Potenziale von KI für eine nachhaltige Entwicklung

Künstliche Intelligenz kann Unternehmen, Wissenschaft und Gesellschaft wirksam dabei unterstützen, ökologisch verträglich, sozial gerecht und wirtschaftlich erfolgreich zu handeln – und damit einen Beitrag zu allen drei Dimensionen der Nachhaltigkeit leisten. Gleichwohl müssen auch potenziell negative und Rebound-Effekte betrachtet werden.

  • Ökologische Nachhaltigkeit

  • Ökonomische Nachhaltigkeit

  • Soziale Nachhaltigkeit

Ökologische Nachhaltigkeit

Ziel ökologischer Nachhaltigkeit ist es, die Lebensgrundlage des Menschen zu bewahren. Sprich: nicht mehr Ressourcen zu nutzen, als ein System reproduzieren kann – und damit sicherzustellen, dass künftige Generationen die gleichen Chancen und eine gute Lebensgrundlage haben. KI kann auf vielfältige Weise zu ökologischer Nachhaltigkeit beitragen:

Umwelt- und Klimaschutz

Ob zerstörerische Überflutungen, lange Dürreperioden oder steigende Temperaturen – menschengemachte Klimaveränderungen sind bereits weltweit spürbar. Wirkungsvolle Maßnahmen gegen den Klimawandel sind die Reduzierung von Emissionen sowie Anpassung an veränderte Gegebenheiten.

Potenziale von KI:

  • Das Klima ist ein äußerst komplexes System. Dank Satelliten, Drohnen und Sensoren liegen klimarelevante Daten heute in noch nie dagewesenen Umfang vor. KI ermöglicht es, durch Auswertung großer Datenmengen aus verschiedenen Quellen Zusammenhänge zu erkennen, Prognosen zu erstellen oder Schlussfolgerungen zu Ursachen und Wechselwirkungen von klimatischen Veränderungen zu ziehen.
  • KI liefert damit die Grundlage für Prognosen und Handlungempfehlungen ableiten. Regierungen, Forschenden und NGO dienen diese, um frühzeitig Warnungen herauszugeben und wirksame Schutzmaßnahmen einzuleiten. Unternehmen können auf Basis von Informationen zu Klimaveränderungen bessere Entscheidungen für nachhaltige Unternehmensprozesse treffen.
  • Landwirtschaft kann durch die KI-basierte Auswertung von Daten zu Wetter, Klima, Bodenbeschaffenheit oder Artenvielfalt nachhaltiger gestaltet werden.

Biodiversität

Die biologische Vielfalt bildet das Fundament für Nahrung und sauberes Wasser; reguliert Klima, Luft- und Wasserqualität; spendet Energierohstoffe und medizinische Produkte und dient unserer Erholung und Lebensqualität. Damit Biodiversität und Ökosysteme effektiv bewahrt werden können, braucht es Informationen zum Lebensraum und Bestand von Tieren und Pflanzen

Potenziale von KI:

  • Durch die Analyse großer Audio- und Bilddaten lassen sich komplexe Zusammenhänge und Muster erkennen und daraus Schlussfolgerungen für Schutzräume und Schutzmaßnahme ableiten.
  • Durch KI-basiertes Monitoring können Forschende und NGOs unmittelbar und flexibel auf akute Bedrohungen reagieren. Die praktische Herausforderung besteht dabei aktuell darin, dass KI-Systeme große Mengen an Trainingsdaten benötigen, um Bild-und Audiodaten akkurat zu klassifizieren – diese aber bei seltenen und gefährdeten Arten oft nicht ausreichend vorliegen.

Energieversorgung und -nutzung

In der Energiewirtschaft und -versorgung gilt Künstliche Intelligenz als Schlüsseltechnologie für mehr Energieeffizienz und höhere Versorgungssicherheit im Zuge der Energiewende.

