(SeaPRwire) – Vor etwa 5 Jahren forschte Sasha Luccioni nach Möglichkeiten, wie KI zur Bekämpfung des Klimawandels beitragen könnte, als eine einzige Frage sie zum Umdenken anregte: Was, wenn KI Teil des Problems ist?
„Jedes Mal, wenn Sie eine Google-Suche durchführen, wissen Sie nicht, wie viel Energie dabei verbraucht wird. Jedes Mal, wenn Sie eine KI verwenden, um ein Bild zu generieren, wissen Sie nicht, wie viel Energie dabei verbraucht wird“, sagt Luccioni. Die Technologiebranche, sagt sie, sei nicht bereitwillig, Daten über den CO2-Fußabdruck dieser neuen Technologie preiszugeben.
Diese Erkenntnis veranlasste Luccioni, die Umweltkosten von KI zu untersuchen. Im Jahr 2020 half sie bei der Erstellung eines Tools für Entwickler – das seitdem über mal heruntergeladen wurde – um den CO2-Fußabdruck der Ausführung eines Code-Abschnitts zu quantifizieren. Zwei Jahre später war sie Mitautorin einer der Studien, um den von einem großen Sprachmodell erzeugten Kohlenstoff zu berechnen. Die Studie schätzte, dass BLOOM, das damals das größte mehrsprachige Open-Source-KI-Modell der Welt war, über seinen Lebenszyklus hinweg über 50 Tonnen CO2 erzeugen würde. Das entspricht in etwa einem Flug von London nach New York und zurück etwa .
Als Climate and AI Lead bei Hugging Face, einer äußerst beliebten Plattform für den Austausch von Open-Source-KI-Modellen, konzentriert sich Luccioni darauf, diese Erkenntnisse über die Forschungsgemeinschaft hinaus zu verbreiten. Im Oktober stellte sie ihre Forschung auf der Klimakonferenz vor und entwickelt nun ein einzigartiges „Energie-Stern-Rating für KI“. Das Rating-System, das noch in diesem Jahr veröffentlicht werden soll, soll Ingenieuren und Start-ups helfen, die Klimaauswirkungen verschiedener KI-Modelle zu vergleichen. Ziel ist es nicht, KI zu verschmähen, sagt Luccioni, sondern anderen zu helfen, das richtige Werkzeug für die jeweilige Aufgabe auszuwählen.
*Hinweis: Zu den Investoren von Hugging Face gehören auch Salesforce, dessen CEO Marc Benioff zugleich Mitvorsitzender und Eigentümer von TIME ist.
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