Die Systeme, die wir heute „Künstliche Intelligenz“ nennen, fressen eine Menge Energie und der Energiebedarf wird für die nächste Generation noch einmal stark steigen. Hinzu kommt ein gigantischer Bedarf an Wasser zur Kühlung der Rechenzentren. Lösungen für dieses Problem werden in die Zukunft verschoben.
Was die Sprachmodelle heute schon können ist in Demonstrationen immer schon sehr beeindruckend: Wahnsinnig gut aussehende Fotos oder Videos. Texte die sich lesen, wie vom Profi geschrieben. In der Praxis kommt das aber noch nicht an – auch wenn bspw. Microsoft seinen CoPilot in sämtliche Office-Komponenten einbaut.
„Aber auch wenn sie nicht halluzinieren, ist es beeindruckend, wozu sie fähig sind, obwohl es ein bisschen so ist, als würde man einen Hund auf zwei Beinen herumlaufen sehen – lustig, aber nicht gerade eine effiziente Art der Fortbewegung.“
Ryan Broderick
Dann heißt es oft, das sei nur eine Vorschau auf das, was noch kommt. „Wenn KI so weiter entwickelt wird, dann kann sie auch XY.“ Ob die auf Statistik basierenden Systeme von heute überhaupt soweit gebracht werden können, weiß niemand.
Das Gleiche gilt für die Schattenseite der „KI“: Open AI CEO Sam Altman hat jüngst darüber gesprochen, wie viel mehr Energie die zukünftigen Systeme verbrauchen werden. Er setzt seine Hoffnung auf Kernfusion. „Wenn die Kernfusion irgendwann serienreif und zuverlässig ist, dann könnte man KI Systeme ohne schlechtes Gewissen betreiben.“
Ich finde, das sind eine ganze Mengen „Wenn“ und „Könnte“ und „vielleicht“. Gleichzeitig sind die meisten Anwendungen, die bisher für „KI“ entwickelt werden, kontraproduktiv für das zentrale Menschenheitsproblem: Die Klimakatastrophe.
Es gibt sicher in der Forschung Anwendungen für Machine Learning, die tatsächlich Lösungen produzieren. KI-generierte Bilder und Texte aber werden kein echtes Problem lösen. Microsoft CoPilot oder Google Gemini sind keine Lösung. Sie sind ein Teil des Problems.
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