#24 Wie Künstliche Intelligenz die Nachhaltigkeit beeinflusst

Manuela Machner: Herzlich willkommen bei Mind und Machine, unserem Podcast zum Thema künstliche Intelligenz. Ich bin Manuela Machner und berate touristische Unternehmen zum Thema KI.

Eliot Mannoia: Hi, mein Name ist Eliot Mannoia und meine Leidenschaft ist die KI und der Mensch. Und heute ist das Ziel von diesem Podcast, euch so einen Gedankenanstoß zu geben, also eine kurze Inspiration zu diversen KI-Themen.

Manuela Machner: Ja, und heute werden wir uns unterhalten übers Thema KI und Nachhaltigkeit in beiden Bereichen, also wie nachhaltig ist KI an sich und was kann sie für Nachhaltigkeit tun. Und ja, wie empfindest du das Thema künstliche Intelligenz und Nachhaltigkeit, Eliot?

Eliot Mannoia: Ja, eigentlich eh auch in diesem Spannungsfeld, das du da gerade angesprochen hast.

Also es kann sicherlich auch viel helfen, die ganzen Proteine, also diese Protein Fold, AlphaFold, was da mit KI möglich ist, also neue Materialien, neue medizinische Fortschritte, aber auch dann die Nachhaltigkeit in Bezug auf: Was kostet es eigentlich, diese ganze KI zu nutzen? Und ich habe jetzt da eine Studie gesehen, ich glaube, von der BBC haben sie das publiziert, dass eine generative KI vielleicht bis zu dreiunddreißig Prozent oder dreiunddreißig Mal mehr Energie nutzen kann als Maschinen, auf denen normale Software läuft.

Also es ist mir schon bewusst, das ist mehr als eine Google-Suche, weil es ist ja ein neuronales Netzwerk. Also das ist ja nicht nur ein Server, der da angesprochen wird. Und ich glaube, wenn da jeden Tag alle für die kleinsten, banalsten Sachen fragen, wie Rezept hier und was habe ich im Kühlschrank und wie komme ich von da bis da, dass das schon ziemlich intensiv ist für unseren Planeten.

Also vielleicht sollten wir auch da ein Bewusstsein schaffen, dass man vielleicht nicht gleich für jede Sache GPT nutzt. Wer weiß.

Manuela Machner: Oje. Ich gehöre sicher zu den Hauptverbrauchern bei ChatGPT. Ich glaube, ich frage alles irgendwie einmal nach oder recherchiere oder lasse was übersetzen, oder wenn mir ein Wort nicht einfällt: Wie heißt das Wort schnell?

Also ich arbeite da nicht sehr nachhaltig. Na ja, auf der anderen Seite muss man sagen, dass aber ChatGPT auch helfen kann. Also nicht ChatGPT, sondern überhaupt KI-Systeme helfen können, Energieeffizienz zu schaffen. Also gerade die ganzen Technologien in Richtung Smart Homes oder Smart Cities gehen ja ganz stark in diese Richtung.

Was heißt das? Dass KI-Systeme helfen in der Planung vom Energieeinsatz. Das heißt dann zum Beispiel, die Waschmaschine läuft dann, wenn sonst wenig Strom verbraucht wird oder wenn der Strom über die Sonne gerade besonders ökologisch sinnvoll produziert wird. Oder dass sich das Raumklima anpasst.

In der Hotellerie ist das zum Beispiel ein Thema, dass es die Möglichkeit gibt, dass KI-Systeme erkennen: Ist jetzt jemand im Raum? Läuft die Klimaanlage? Läuft die Heizung oder geht sie auf Stand-by, auf eine gewisse Grundtemperatur, und dadurch einfach weniger Strom oder überhaupt Energie verbraucht wird, weil gerade kein Mensch in dem Raum drinnen ist, um die Energie zu nutzen.

Und auch KI-Systeme oder maschinelle Lernsysteme können helfen, die Auslastungen vorherzusagen zwischen den Spitzen, den Energiespitzen. Weil das große Problem und auch die Gefahr im Bereich Blackout entsteht ja dadurch, dass, wenn plötzlich hohe Spitzen sind, die Energie ja von irgendwo herkommen muss und dann vielleicht die nachhaltigen Ressourcen nicht ausreichen.

Dann muss zurückgegriffen werden auf andere Ressourcen. Und wenn man das im Vorfeld schon abklären kann, dann weiß man, ja, man macht eine Schleuse in einem Wasserkraftwerk auf und hat dort mehr Energie, die dazugeladen wird. Während, wenn es sehr überraschend kommt, ist es dann oft sehr schwierig, diese Spitzen abzufedern.