Potenziale von KI:

  • Bei der Instandhaltung und Wartung von Anlagen ermöglichen es KI-Systeme, zeitnah Verschleiß, Systemfehler und daraus resultierende Ertragsverluste zu erkennen. So können etwa mit Sensoren ausgestatte Windkraftanlagen Daten zum Zustand der Anlage analysieren.
  • Intelligente Stromnetze können den Bedarf an Elektrizität mit der Verfügbarkeit verschiedener erneuerbarer Energiequellen abgleichen und die Dezentralisierung von Netzen und Steuerungsmechanismen unterstützen. Auch könnte in smarten Netzen die komplexe Optimierung des Rohstoffverbrauchs (z.B. Gas) und anderer Energieträger durch KI-Systeme unterstützt werden.
  • Der Energiemarkt wird durch den Ausbau erneuerbarer Energiequellen aus verschiedenen Erzeugeranlagen komplexer. Wetterbedingte Schwankungen bei der Stromgewinnung aus Wind- und Sonnenkraft müssen ausbalanciert werden. KI-Technologien können hier unterstützen, große Datenmengen über Stromangebot und -bedarf in Echtzeit zu analysieren und durch Entscheidungssysteme zu verarbeiten. So soll der Einsatz von KI in Smart Grids ermöglichen, die Netze optimal zu steuern, etwa durch unterstützte Entscheidungen dazu, wann Strom gespeichert und wann gespeicherter Strom genutzt werden soll.
  • Damit die Energiewende gelingt, bedarf es auch einer effizienteren Energienutzung – etwa im Gebäudesektor durch Smart-Home-Systeme sowie nachhaltige Bau- und Renovierungskonzepte. In Prognose-, Diagnose- und Steuerungssystemen kommen bereits heute zahlreiche KI-Lösungen zum Einsatz. Daten des Internet of Things (IoT), Strompreise und Wetterdaten werden dabei miteinander verknüpft, um Gebäude energieeffizienter und klimafreundlich zu betreiben.

Mobilität

Künstliche Intelligenz kann die Mobilität auf der Straße, der Schiene, zu Wasser oder in der Luft sicherer, flexibler und kostengünstiger machen. Grundlage bilden Verkehrsdaten, die von Sensoren, Kameras sowie intelligenten Infrastrukturen und Plattformen aufgenommen, verwaltet und geteilt werden. Immer leistungsfähigere Verfahren des maschinellen Lernens verarbeiten diese Daten und leiten daraus Aktionen ab.

Potenziale von KI:

  • Unterstützt durch vernetzte, KI-basierte Systeme können Menschen und Waren künftig flexibler, schneller und umweltfreundlicher ans Ziel gelangen. Wie das funktionieren kann, skizziert das Umfeldszenario „Intelligent vernetzt unterwegs“ der Plattform Lernende Systeme
  • Die Herausforderung, den Verkehr insgesamt zu reduzieren, ohne die individuelle Mobilität einzuschränken, lässt sich durch innovative digitale Plattformen, über die Verkehrskapazitäten kanalisiert werde, oder Kapazitäten gemeinschaftlich genutzt werden, erreichen.
  • KI kann die Effizienz städtischer Verkehrsnetze verbessern, indem Bewegungsmuster, die Nachfrage bestimmter Mobilitätsoptionen und variierende Muster dieser Nachfrage für intelligente Lösungskonzepte analysiert werden.

Ökonomische Nachhaltigkeit

Ökonomische Nachhaltigkeit bedeutet, Unternehmen oder Organisationen betriebswirtschaftlich so zu führen, dass ihre wesentlichen Eigenschaften dauerhaft erhalten bleiben und ihr wirtschaftlicher Fortbestand gesichert ist.

Potenziale von KI:

  • KI ermöglicht es, Prozesse effizienter zu gestalten, den Ressourcenverbrauch zu optimieren und dadurch Emissionen zu verringern. Diese primär ökologischen Maßnahmen zu mehr Nachhaltigkeit zahlen zugleich auf ökonomische Nutzenpotenziale ein.
  • Industrieunternehmen können durch den Einsatz von KI ihre Produktivität und Flexibilität steigern und Ausschussraten im Produktionsprozess reduzieren.
  • Das Sammeln von produkt- und produktionsbezogenen Daten innerhalb des gesamten Wertschöpfungssystems schafft die Voraussetzung für eine Kreislaufwirtschaft. KI kann beim Aufbau und der Verbesserung der Infrastruktur für die „Rückwärtslogistik“ helfen, indem die Prozesse zur Sortierung und Zerlegung von Produkten, zur Wiederaufbereitung von Komponenten und zum Recycling von Materialien verbessert werden.

Zu beachten: Ökonomische Vorteile (z.B. Kosteneinsparungen) durch den Einsatz von KI können potenziell zu einer erhöhten Nachfrage nach Gütern oder Services führen und Nachhaltigkeitseffekte damit konterkarieren. Mögliche Rebound-Effekte gilt es daher zu berücksichtigen und eingesparte Ressourcen nicht für die weitere Wertschöpfungssteigerung an anderer Stelle einzusetzen.

