Verantwortung, KI und Nachhaltigkeit

Wie können wir uns Künstliche Intelligenz in Zukunft leisten?

Axel Dürkop
me@axel-duerkop.de

Mittwoch, 17. September 2025

The News

  • Microsoft kauft den ganzen Strom des alten havarierten Atomkraftwerks Harrisburg für seine Rechenzentren (Crownhart, 2024; Greshko, 2024; Hecking, 2025; Valinsky, 2024)
  • Meta baut in Louisiana ein neues Gaskraftwerk von der Viertelgröße Manhattens (Abraham, 2025)
  • Einsame Teenager finden Freunde in empathischen und willigen Chatbots (McBain, 2025)
  • 200 Fans halten Trauerreden auf der Beerdigung von Claude 3 (Robison, 2025)
  • Elon Musk zieht mit seinem USB-Stick durch die US-amerikanischen Behörden und besorgt sich die persönlichsten Daten von Bürger*innen, um endlich einen schlanken KI-Staat aufzubauen (Brockschmidt, 2025)

Zentrale Fragen

  • Wie lässt sich das Spannungsfeld von KI und Nachhaltigkeit betrachten?
  • Wie können wir das Thema KI und Nachhaltigkeit in Schule und Gesellschaft kritisch-konstruktiv bearbeiten?

KI-Systeme

Definition, Begriffe, Entwicklungsprozess

Definition Deutscher Ethikrat

Enge KI
  • Simulation menschlicher Fähigkeiten in einer Domäne
  • Verwendung maschinellen Lernens
  • spezifische Aufgaben oder Probleme
Breite KI
  • Simulation menschlicher Fähigkeiten, nicht domänenspezifisch
  • beschränkt auf sprachliche Ein- und Ausgabe
Starke KI, auch “AGI” (Artificial General Intelligence)
  • (möglicherweise) perfekte Simulation menschlicher Kognition
  • Vision: mentale Zustände, Einsichtsfähigkeit und Emotionen

Quelle: vgl. Deutscher Ethikrat (2023, S. 123)

KI-Begriffe im Vergleich

Unraveling AI Complexity - A Comparative View of AI, Machine Learning, Deep Learning, and Generative AI. Quelle: PopovaZhuhadar, CC BY-SA 4.0 https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0, via Wikimedia Commons. Unterer Bereich abgeschnitten.

Entwicklungsprozess von KI-Systemen

Daten auswählen und sammeln

  • Verwendung von großen Mengen historischer Daten aus dem Internet oder privaten Quellen

Daten vorbereiten

  • Annotieren der Daten, wenn möglich und sinnvoll, durch Menschen und Maschinen

Modelle trainieren

  • Maschinen “lernen” (kontinuierlich) aus Daten

Modelle evaluieren

  • Überprüfen der Leistung von KI-Systemen durch Menschen und Maschinen

Wirkung, Kosten, Nutzen

Universaler Reflexionsrahmen

Die 17 Nachhaltigkeitsziele der UN stellen einen möglichen Reflexionsrahmen dar, mit dem sich KI-Systeme in den Bereichen Wirtschaft, Soziales und Umwelt betrachten lassen.

Quelle: Bundesregierung (2018)

Universaler Reflexionsrahmen

Die 17 Nachhaltigkeitsziele der UN stellen einen möglichen Reflexionsrahmen dar, mit dem sich KI-Systeme in den Bereichen Wirtschaft, Soziales und Umwelt betrachten lassen.

Quelle: Bundesregierung (2018)

Gesundheit und Wohlergehen

Ein gesundes Leben für alle Menschen jeden Alters gewährleisten und ihr Wohlergehen fördern.

Chancen

KI-Systeme bieten eine Ergänzung der Medizin, z. B. wenn sie zur Unterstützung der Diagnose eingesetzt werden.

  • Besseres Zusammenspiel: Ärzte und KI werden immer besser darin, gemeinsam Brustkrebs zu erkennen (Leibig et al., 2022)
  • Selbstfürsorge: Smartphone-basierte KI-Systeme zur Hautkrebserkennung können die Früherkennung verbessern (Esteva et al., 2017)

Gesundheit und Wohlergehen

Ein gesundes Leben für alle Menschen jeden Alters gewährleisten und ihr Wohlergehen fördern.

Versteckte Kosten

KI-Systeme werden zunehmend für Deepfakes und Pornografie eingesetzt. Die Digitalisierung der Medizin basiert auf sehr persönlichen Daten, deren Schutz oft unzureichend ist. Konzerne machen Geschäfte mit der Einsamkeit.