Und die KI-Systeme können das inzwischen schon recht gut berechnen.

Eliot Mannoia: Ja, also das ist Load Balancing nennt man das. Genau.

Manuela Machner: Genau. Also ich glaub...

Eliot Mannoia: Wir sind ja Zwillinge.

Manuela Machner: Also dass gerade diese Systeme bei Energieeffizienz und Energieplanung wiederum sehr viel helfen können. Aber so wie du gesagt hast, wir verbrauchen auch mit den Systemen sehr viel Energie.

Eliot Mannoia: Eine andere Studie sagt, dass es dazu hinkommt, dass wir bald im Jahr so viel verbrauchen weltweit wie ein ganzes Land. Aber gleichzeitig werden ja die Chips auch immer kleiner. Nvidia ist ja ein Riesenplayer da und was die machen und die Innovationen. Also wenn die Chips kleiner werden und die Rechenleistung höher, aber effizienter, dann pendelt sich das hoffentlich gut ein, dass die KI eigentlich effizient wird und uns dabei hilft, wie du sagst, mit diversen Sachen, ob das jetzt Energieverbrauch ist oder andere Arten von digitalen Zwillingen, digitale Schatten, die dann mit der Stadtplanung und so helfen, oder neuen Materialien.

Ich glaub, Google hat ja nicht nur mit AlphaFold Proteine, also für die Medizin, sondern auch, glaube ich, vier-, fünfhundert neue Materialien.

Manuela Machner: Also ich glaube, es waren weitaus mehr. Also ich weiß die Zahlen nicht mehr auswendig, das hätte ich jetzt recherchieren müssen, aber ich glaub, wir waren im Millionenstellenbereich.

Eliot Mannoia: Millionen Materialien?

Manuela Machner: Ja, also ich bin mir nicht mehr sicher, aber ja, also...

Eliot Mannoia: Auf jeden Fall ein Wahnsinn. Und das haben sie, das muss man auch sagen, weil oft wird irgendwie mit Google ein bisschen hart umgegangen. Google hat das kostenlos, also DeepMind, kostenlos allen Biologen der Welt zur Verfügung gestellt.

Also das hilft der Menschheit enorm weiter. Jetzt haben plötzlich Biologen in der ganzen Welt, die schätzen, an die Millionen Biologen sind das, jetzt plötzlich Zugriff zu diesen ganzen neuen Materialien. Das hilft uns vielleicht, neue Batterien zu finden oder Batteriearten oder Speicherkapazitäten und Rechenleistungen.

Hast du rausgefunden...

Manuela Machner: Ich hab jetzt kurz parallel gegoogelt. Wie viel es jetzt in Summe waren, hab ich jetzt nicht gleich gefunden, aber knapp vierhunderttausend dieser neu entworfenen Materialien können schon bald unter Laborbedingungen hergestellt werden. Also da reden wir jetzt von den realistischen Materialien, nicht von denen, die entdeckt wurden.

Also vierhunderttausend möglich.

Eliot Mannoia: Vierhunderttausend. Super.

Manuela Machner: Also ich mein, so viele Menschen haben wir gar nicht, die das, glaube ich, herstellen könnten, diese Art Materialien. Also ich glaub, da gibt es einfach extrem viele Möglichkeiten, die uns gar nicht bewusst waren oder die Menschen noch gar nicht in der Lage waren herauszufinden.

Und was ja ein Wahnsinn ist, ist diese ganze Entwicklung rund um Sensortechniken, dass man Daten plötzlich ganz anders auswerten kann, weil man die ganzen Daten, die man hat, ja schneller und effizienter nutzen kann, um Einsparungspotenziale zu erkennen, um Arbeitsabläufe zu optimieren, die Logistik zu optimieren.

Wenn ich hineinschaue, die Forecast-Möglichkeiten, die es gibt, also die Vorhersehbarkeit von Dingen, wie nachhaltig das genutzt werden kann, wenn ich weiß, wie viel Lebensmittel brauche ich zum Beispiel in der Gastronomie, wie viel weniger dann verschwendet wird oder verdirbt, auch im Einkauf, im Bestellwesen, in der Produktion.

