Allein das Training von künstlicher Intelligenz soll bereits mehrere Millionen Liter an Wasser verbraucht haben.
Prompt: Illustration of a robot portrayed as environmental polluter due to its extremely high water consumption. The robot is surrounded by dozens of empty water bottles. Describe the image with its visual elements such as colors, symbols, and size ratios to illustrate the significance of the chatbot's high water consumption and convey a deep understanding of the issue to the viewers, dystopian mood, --ar 16:9
Für das Trainieren und Betreiben von KI-Tools wie ChatGPT sind große Rechenzentren notwendig, die einen hohen Energiebedarf haben. Eigentlich logisch, aber weniger bekannt ist die Tatsache, dass diese Prozesse auch entsprechend gekühlt werden müssen – und somit offensichtlich jede Menge Wasser benötigen. Forscher aus den USA haben jetzt in einer Studie geschätzt, wie viel das ausmacht.
Die Schätzungen zum Wasserverbrauch von künstlicher Intelligenz wurden in einem Vorabdruckpapier namens "Making AI Less 'Thirsty'" veröffentlicht. Daraus geht hervor, dass allein für das Training von GPT-3 rund 700.000 Liter Wasser verbraucht worden sind. Auch im laufenden Betrieb zeigt sich der Chatbot offenbar "durstig": Eine durchschnittliche Unterhaltung mit ChatGPT, die zwischen 25 und 50 Fragen umfasst, entspreche laut Forschern dem Wegschütten eines halben Liters Trinkwasser. Für das Kühlen der Rechenzentren sei eine hohe Qualität des Wassers zudem notwendig, um Korrosion und Bakterien im Kühlkreislauf zu vermeiden.
Nur die Spitze des Eisbergs
Da sich große Tech-Konzerne wie Google, Microsoft oder Meta nur ungern in die Karten schauen lassen, was Energieverbrauch und Umweltverträglichkeit ihrer Rechenzentren betrifft, konnten die Forscher der Studie nur Schätzungen anhand vorhandener technischer Eckdaten anstellen. Allein der neueste Supercomputer, den Microsoft für das Trainieren von KI einsetzen soll, gibt aber einen Einblick, wie aufwendig die Kühlung sein muss: Nach eigenen Angaben besteht er aus mehr als 285.000 Prozessorkernen und 10.000 Grafikchips.
Das Ende der Fahnenstange sei damit aber noch lange nicht erreicht: Das Training der KI-Modelle dürfte schon in Microsofts fortschrittlichstem Rechenzentrum in den USA eine enorme Menge an Wasser kosten. Würde das Training in einem weniger energieeffizienten Zentrum in Asien stattfinden, könnte der Wasserverbrauch laut Studie dreimal höher sein. Die Forscher prognostizieren zudem, dass der Wasserbedarf mit neueren Modellen wie dem kürzlich veröffentlichten GPT-4, die auf einer größeren Anzahl von Datenparametern basieren als ihre Vorgänger, weiter steigen wird.
ChatGPT ist damit nicht allein
Das "Problemkind" von Rechenzentren sind in diesem Fall die Kühltürme, die mit dem Verdampfen von Wasser eine bestimmte Temperatur in großen Serverräumen halten müssen, um das Überhitzen der Server und somit Fehlfunktionen zu vermeiden. Dafür benötigen sie eben diese Unmengen an Wasser. Allein ist Microsoft mit diesem Problem freilich nicht: Google soll im Jahr 2019 rund 8,7 Milliarden Liter Wasser für Rechenzentren in drei Bundesstaaten verbraucht haben.
Laut Studie betreibt Google insgesamt 14 Rechenzentren allein in Nordamerika, die für verschiedene Zwecke wie die Google-Suche, Arbeitsplatzprodukte und neuerdings für die großen Sprachmodelle LaMDa und Bard genutzt werden. Auch für LaMDa könnte den Forschern zufolge eine beträchtliche Menge an Wasser benötigt werden, um die KI zu trainieren – möglicherweise Millionen Liter und damit mehr als für ChatGPT.
Bei der Bestimmung des Wasserverbrauchs von KI unterscheiden die Forscher zwischen zwei Faktoren: der Wasserentnahme und dem Verbrauch. Die Wasserentnahme bezieht sich auf die physische Entnahme von Wasser aus natürlichen Ressourcen, während der Verbrauch den Wasserverlust durch Verdunstung in Rechenzentren beschreibt. Bei der Forschung zum Wasserverbrauch von KI liegt der Fokus hauptsächlich auf dem Verbrauch, da das Wasser in diesem Fall nicht wiederverwendet werden kann.
Neues Bewusstsein gefordert
Wenig verwunderlich daher, dass die Studie unter anderem damit resümiert, diese Folgen der KI-Nutzung nicht mehr länger zu ignorieren. "Der Wasserverbrauch muss als Teil der gemeinsamen Bemühungen zur Bekämpfung globaler Wasserprobleme als Priorität angegangen werden", so die Forscher.
Tech-Konzerne könnten wenigstens mit der Angabe des Wasserverbrauchs ihrer Systeme schon einmal ein Bewusstsein für die in diesem Zusammenhang entstandene Umweltproblematik schaffen. Zudem sei es für das Trainieren künstlicher Intelligenz auch ratsam, bestimmte Zeiten in der Nacht festzulegen und Rechenzentren in weniger heißen Gegenden zu priorisieren. Anwender von Chatbots wiederum könnten einfach darüber nachdenken, ob wirklich jede beliebige Anfrage notwendig ist. (bbr, 13.4.2023)