Forscher beim KI-Startup Umarmendes Gesicht arbeitete mit der Carnegie Mellon University zusammen und entdeckte, dass die Erzeugung eines Bildes mithilfe künstlicher Intelligenz, sei es zur Erstellung von Archivbildern oder realistischen Ausweisfotos, einen CO2-Fußabdruck hat, der dem Aufladen eines Smartphones entspricht. Allerdings stellen Forscher fest, dass das Generieren von Text, sei es zum Aufbau einer Konversation mit einem Chatbot oder zum Aufräumen eines Aufsatzes, viel weniger Energie erfordert als das Generieren von Fotos. Die Forscher beziffern, dass KI-generierter Text genauso viel Energie verbraucht wie das Aufladen eines Smartphones auf nur 16 Prozent einer Vollladung.
Die Studie befasste sich nicht nur mit der Bild- und Textgenerierung durch maschinelle Lernprogramme. Die Forscher untersuchten insgesamt 13 Aufgaben, die von der Zusammenfassung bis zur Textklassifizierung reichten, und maßen die Menge an Kohlendioxid, die pro 1000 Gramm entsteht. Um die Studie fair zu halten und die Datensätze vielfältig zu halten, gaben die Forscher an, dass sie die Experimente mit 88 verschiedenen Modellen und 30 Datensätzen durchgeführt haben. Für jede Aufgabe führten die Forscher 1.000 Eingabeaufforderungen durch und sammelten dabei den „Kohlenstoffcode“, um sowohl die verbrauchte Energie als auch den während eines Austauschs emittierten Kohlenstoff zu messen.
Die Ergebnisse zeigen, dass die energieintensivsten Aufgaben diejenigen sind, die ein KI-Modell auffordern, neue Inhalte zu generieren, sei es Textgenerierung, Zusammenfassung, Bildunterschrift oder Bildgenerierung. Die Bilderzeugung rangierte hinsichtlich der Menge der erzeugten Emissionen am höchsten und die Textklassifizierung wurde als die Aufgabe mit dem geringsten Energieverbrauch eingestuft.
Die Forscher fordern Wissenschaftler und Praktiker des maschinellen Lernens auf, „Transparenz hinsichtlich der Art und Auswirkungen ihrer Modelle zu praktizieren, um ein besseres Verständnis ihrer Umweltauswirkungen zu ermöglichen“. Auch wenn der Energieverbrauch, der mit dem Aufladen eines Smartphones pro generiertem KI-Bild verbunden ist, nicht besonders hoch erscheint, kann sich die Menge der Emissionen leicht summieren, wenn man bedenkt, wie beliebt und öffentlich KI-Modelle geworden sind. Nehmen wir zum Beispiel ChatGPT – die Autoren der Studie weisen darauf hin, dass der Chatbot von OpenAI zu Spitzenzeiten mehr als 10 Millionen Nutzer pro Tag und heute 100 Millionen aktive Nutzer pro Monat hatte.