Also wenn die Systeme genutzt werden, glaube ich, kann man sie da auch sehr, sehr positiv nutzen, muss man sagen. Ich hab eine ganz lustige Sache gesehen in den USA, die aber semigut funktioniert hat. Die Amerikaner sind ja beim Mülltrennen noch überschaubar. Also sie haben inzwischen ganz viele Mülleimer, organic und paper und wie auch immer, aber sie nennen es nicht paper, sondern organic, wiederverwertbar und so.

Und wenn du dann reinschaust, liegt überall das Gleiche drin. Und am Flughafen in Seattle gibt es so ein System, da hältst du in die Kamera das, was du wegwerfen willst, und der Bildschirm ist gleich groß wie diese Mülleimer, die darunter stehen. Und dann erklärt er dir oder zeigt dir, wo du das Ding hineinwirfst.

Eliot Mannoia: Ja, aber wie... und der Strom und das, ich meine auch...

Manuela Machner: Also das ist, ja, aber es ist eine Möglichkeit, die Leute offensichtlich auszubilden, weil das Problem, das die Leute dort haben: Die haben ja keine Ahnung. Also es steht zwar auf den Mülleimern, da sind dann Pickerl oben, was darfst du wohin werfen?

Und ich muss selbst sagen, für mich waren viele Dinge nicht klar, weil bei uns ist klar, Papier ist Papier und Kunststoff ist Kunststoff. Aber sie machen es ja nicht nach den Materialien, sondern, ja, ganz anders. Und mir war oft nicht klar, soll ich jetzt meinen Pappteller da reinwerfen oder da drüben?

Aber ja, so wie du sagst, die Energie und die Abfrage der KI, ob ich den Pappteller...

Eliot Mannoia: Bei jedem Müllkorb. Ich mein, das ist ja auch schon...

Manuela Machner: Ja gut, so schlimm war es nicht. Es war nur ein educational, also nur eins zum Lernen im Prinzip, aber lustig fand ich es. Aber wo... Ja?

Eliot Mannoia: Ein wichtiger Punkt ist auf jeden Fall, dieses Bewusstsein schaffen, weil ich glaube auch, das ist jetzt vielleicht nicht direkt KI, aber mit KI verbunden sind die Daten.

Ich glaub, wir sind es gewohnt, von allem ein Foto zu machen oder alles zu texten. Es wird automatisch gebackupt mit der iCloud oder mit Google Cloud oder WhatsApp-Backups oder wie auch immer. Und ich weiß nicht, aber ich glaub, viele Leute haben nicht die Zeit, also ich auf jeden Fall nicht, sich die Fotos durchzuschauen und die rauszunehmen, die vielleicht nicht gut sind.

Und dann haben wir vielleicht fünf Selfies oder fünf Fotos von Gruppenfotos und wir laden das alles hoch auf Instagram und alle Fotos von allen Mittagessen und Familienfeiern und alles. Also ich glaub, ein Konzept, das, denke ich, vielleicht kommt, das ist nur meine Idee, also keine Studie dazu: Data Recycling.

Also vielleicht, dass wir da auch das Konzept von Data Recycling haben, wo wir sagen, okay, wir müssen auch schauen, dass die Rechenzentren, weil allein, was Instagram an Servern und was die an Daten speichern und speichern müssen, was da täglich hinzukommt, und YouTube mit Audio, Video.

Brauchen wir fünfzig Videos über Bitcoin von vor zwei Jahren? Oder reicht es, wenn wir heute die fünfzig Videos von Bitcoin anschauen? Wollen wir uns die von Bitcoin von vor zehn Jahren anschauen? Es gibt ja so viele Videos, die jetzt sicherlich nicht mehr aktuell sind, und wir heben einfach alles auf.

Manuela Machner: Aber da sag ich dir doch schon erste Strategien von Datenökonomie.

Also das merkt man schon. Also wo war das jetzt? Ich wurde informiert von Google, dass irgendeiner meiner Google-Accounts ad acta gelegt wird, weil ich ihn nicht genutzt habe oder nicht nutze. Man sieht, bei ChatGPT gibt es ja jetzt diese Möglichkeit, einen Chat zu machen, der nicht gespeichert wird und der auch nicht genutzt wird für die Datensicherung.

Also es fangen auch die Programme im Eigeninteresse an zu sagen: Brauchst du das wirklich und speichern wir das wirklich? Und es gibt ja auch so eine Strategie der Datenökonomie, also dass man sagt, welche Daten sollte man wirklich über lange Zeit und wie lange aufbehalten und speichern.

