) der Leitsatz gelten:
Nicht so viele smarte Geräte wie möglich, sondern so wenige wie nötig! (zitiert nach Zimmermann, H. & al.; 2019: 40).
In Zukunft kann die Digitalisierung nur dann nachhaltiger werden, wenn sie beispielsweise gezielt für Energieeffizienzsteigerungen eingesetzt wird oder um Sektoren energiesparend zu verändern. Gleichzeitig müssten aber auch Maßnahmen greifen, die den Energiebedarf des Sektors selbst eindämmen und Rebound- und Wachstumseffekten entgegensteuern. (Lange, St.; Pohl, J.; Santarius, T.; 2020)
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