Nachhaltige Künstliche Intelligenz

Eine Zukunftsvision und ihre Hintergründe

verfasst von: Daniel Sonnet, Andreas Moring, Joseph Bethge, Hendrik Müller

Verlag: Springer Fachmedien Wiesbaden

Buchreihe : SDG - Forschung, Konzepte, Lösungsansätze zur Nachhaltigkeit

Enthalten in: Springer Professional "Wirtschaft+Technik" , Springer Professional "Technik" , Springer Professional "Wirtschaft"

Inhaltsverzeichnis

Über dieses Buch

Die aus KI entstehenden Möglichkeiten sind immens. Speziell das maschinelle Lernen ist für viele deutsche Unternehmen mittlerweile kein Fremdwort mehr. In durchweg allen Branchen werden die Einsatzmöglichkeiten von trainierten Modellen evaluiert, die neue Geschäftsfelder entstehen lassen oder bestehende Abläufe optimieren. In der Euphorie werden von vielen Akteurinnen und Akteuren Nachhaltigkeitsaspekte vernachlässigt. Zum Beispiel kann das Training von KI-Algorithmen und der Betrieb der Systeme durchaus ressourcenintensiv sein kann. Die derzeitige Entwicklung zielt darauf ab, bestehende Modelle noch akkurater bzw. performanter zu machen. Dabei müssen Performance und Nachhaltigkeit von KI-Systemen kein Widerspruch sein.

Dieses Buch verfolgt das Anliegen, die Chancen nachhaltiger KI-Ansätze darzustellen. Es wird detailliert auf Nachhaltigkeit in der IT, Nachhaltigkeit durch KI sowie auf Digitale Ethik eingegangen. Nicht alle 17 UN-Agenda 2030 Ziele werden behandelt, der Fokus liegt auf der ökologischen Nachhaltigkeit. Das Buch ist kein Theoriewerk. Es beinhaltet diverse konkrete Empfehlungen für zur direkten Anwendung für nachhaltigere KI-Projekte.

Inhaltsverzeichnis

Frontmatter

Einleitung und Problemstellung

Zusammenfassung

Künstliche Intelligenz (KI) ist zum Stand Dezember 2024 vielfältig präsent. Relativ wenig nimmt dabei die Diskussion des Verhältnisses der KI zur Nachhaltigkeit ein. Das vorliegende Buch untersucht darum die vielschichtigen Zusammenhänge zwischen Nachhaltigkeit und KI und legt dabei den Fokus auf ökologische und ethische Aspekte im Kontext der UN-Agenda 2030. KI und Nachhaltigkeit ist eine interessante Kombination. KI kann als Teil des Problems gesehen werden, was offensichtlich wird wenn die hohen Energieverbräuche analysiert werden, die während des Trainings von KI-Modellen benötigt werden. Es werden darum Methoden und technische Ansätze vorgestellt, um speziell die im Training von Deep Learning-Modellen auftretenden Belastungen zu senken. KI kann jedoch auch als Instrument zur Förderung der Nachhaltigkeit gesehen werden. Es werden darum konkrete Anwendungsmöglichkeiten und Use-Cases aufgezeigt um Unternehmen einen Leitfaden für die Implementierung nachhaltiger KI-Lösungen an die Hand zu geben. Weiter werden ethische Dimensionen der Nachhaltigkeit beleuchtet, wobei positive Beispiele und Konzepte wie CSR und CDR diskutiert werden und die Rolle der digitalen Ethik betont wird. Das Buch vermittelt somit eine differenzierte Perspektive auf die Chancen und Herausforderungen von KI im Kontext der Nachhaltigkeit.