Studie: Klima‑Behauptungen zu KI oft unzureichend belegt.
In Kürze
- Generative KI treibt Strom- und Wasserverbrauch
- Nur 26% der Aussagen sind wissenschaftlich belegt
- Spezielle KI-Anwendungen können Ressourcen sparen
Kann KI das Klima entlasten — oder dient die Behauptung vor allem als Alibi für immer größere Rechenzentren?
Eine Untersuchung von NGOs wie AlgorithmWatch und Beyond Fossil Fuels bringt jetzt Klarheit in die Werbeversprechen der Tech‑Konzerne: Die meisten Klima‑Behauptungen sind demnach schlecht belegt und könnten Umweltschäden verschleiern.
Worum geht es konkret?
Die Autor:innen unterscheiden zwei sehr unterschiedliche KI‑Typen. „Herkömmliche“ KI umfasst Werkzeuge wie Modelle zur Wetter‑ oder Energieprognose, die tatsächlich punktuell beim Einsparen von Ressourcen helfen können. Dagegen steht die derzeit treibende Kraft beim Ausbau von Rechenzentren: generative KI‑Systeme wie ChatGPT, Copilot oder Gemini, die Texte, Bilder oder Videos erzeugen.
Die Untersuchung: Befund
Die Untersuchung kommt zu einem klaren Befund: Für generative KI gibt es kein nachweisbares Beispiel, das zeigt, dass diese Modelle messbar und substantiell Treibhausgasemissionen senken. Stattdessen verbrauchen sie große Mengen Strom und Wasser und verursachen CO2‑Emissionen, die laut Studie in der Größenordnung ganzer Länder liegen können.
Untersuchungsergebnisse
- Die NGOs haben 154 öffentliche Klima‑Behauptungen von Unternehmen und Institutionen analysiert.
- Nur 26 Prozent dieser Aussagen waren durch veröffentlichte wissenschaftliche Studien belegt.
- 36 Prozent lieferten gar keine Belege, viele andere stützten sich lediglich auf Firmenwebseiten oder interne Berichte.
- Die Autor:innen sehen darin systematische Übertreibungen und warnen davor, die Klimavorteile traditioneller KI mit dem Boom der generativen Modelle zu vermengen — ein Vorgehen, das sie als Greenwashing bezeichnen.
Praktische Bedeutung
Praktisch bedeutet das: Während spezialisierte, ressourcenschonende KI‑Anwendungen durchaus Nachhaltigkeitsgewinne bringen können, lässt sich dieser Nutzen nicht ohne Weiteres auf generative Modelle übertragen. Die Untersuchung kritisiert, dass viele Klimaaussagen in der öffentlichen Kommunikation nicht zwischen diesen Einsatzarten unterscheiden und so ein falsches Bild erzeugen.
Die Studie liefert damit eine Bestandaufnahme der derzeitigen Lage: hohe Investitionen in Rechenzentren, steigender Energie‑ und Wasserbedarf durch generative KI, und eine Kommunikationspraxis von Unternehmen, die wissenschaftliche Belege häufig vermissen lässt. Die Autor:innen fassen zusammen, dass die versprochenen Klimavorteile meist überschätzt werden und die ökologischen Kosten der neuen Systeme deutlich sichtbarer gemacht werden müssten.
Quellen
- Quelle: AlgorithmWatch / Beyond Fossil Fuels
- Der ursprüngliche Artikel wurde hier veröffentlicht
- Dieser Artikel wurde im Podcast KI-Briefing-Daily behandelt. Die Folge kannst du hier anhören.