  • Sexualisierte Gewalt: Nicht-einvernehmliche Nutzung von Bildern mit Folgen für die psychische Gesundheit der Betroffenen (Heikkilä, 2024; Maiberg, 2023)
  • Therapie- und Freund*innenersatz: Teenager*innen sind zunehmend einsam und teilen sich häufiger Chatbots mit. (McBain, 2025)

Bezahlbare und saubere Energie

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

Chancen

Maschinelles Lernen wird zunehmend für die datengetriebene Entscheidungsfindung eingesetzt.

  • Wartung: Die Kombination aus Mensch, Drohne und KI wird als die Zukunft für die Wartung des britischen Stromnetzes angesehen (Ralston, 2022).
  • Steuerung: Im Großen wie im Kleinen (Privathaushalte) kann KI bei der Steuerung des komplexen Stromnetzes für Erneuerbare unterstützen (Kim, 2023).

Bezahlbare und saubere Energie

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

Versteckte Kosten

Derzeit konsumieren Training und Betrieb von KI-Systemen großen Mengen Energie und emittieren entsprechend viel CO2.

  • KI-Standort und Energiepoltik: Eine KI-Trainingsstunde in Indien (fossil) oder Kanada (erneuerbar) macht für den CO2-Ausstoß einen Unterschied (HuggingFace, 2021).
  • Generieren kostet: Studien weisen nach, welche Kosten für unterschiedliche Machine-Learning-Ansätze anfallen (Luccioni et al., 2023). Der Betrieb von Modellen addiert sich irgendwann auf zu den Kosten des Trainings und darüber hinaus.

Bezahlbare und saubere Energie

KI-Modelle verbrauchen je nach Funktionsumfang weniger oder mehr Strom und produzieren entsprechend auch CO2.

Quelle: Luccioni et al. (2023, S. 1)

Bezahlbare und saubere Energie

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

Versteckte Kosten

Big Tech hat das Ziel, bis 2030 CO2-neutral zu werden – mit unterschiedlichen Mitteln:

Bezahlbare und saubere Energie

Baustelle eines Small Modular Reactors (SMR) in Tennessee, USA. Quelle: Data Center Frontier

Pro

  • CO2-Reduktion möglich
  • vermeintlich sicherer, weil weniger Druck auf dem Kessel und Kernschmelze unwahrscheinlicher (Göpfert, 2024)

Contra

  • Lagerungsproblem des Atommülls nach wie vor ungelöst
  • unklare Risiken

Nachhaltige Wassernutzung

Chancen

Mit Hilfe des maschinellen Lernens lassen sich unbekannte Muster und Phänomene entdecken, die der Mensch sinnlich und kapazitiv nicht erfassen kann.

  • Biodiversität: KI zählt Fische und Plastikmüll und schützt die Ozeane (Elagali et al., 2022).
  • Ökologisches Gleichgewicht: KI findet versteckte Fischflotten und hilft, die Fischpopulation zu kontrollieren und illegales Fischen aufzudecken (Paolo et al., 2024)

Nachhaltige Wassernutzung

Versteckte Kosten

  • Steigender Verbrauch: Training und Betrieb von KI-Modellen verbrauchen große Mengen an Wasser (Li et al., 2023)

“[…] Ren’s team estimates ChatGPT gulps up 500 milliliters of water […] every time you ask it a series of between 5 to 50 prompts or questions. The range varies depending on where its servers are located and the season. The estimate includes indirect water usage that the companies don’t measure - such as to cool power plants that supply the data centers with electricity.” – O’Brien & Fingerhut (2023)

Menschenwürdige Arbeit und Wirtschaftswachstum

Nachhaltiges Wirtschaftswachstum und menschenwürdige Arbeit für alle - dauerhaftes, breitenwirksames und nachhaltiges Wirtschaftswachstum, produktive Vollbeschäftigung und menschenwürdige Arbeit für alle fördern.

Versteckte Kosten

Extraktivismus bestimmt die Produktionskette der Digitalisierung.

Hardware, Energie, Wasser — und Menschen

Die Produktion von Grafikkarten (GPUs) als Hardwarebasis für KI. Nicht abgebildet ist z.B. Agbogbloshie bei Accra, Ghana, wo ein großer Teil des Elektronikschrotts der westlichen Welt (illegal) zerlegt wird. Quelle: Valdivia (2024)

Hochwertige Bildung bezogen auf LLMs (Köller et al., 2024)

Inklusive, gleichberechtigte und hochwertige Bildung gewährleisten und Möglichkeiten des lebenslangen Lernens für alle fördern.

