Bezahlbare und saubere Energie

Zugang zu bezahlbarer, verlässlicher, nachhaltiger und zeitgemäßer Energie für alle sichern.

Weiterführende Informationen des Bundesministeriums für wirtschaftliche Zusammenarbeit und Entwicklung (BMZ) zu diesem Nachhaltigkeitsziel

Literatur

Anthony, L. F. W., Kanding, B. & Selvan, R. (2020, Juli 6). Carbontracker: Tracking and Predicting the Carbon Footprint of Training Deep Learning Models. arXiv. Zugriff am 22.1.2023. Verfügbar unter: http://arxiv.org/abs/2007.03051
Crownhart, C. (2024, September 26). Why Microsoft made a deal to help restart Three Mile Island. MIT Technology Review. Zugriff am 5.10.2024. Verfügbar unter: https://www.technologyreview.com/2024/09/26/1104516/three-mile-island-microsoft/
Fett, C. (2024, März 15). Warum KI viel Wasser und Strom braucht. Zugriff am 15.3.2024. Verfügbar unter: https://www.tagesschau.de/wissen/klima/ki-energieverbrauch-100.html
Jena, L. P. & Thakur, P. A. (2024, Dezember 31). Blue seas and green electrons: Powering India’s AI data centres. Institute for Energy Economics and Financial Analysis. Organisationswebsite, . Zugriff am 27.2.2025. Verfügbar unter: https://ieefa.org/resources/blue-seas-and-green-electrons-powering-indias-ai-data-centres
Kettle, J. (2021, September 6). The internet consumes extraordinary amounts of energy. Here’s how we can make it more sustainable. The Conversation. Zugriff am 22.1.2023. Verfügbar unter: http://theconversation.com/the-internet-consumes-extraordinary-amounts-of-energy-heres-how-we-can-make-it-more-sustainable-160639
Lobe, A. (2019, Juli 26). Energieverbrauch: KI ist alles andere als grün. Zugriff am 22.1.2023. Verfügbar unter: https://www.spektrum.de/news/kuenstliche-intelligenz-verbraucht-fuer-den-lernprozess-unvorstellbar-viel-energie/1660246
Mantel, M. (2024, Juli 1). Bill Gates rechnet den Stromverbrauch von KI-Rechenzentren schön. heise online. IT-Nachrichtenportal, . Zugriff am 1.7.2024. Verfügbar unter: https://www.heise.de/meinung/Bill-Gates-rechnet-den-KI-Energiebedarf-schoen-9785149.html
Milmo, D. (2024, Juli 2). Google’s emissions climb nearly 50% in five years due to AI energy demand. The Guardian. Nachrichtenseite, . Zugriff am 29.7.2024. Verfügbar unter: https://www.theguardian.com/technology/article/2024/jul/02/google-ai-emissions
Neubert, H.-J. (2023, April 17). Klimadilemma: Indien steckt zwischen seinem Energie- und Armutsproblem. MIT Technology Review. Zugriff am 27.2.2025. Verfügbar unter: https://www.heise.de/hintergrund/Klimadilemma-Indien-steckt-zwischen-seinem-Energie-und-Armutsproblem-8953833.html
Patterson, D., Gonzalez, J., Le, Q., Liang, C., Munguia, L.-M., Rothchild, D. et al. (2021, April 23). Carbon Emissions and Large Neural Network Training. arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.2104.10350
Ralston, W. (n. d.). Autonomous Drones Could Soon Run the UK’s Energy Grid. Wired. Zugriff am 31.7.2023. Verfügbar unter: https://www.wired.com/story/autonomous-drones-could-soon-run-the-uks-energy-grid/
Spieler, M. (2023, Juli 27). How AI Is Powering the Future of Clean Energy. Zugriff am 20.8.2023. Verfügbar unter: https://blogs.nvidia.com/blog/2023/07/27/i-am-ai-clean-energy/
Stokel-Walker, C. (2023, Oktober 2). The Generative AI Race Has a Dirty Secret. Wired. Zugriff am 22.2.2023. Verfügbar unter: https://www.wired.com/story/the-generative-ai-search-race-has-a-dirty-secret/
Strubell, E., Ganesh, A. & McCallum, A. (2019, Juni 5). Energy and Policy Considerations for Deep Learning in NLP. arXiv. Zugriff am 22.1.2023. Verfügbar unter: http://arxiv.org/abs/1906.02243
tagesschau. (2024, November 1). Energiebedarf von KI-Anwendungen steigt laut Studie drastisch. tagesschau.de. Nachrichtenseite, . Zugriff am 1.11.2024. Verfügbar unter: https://www.tagesschau.de/wirtschaft/energie/kuenstliche-intelligenz-energieverbrauch-100.html
Valinsky, J. (2024, September 20). Three Mile Island is reopening and selling its power to Microsoft. CNN. Zugriff am 5.10.2024. Verfügbar unter: https://www.cnn.com/2024/09/20/energy/three-mile-island-microsoft-ai/index.html
Weiß, E.-M. (2024, August 30). ChatGPTs Stromverbrauch: Zehnmal mehr als bei Google. Zugriff am 1.9.2024. Verfügbar unter: https://www.heise.de/news/ChatGPTs-Stromverbrauch-Zehnmal-mehr-als-bei-Google-9852126.html

Legende

Text thematisiert Aspekte, die das Erreichen des SDGs begünstigen können. Text thematisiert Aspekte, die im Widerspruch zum SDG stehen können. Text diskutiert Aspekte aus unterschiedlichen Perspektiven.

Kommentiere diese Seite mit Anregungen oder Kritik.

Du kannst auch eine weitere Quelle für die Literaturliste und weitere Reflexionsfragen vorschlagen.

Lernanregungen

Um verschiedene Perspektiven auf KI und Nachhaltigkeit in diesem SDG zu verstehen, schlagen wir dir Folgendes vor:

  • Such dir noch eine weitere Person, mit der du dich über das Thema unterhalten möchtest.
  • Beschäftigt euch mit den Zielen und Unterzielen dieses SDGs.
  • Schaut euch die Reflexionsfragen an, die als Einstieg in die Texte dienen können.
  • Sucht euch zwei Texte aus der Liste aus, die konträre Positionen vertreten. Wenn es nicht genügend Texte gibt, dann recherchiert gern selbst welche und schlagt sie unten in den Kommentaren vor.
  • Lest die Texte gemeinsam. Sprecht miteinander über Aspekte, die ihr nicht versteht und dich euch bewegen und interessieren.
  • Erläutert euch und anderen die technischen Hintergründe der KI-Ansätze in den Texten.
  • Überlegt euch, wie ihr zu diesem SDG aktiv werden könnt.

Dieses Projekt wird besser, wenn du weitere Texte beisteuerst.

Reflexionsfragen

Die folgenden Fragen sind Vorschläge zum Einstieg in die Reflexion.

  • In welchem Umfang wird Energie für Entwicklung und Betrieb von KI-Systemen benötigt?
  • Welche primären Energieträger sind global im Betrieb von KI-Systemen beteiligt?
  • Wie kann KI helfen, Energie gerechter zu verteilen?
  • Wie kann ich zu einem bewussten Umgang mit KI-Systemen beitragen?

Schreibt eure eigenen Fragen gern in die Kommentare.