Soziale Nachhaltigkeit

Eine sozial nachhaltige Entwicklung hat eine auf Dauer zukunftsfähige, global gerechte und lebenswerte Gesellschaft für alle sozialen Gruppen zum Ziel und umfasst die Erfüllung grundlegender Bedürfnisse von Menschen (z.B. Nahrung, Wohnung), gute Lebensbedingungen (z.B. Bildung) sowie gleiche Verwirklichungschancen und soziale Teilhabe. KI-Technologien bieten hier Chancen, etwa zur Armutsbekämpfung, für Bildung oder gute Arbeitsbedingungen.

Potenziale von KI:

  • Im Bereich der Entwicklungszusammenarbeit und humanitären Hilfe kann KI etwa bei der Vorhersage von Naturkatastrophen und Krankheitsausbrüchen, bei der Aufdeckung von Menschenrechtsverletzungen oder als Übersetzungswerkzeug zur Überwindung von Sprachbarrieren unterstützen.
  • KI ermöglicht Innovationen und Fortschritte in der Medizin, etwa durch schnellere und effizientere Forschungsprozesse (z.B. in der Arzneimittel- und Wirkstoffforschung ), bei der Früherkennung von Krankheiten (z.B. in der Krebsdiagnostik) oder durch Unterstützung in der Pflege.
  • KI kann die soziale Inklusion unterstützen und Menschen mit Beeinträchtigungen, geringen Sprachkenntnissen oder eingeschränkter Mobilität eine Teilhabe an der Arbeitswelt und am gesellschaftlichen Leben eröffnen.

Anforderungen an einen ethisch verantwortungsvollen KI-Einsatz

Ein umfassendes Verständnis von sozialer Nachhaltigkeit schließt auch die Entwicklung und Nutzung von KI-Systemen ein. Es impliziert, dass diese keine Bevölkerungsgruppen ausschließen, benachteiligen oder diskriminieren sowie die menschliche Autonomie und Handlungsfreiheit wahren.

Verantwortung bedeutet in diesem Zusammenhang, dass die Systeme nur so eingesetzt werden, dass

  • kein Schaden für Einzelpersonen, die Gemeinschaft und die Umwelt entsteht,
  • die Rechtskonformität in der Praxis von Entwickelnden, Anbietenden und Nutzenden gewährleistet ist und
  • sie technisch robust sind, sodass zu keinem Zeitpunkt ein unannehmbares Sicherheitsrisiko entsteht.

Wie der Missbrauch von KI-Systemen technologisch verhindert werden kann, haben Expertinnen und Experten der Plattform Lernende Systeme in einem Whitepaper untersucht.

Fairness von KI-Entscheidungssystemen impliziert, dass die verwendeten Algorithmen diskriminierungsfrei funktionieren.

Anforderungen an die verantwortungsvolle Entwicklung und Anwendung von KI-Systemen skizziert ein Leitfaden der Plattform Lernende Systeme.

Überblick: Potenziale von KI

Herausforderungen und Zielkonflikte

Bei allen Chancen: Gleichwohl müssen auch potenziell negative Effekte einer zunehmenden Nutzung von digitalen Technologien und KI betrachtet werden.

Dazu gehört insbesondere der hohe Energieverbrauch. Das Training von KI-Algorithmen ist rechen- und damit ressourcenintensiv. Da die verfügbaren Datenmengen wie auch die Anzahl der KI-Anwendungen weiter steigen werden, ist ein wachsender Ressourcenverbrauch zu erwarten. Mit Blick auf eine nachhaltige Entwicklung sollten beim KI-Einsatz Kosten, Aufwand und Nutzen sorgfältig abgewogen werden. Reduzieren lässt sich der Ressourcenverbrauch durch neue Methoden des maschinellen Lernens, die Wiederverwendung von KI-Modellen sowie effizientere Hardware. Zudem kann die Abwärme von Rechenzentren genutzt werden, um den Energieverbrauch in anderen Bereichen (z.B. Gebäudebeheizung, Kühlen von Anlagen) zu reduzieren.

Neben der ökologischen Dimension gilt es weitere potenziell negative soziale und ökonomische Folgen des Einsatzes von KI zu berücksichtigen: Dazu zählen die Intransparenz in Entscheidungs- und Optimierungsprozessen, die Marktmacht von Unternehmen im Besitz großer Datenmengen oder die Reproduktion gesellschaftlicher Ungleichheiten durch selbstlernende Algorithmen. Hinzu kommen strukturelle Auswirkungen auf Arbeitsmarkt, Konsummuster und Wettbewerb.