Chancen

  • Entwicklung und Anpassung von Unterrichtsmaterial (vgl. S. 8)
  • Unterstützung bei Kreativitätsprozessen und Recherche (vgl. S. 10)
  • Unterstützung bei der Textproduktion (vgl. S. 11)
  • Förderung von Individualisierung und Binnendifferenzierung (vgl. S. 11)
  • summative und formative Beurteilung (vgl. S. 12)

Hochwertige Bildung bezogen auf LLMs (Köller et al., 2024)

Inklusive, gleichberechtigte und hochwertige Bildung gewährleisten und Möglichkeiten des lebenslangen Lernens für alle fördern.

Chancen

Hochwertige Bildung bezogen auf LLMs (Köller et al., 2024)

Inklusive, gleichberechtigte und hochwertige Bildung gewährleisten und Möglichkeiten des lebenslangen Lernens für alle fördern.

Herausforderungen

  • Nutzer*innen müssen die “[…] Kompetenz zur Bewertung, Korrektheit und Vertrauenswürdigkeit der Inhalte besitzen […]” (S. 9)
  • lernförderliche Aktivitäten könnten an KI-Systeme delegiert werden (vgl. S. 10f.)
  • LLMs ersetzen nicht Lernbegleitung durch Lehrkräfte, da sie pädagogische Ziele nicht kennen (vgl. S. 12)
  • neue Prüfungsformate sind notwendig (S. 16ff.)
  • Gefahr des “Deskillings” (Reinmann, 2023)

Frieden, Gerechtigkeit und starke Institutionen

Friedliche und inklusive Gesellschaften für eine nachhaltige Entwicklung fördern, allen Menschen Zugang zum Recht ermöglichen und leistungsfähige, rechenschaftspflichtige und inklusive Institutionen auf allen Ebenen aufbauen.

Chancen1

  • Justizsysteme: Automatisierte Fallverwaltung, Bias-Reduktion, zugängliche Rechtsrecherche
  • Transparenz: Korruptionserkennung, effiziente Informationsanfragen, Politikfolgenabschätzung
  • Öffentliche Sicherheit: Prädiktive Polizeiarbeit, optimierte Notfalldienste, intelligente Überwachung

Frieden, Gerechtigkeit und starke Institutionen

Friedliche und inklusive Gesellschaften für eine nachhaltige Entwicklung fördern, allen Menschen Zugang zum Recht ermöglichen und leistungsfähige, rechenschaftspflichtige und inklusive Institutionen auf allen Ebenen aufbauen.

Chancen1

  • Konfliktprävention: Frühwarnsysteme, Hassrede-Monitoring, Vorhersage von Bevölkerungsbewegungen
  • Institutionen: Digitale Bürgerdienste, Betrugsbekämpfung, automatisierte Verwaltungsprozesse
  • Informationszugang: Mehrsprachige Services, durchsuchbare öffentliche Archive, Datenorganisation

Frieden, Gerechtigkeit und starke Institutionen

Friedliche und inklusive Gesellschaften für eine nachhaltige Entwicklung fördern, allen Menschen Zugang zum Recht ermöglichen und leistungsfähige, rechenschaftspflichtige und inklusive Institutionen auf allen Ebenen aufbauen.

Herausforderungen (Auswahl)

  • informationelle Selbstbestimmung, demokratische Grundwerte und -rechte durch wahrscheinlichkeitsbasierte Algorithmen bedroht (Mühlhoff, 2025)
  • KI-generierte hyperrealistische Darstellungen (zum Selbermachen) beeinflussen die Wahrnehmung von Wirklichkeit und machen uns anfällig für automatisierte Manipulationsversuche

Verunreinigung der Wahrnehmung

Forschende bei Google halten es daher für möglich, dass sich unsere Konzepte von Wahrheit und Vertrauen verändern werden (Maiberg, 2024; Marchal et al., 2024):

“The widespread availability, accessibility and hyperrealism of GenAI outputs across modalities has also enabled new, lower-level forms of misuse that blur the lines between authentic presentation and deception. While these uses of GenAI […] are often neither overtly malicious nor explicitly violate these tools’ content policies or terms of services, their potential for harm is significant. […] If unaddressed, this contamination of publicly accessible data with AI-generated content could potentially impede information retrieval and distort collective understanding of socio-political reality or scientific consensus.” – Marchal et al. (2024, S. 16, Herv. i. O.)

