To feed the hungry (machines)

Wieviel kostet uns das Trainieren von Künstlicher
Intelligenz?


Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz zur Reduzierung von
CO2-Emissionen scheint vielversprechend zu sein: Smarte Systeme
können die Energieverteilung hocheffizient organisieren,
frühzeitig vor einer Verschlechterung des Zustandes der Wälder
warnen und durch präzise landwirtschaftliche Nutzung
Pflanzenschutzmittel einsparen – um nur wenige Beispiele zu
nennen. Die Kehrseite der Medaille: Damit Künstliche Intelligenz
„intelligent“ wird, muss sie hart trainieren und braucht nicht
nur riesige Mengen an Daten, sondern vor allem sehr viel Strom.
Für einen vollständigen Trainingslauf eines Sprachalgorithmus,
der etwa eineinhalb Wochen dauert, muss man den
Jahresstromverbrauch von nahezu 500 Haushalten ansetzen. Hinzu
kommen noch die Umweltkosten, die durch das Kühlen der Server und
den Verbrauch der Hardware entstehen. Anne Mollen, die bei
AlgorithmWatch die Nachhaltigkeit von KI untersucht, erklärt uns,
ob wir hier Maschinen füttern, die uns letztlich selber fressen.


Die Veranstaltung fand im Rahmen des bundesweiten Digitaltags
statt.


https://digitaltag.eu/


Links aus der Diskussion:


HuggingChat: https://huggingface.co/chat/


SustAIn - Der Nachhaltigkeitsindex für Künstliche Intelligenz:
https://algorithmwatch.org/de/sustain/


Weitere Informationen zum Digitalen Espresso und
Anmeldemöglichkeiten für die interaktive Live-Diskussion finden
Sie unter: www.digitalerespresso.de


Wenn Sie Fragen und Anregungen zum Format haben, schreiben Sie
uns eine Mail an: espresso@ksi.de.


Das Gespräch führten: André Schröder und Martin Kutz


Audiobearbeitung: Said Suma


Titelmusik: René Gevorkaraghi


Intro: Marina Lenz


Technische Unterstützung: Markus Saager, KSI Multimedia LAB


Der "Digitaler Espresso" ist ein Projekt des Katholisch-Sozialen
Instituts in Zusammenarbeit mit der Landesarbeitsgemeinschaft
Katholische Erwachsenen- und Familienbildung NRW e.V (LAG KEFB
NRW). Er wird gefördert durch das Ministerium für Kultur und
Wissenschaft NRW.