Ethik - Nachhaltigkeit
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Formal Metadata
| Title |
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| Title of Series | ||
| Number of Parts | 79 | |
| Author | 0009-0008-1005-5159 (ORCID) | |
| License | CC Attribution 4.0 International: You are free to use, adapt and copy, distribute and transmit the work or content in adapted or unchanged form for any legal purpose as long as the work is attributed to the author in the manner specified by the author or licensor. | |
| Identifiers | 10.5446/65555 (DOI) | |
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| Production Year | 2023 | |
| Production Place | Heinrich-Heine-Universität Düsseldorf |
Content Metadata
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SatelliteWind waveData storage deviceLebensdauerMathematical modelComputer programmingSet (mathematics)AlgorithmScientific modellingNumberSystems <München>Decision theoryImplementationEnergieNegative numberNatural languageValidationPlane (geometry)Gebiet <Mathematik>JSONXMLComputer animationMeeting/InterviewLecture/Conference
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ETHICSComputer animationXML
Transcript: German(auto-generated)
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Heute schauen wir uns an, dass KI-Ethik auch im Bereich Umweltfreundlichkeit und Nachhaltigkeit eine wichtige Rolle spielen kann. Anhand von einigen Emissionszahlen und Anwendungsbeispielen sollt ihr heute lernen, wie KI-Systeme
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uns helfen können, nachhaltiger mit unserem Planeten umzugehen, aber auch wie KI-Systeme unsere Umwelt belasten können. Durch die Untersuchungen ethischer und gesellschaftlicher Fragen und den Austausch mit EntwicklerInnen, VerbraucherInnen, BürgerInnen, politischen EntscheidungsträgerInnen und
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Organisationen der Zivilgesellschaft haben wir bereits einige Wellen der KI-Ethik erlebt. In der ersten KI-Ethik-Welle wurde viel darüber gesprochen, was KI-Systeme tun könnten, also wozu sie in der Zukunft in der Lage sind, zum Beispiel als Superintelligenzen.
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Die zweite Welle der KI-Ethik befasst sich mit den praktischen Problemen der Techniken des maschinellen Lernens, also unter anderem den Blackbox-Algorithmen, Problemen der Erklärbarkeit, Repräsentation in Trainingsdaten und Verzerrungseffekten. Es gibt WissenschaftlerInnen, die es jetzt für wichtig halten, eine weitere
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Welle an Überlegungen zu KI-Ethik loszutreten. In diese Welle fallen auch Überlegungen zu Umweltauswirkungen, die durch KI-Systeme oder die Erforschung derer entstehen. Ich möchte das Thema nachhaltige KI und
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die Umweltauswirkung von KI-Systemen gerne von zwei Seiten beleuchten. Einmal KI-Systeme für Nachhaltigkeit und dann die Nachhaltigkeit von KI-Systemen. Fangen wir an mit KI-Systemen für Nachhaltigkeit. KI wird bereits auf vielfältige Weise zur Bekämpfung des Klimawandels eingesetzt oder dafür getestet.
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Unter anderem im Bereich Energieeffizienz. KI kann zur Optimierung des Energieverbrauchs in Gebäuden, Fabriken und anderen Einrichtungen eingesetzt werden und so zur Verringerung der Treibhausgasemissionen beitragen.
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Oder aber bei der Anwendung von prädiktiven Modellierungen. Mithilfe von KI lassen sich Modelle erstellen, die die wahrscheinlichen Auswirkungen des Klimawandels vorhersagen können. Zum Beispiel den Anstieg des Meeresspiegels und extreme Wetterereignisse. Diese Modelle können Regierungen und Organisationen dann nutzen,
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um fundierte Entscheidungen darüber zu treffen, wie sie diese Auswirkungen abmildern und sich an sie anpassen können. Oder aber im Bereich der erneuerbaren Energien. KI kann zur Verbesserung der Effizienz und Zuverlässigkeit von Systemen für
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erneuerbare Energien wie Solar- und Windenergie eingesetzt werden. So kann KI beispielsweise die Leistung von Solarzellen und Windturbinen und optimieren. Ein weiteres Beispiel wäre der Schutz der Umwelt. KI kann zur Überwachung
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und zum Schutz von Wildtieren und natürlichen Lebensräumen eingesetzt werden und so dazu beitragen, die biologische Vielfalt zu erhalten und die negativen Auswirkungen menschlicher Aktivität auf die Umwelt zu verringern. KI kann zur Analyse von
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Strateliten und Drohnenbildern eingesetzt werden, um Veränderungen in der Landnutzung zu verfolgen und Gebiete zu identifizieren, in denen Schutzmaßnahmen erforderlich sind. Allerdings sind KI-Systeme auch eine Belastung für unsere Umwelt, weswegen ich jetzt gerne auf die zweite Seite des Themas KI-Nachhaltigkeit blicken möchte.
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Ich möchte mir jetzt mit euch die Nachhaltigkeit von KI-Systemen anschauen. Die Forschung zur Nachhaltigkeit von KI-Systemen ist noch ziemlich jung und im Bereich KI Ethik bislang nur wenig diskutiert. Das, obwohl es KI-Systeme auf verschiedenen Ebenen der Nachhaltigkeit ganz schön in sich haben. Das Speichern von Daten ist in fragile physische
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Infrastrukturen verankert. Infrastrukturen inklusive Servergebäuden, Stromnetze, Kühlungssysteme, Satelliten und so weiter, die alle natürliche Ressourcen benötigen. KI-Systeme benötigen aber nicht nur materielle Ressourcen, sondern verbrauchen auch viel Energie.
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Eine Studie von Strubell et al. hat gezeigt, dass der Trainingsprozess für ein einziges Deep Learning Modell für die Verarbeitung von natürlicher Sprache zu ca. 300.000 kg Kohlendioxidemissionen führen kann, was im Vergleich etwa der Menge an Kohlendioxidemissionen
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entspricht, die von fünf Autos während ihrer Lebensdauer erzeugt werden. Andere Studien haben gezeigt, dass Google's AlphaGo Zero 96 Tonnen CO2 in 40 Tagen Forschungstraining erzeugte, was ca. 1000 Flugstunden oder einem CO2-Fußabdruck von 23 amerikanischen
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Bei diesen Zahlen stellt sich die Frage, in welchem Ausmaß wir die Emissionen, die der Einsatz von Algorithmen erfordert, in Kauf nehmen. Denn eins steht fest, KI ist und wird immer verstärkter ein integraler Teil in allen gesellschaftlichen Bereichen. KI-Systeme
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sind und werden unausweichlich Teil unseres CO2-Fußabdrucks. Aber zu welchem Ausmaß? Und zu welchem Preis? Was solltest du heute also mitnehmen? KI-Systeme können uns einerseits dabei helfen, umweltschonender und nachhaltiger mit unserem Planeten umzugehen, tragen aber auch zu den Emissionen bei, die sie eigentlich unterstützend verringern
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sollten. Nachhaltige KI sollte sich nicht ausschließlich mit der Implementierung oder dem Einsatz von KI genügen, sondern sollte den gesamten Lebenszyklus von KI, die Nachhaltigkeit von Entwicklungen, Design, Implementierung, Training, Validierung
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und den Nutzen von KI mitdenken. Insgesamt sind Abwägungen zwischen den potenziellen Nutzen und den Nachteilen des verstärkten Einsatzes von KI zu treffen. Dazu ist es erforderlich, für eine entsprechende empirische Grundlage zu sorgen. Daneben
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sollten auch Fragen nach den Steuerungsinstrumenten aufgeworfen werden.