Die weit verbreitete Verfügbarkeit, Zugänglichkeit und der Hyperrealismus von GenAI-Outputs über alle Medien hinweg hat auch neue, weniger ausgeprägte Formen des Missbrauchs ermöglicht, bei denen die Grenzen zwischen authentischer Darstellung und Täuschung verschwimmen. Obwohl diese Verwendungen von GenAI […] oft weder offen böswillig sind noch explizit gegen die Inhaltsrichtlinien oder Nutzungsbedingungen dieser Tools verstoßen, ist ihr Schadenspotenzial erheblich. […] Wenn nichts dagegen unternommen wird, könnte diese Verunreinigung öffentlich zugänglicher Daten mit KI-generierten Inhalten das Auffinden von Informationen behindern und das kollektive Verständnis der soziopolitischen Realität oder des wissenschaftlichen Konsens verzerren. (übersetzt von A.D. mit DeepL, nachbearb.]

Der Kollaps der Wirklichkeit

When reality collapses. Quelle: Ted Gioia, 2025

Digitale Souveränität und Demokratie

“Bevor die Massenführer die Macht in die Hände bekommen, die Wirklichkeit ihren Lügen anzugleichen, zeichnet sich ihre Propaganda durch eine bemerkenswerte Verachtung für Tatsachen überhaupt aus.” — Hannah Arendt (1955) zitiert in Vestergaard & Hendricks (2017)

Reflexion

Wie mit den Herausforderungen umgehen?

Systemische Verflechtungen

Der Historiker Adam Tooze bringt für die Schichtungen, Verflechtungen, Feedbackloops und Verstärkungen der zahlreichen Krisen unserer Zeit den Begriff der Polykrise ins Spiel (Tooze, 2022), mit der die Chancen und Herausforderungen von KI in Beziehung gesetzt werden können.

Klima- und Umweltkrisen

  • Globale Erwärmung und extreme Wetterereignisse
  • Ressourcenerschöpfung und Wasserknappheit

Geopolitische und Sicherheitskrisen

  • Strategische Konkurrenz zwischen USA und China
  • Cyberkriegsführung und digitale Sicherheitsbedrohungen

Ökonomische Instabilität

  • Kosten der Energiewende und Abhängigkeit von fossilen Brennstoffen

Soziale und politische Fragmentierung

  • Globaler demokratischer Rückschritt
  • Aufstieg des Autoritarismus
  • Soziale Ungleichheit und Polarisierung

Technologie- und Informationskrisen

  • Desinformation und epistemische Krise
  • Digitale Überwachung und Erosion der Privatsphäre
  • Auswirkungen sozialer Medien auf psychische Gesundheit und gesellschaftlichen Zusammenhalt

Potenziale von Schule nutzen

Wenn es einen Ort gibt, der sich interdisziplinär, quasi mit vereinten Kräften diesen verschiedenen Krisen (im Bezug auf KI) annehmen kann, dann ist es die Schule.

Alle Sprachen

Künstlerische Fächer

  • Kunst
  • Musik
  • Darstellendes Spiel/Theater

Gesellschaftswissenschaften

  • Geschichte
  • Politik-Wirtschaft
  • Erdkunde/Geografie
  • Werte und Normen
  • Philosophie
  • Religion

MINT

  • Mathematik
  • Physik
  • Chemie
  • Biologie
  • Informatik
  • Technik

Berufsorientierung und Arbeitslehre

  • Wirtschaft
  • Berufsorientierung
  • Arbeit-Wirtschaft-Technik (AWT)

Potenziale von Schule nutzen

Die folgende Darstellung zeigt, wie sich vier Fächer untereinander und in Bezug auf KI und Nachhaltigkeit mit einem konkreten Problem auseinandersetzen könnten.

Fachübergreifende Auseinandersetzung mit den Chancen und Herausforderungen von KI vor dem Hintergrund der UN-Nachhaltigkeitsziele. Quelle: eigene Darstellung unter Verwendung der offiziellen Icons der UN.

Was sollen wir tun?