Aber als Endverbraucher gebe ich dir recht, also wir neigen ja dazu. Also ich bin die Erste, die fünf Fotos von dem gleichen Motiv macht, weil sie sich denkt: War das scharf genug? Und das ecken wir weg und das dazu. Und in Wirklichkeit, ich mach dann ein Fotobuch und dann schaue ich die Fotos vielleicht noch einmal durch, aber in Wirklichkeit brauche ich nur eines davon.

Ich hab da gesehen, es gibt Systeme, die jetzt die Fotos zusammenführen. Also dass er da sagt, das sind Duplikate. Das finde ich auch eine ganz wichtige Geschichte, dass Duplikate rausgefiltert werden, weil du hast ja auch am Server oft oder auch auf deiner Cloud als Unternehmen, der eine speichert das Foto, gerade im Tourismus haben wir das, unter Mountainbiken rein und der andere speichert es unter dem Ort rein und der dritte unter Sommerangebote, und in Wirklichkeit hast du das gleiche Foto dreimal gespeichert.

Eliot Mannoia: Ja. Auf diese KI warte ich. Dass alle Fotos anschauen können und...

Manuela Machner: Genau. Ja, da arbeiten die Cloud-Systeme ja schon dran und das macht auch absolut Sinn, dass du nicht mehr übers Naming das findest oder über die Bezeichnung, sondern wirklich, dass das KI-System erkennt, auf dem Foto ist ein Mountainbiker im Sommer drinnen, der am Zirbitzkogel steht, sage ich jetzt.

Eliot Mannoia: Aber mit den Metadaten, dass ich zum Beispiel sagen kann, es war, weiß ich nicht, mein Familienurlaub in 2014.

Manuela Machner: Und?

Eliot Mannoia: Dass es das Datum und auch die Metadaten mitberücksichtigt.

Manuela Machner: Genau. Also ich glaub, das sind die Sachen, die auf der anderen Seite das wieder einsparen, wobei die KI wird wieder Platz brauchen.

Also ich glaub, dass das ein Nullsummenspiel vielleicht am Ende ist. Aber wenn die Technologien so weitergehen mit Speicherkapazitäten und diesem Bereich, dann haben wir eine Chance, dass das überhaupt sinnvoll, glaube ich, möglich ist.

Eliot Mannoia: Genau, dass wir mehr Daten benutzen, aber dass die Speicherkapazitäten auch besser werden.

Manuela Machner: Und weniger Energie verbraucht wird durch die Nutzung dieser Geschichten, ja.

Eliot Mannoia: Ja, was haben wir alles in dieser Folge besprochen? Die Nachhaltigkeit und KI. Also es gibt ja zwei Aspekte natürlich. Kann die KI uns sehr viel mehr Strom kosten, und wir brauchen auch mehr, wenn wir jetzt nicht nur auf einen Server zugreifen, sondern vielleicht auf ein neuronales Netzwerk für jegliche Fragen.

Aber gleichzeitig hat es auch wahnsinnig Potenzial, im medizinischen Bereich da auch Effizienzen zu schaffen, im Materiellen, also wie DeepMind, da auch vierhunderttausend neue Materialien, die schon jetzt geschaffen werden oder die schon produziert werden, auch viel Potenzial. Und ja, was kommt da alles noch dazu?

Digitale Zwillinge, Sensorikdaten, dass wir Predictive Analytics, Predictive Maintenance auch haben, die uns dann vielleicht genauer sagen können, wann wir was brauchen, und da Effizienzen schaffen. Oder mit Lebensmitteln, auch ein sehr spannendes Thema. Ich glaube, Lebensmittel sind einer der zweit- oder drittgrößten Umweltverschmutzer der Welt, also einfach die ganze Lebensmittelproduktion und auch Verschwendung und alles.

Also ja, hoffe ich, dass da die KI-Systeme mit Mustererkennung, mit Load Balancing, das hast du ja sehr viel auch angesprochen, mit den Spitzen von Stromverbrauch, oder dass die Waschmaschine nur funktioniert, also dann automatisch angeht, wenn gerade weniger Strombedarf ist im Markt, und da zahlt auch der Endverbraucher vielleicht weniger.

Also super, super coole Sachen. Wichtiges Thema. Und ja, was besprechen wir nächstes Mal, Manuela?

Manuela Machner: Ja, das nächste Mal wollen wir uns wieder auf das Thema Unternehmen fokussieren. Wie wird KI in Unternehmen bereits eingesetzt? Wo bringt es dem Unternehmen auch tatsächlich etwas?

Und, na, ich freue mich schon drauf.

Eliot Mannoia: Super.

Manuela Machner: Macht's gut. Tschüss, baba.