Abschließend lassen sich Vorschläge formulieren, wie wir als Gesellschaft auf die aktuellen Einflüsse von KI auf die Gesellschaft agieren können:

  • Narrative dekonstruieren: Offenlegung der Agenden und Werte, die hinter der aktuellen KI-Entwicklung und ihrer Narrative stecken (Mühlhoff, 2025)
  • Emanzipieren: nicht nur anwenden, sondern Forderungen stellen
  • Beteiligung einfordern: aktuelle KI-Systeme basieren auf einer beispiellosen Enteignung, Aneignung und Monopolisierung des Weltwissens
  • Dagegenhalten: Werte eines demokratisch und humanistisch fundierten Bildungsverständnisses anlegen
  • Politische Vorstellungskraft und Einfallsreichtum: Alternativen zur aktuellen KI-Entwicklung formulieren (Rikap, 2025)

Das Thema im Unterricht

SDG-KI-Explorer

Potenziale und Herausforderungen von KI und Nachhaltigkeit selbst herausfinden

Screenshot SDG-KI-Explorer.
Quelle und Idee: Axel Dürkop
  • wiss. und journ. Artikel zum Einstieg
  • Diskussion zu zweit oder in Gruppen
  • Möglichkeit (und Bitte), weitere geeignete Texte beizusteuern

Das Thema im Unterricht

Screenshot der Seite sustain von AlgorithmWatch zu einem vierteiligen Angebot in Form von Magazinen zu KI und Nachhaltigkeit

Alte Plagen in neuem Gewand

Axel Dürkops neues Newsletter-Projekt zu KI und Nachhaltigkeit

Screenshot “KI und Nachhaltigkeit”, Newsletterprojekt von Axel Dürkop auf Steady

Darin der Vorschlag eines kategorischen Kreislaufimperativs:

“Handle stets so, dass deine generierten Artefakte auf dem Boden der Tatsachen stehen und zu einer Verbesserung des kommunikativen Klimas in der Informationssphäre beitragen.”

Kontakt

https://axel-duerkop.de

@xldrkp@scholar.social

Mediennachweise

  • “Infamous Three Mile Island”: Foto von Lyndi & Jason auf flickr.com unter CC BY-SA 2.0, aufgenommen am 23.07.2007
  • “Dart” auf “Zentrale Fragen”: Foto von Ricardo Arce auf Unsplash
  • “Nebula Head” auf “KI-Systeme”: Axel Dürkop mit DALL-E 2, ” artificial intelligence in the implosion of a nebula, watercolor, dark background”
  • “Entwicklungsprozess von KI-Systemen”: Foto von Eaters Collective on Unsplash
  • “Wirkung, Kosten, Nutzen”, Foto von Rich @ rhubbardstockfootage auf Unsplash
  • “Starry sky in orange” auf “Kontakt”, Foto von Sid Suratia auf Unsplash
  • SDG icons by United Nations. The content of this publication has not been approved by the United Nations and does not reflect the views of the United Nations or its officials or Member States.

Nachnutzung

Creative Commons Lizenzvertrag

Dieses Werk ist lizenziert unter einer Creative Commons Namensnennung - Weitergabe unter gleichen Bedingungen 4.0 International Lizenz. Diese Lizenz erlaubt unter Voraussetzung der Namensnennung des Urhebers die Bearbeitung, Vervielfältigung und Verbreitung des Materials in jedem Format oder Medium für beliebige Zwecke, auch kommerziell, sofern das neue entstandene Werk unter derselben Lizenz wie das Original verbreitet wird.

Die Bedingungen der Creative-Commons-Lizenz gelten nur für Originalmaterial. Die Wiederverwendung von Material aus anderen Quellen (gekennzeichnet mit Quellenangabe) wie z. B. Schaubilder, Abbildungen, Fotos und Textauszüge erfordert ggf. weitere Nutzungsgenehmigungen durch den jeweiligen Rechteinhaber.

Acknowledgments

Die Keynote, für die die Folien erstellt wurden, fand am 17. September 2025 im Rahmen des Forums Medienethik in Soltau statt. Die Entwicklung des Vortrags wurde finanziert durch das Niedersächsische Landesinstitut für schulische Qualitätsentwicklung (NLQ). Der aktuellen Foliensatz liegen Folien aus anderen Präsentationen des Autors zugrunde, die ergänzt, aktualisiert und für den Rahmen der Veranstaltung abgewandelt wurden.

Literaturverzeichnis

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Blume, B. (2024). Warum noch lernen? wie Schule in Zeiten von KI, Krisen und sozialer Ungerechtigkeit aussehen muss. Mosaik.
Bourzac, K. (2024). Fixing AI’s Energy Crisis. Nature. https://doi.org/10.1038/d41586-024-03408-z
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