Künstliche Intelligenz: Wie verändert sie unsere Wirtschaft? Teil 3 "Ressourcenhunger"

Für Jugendliche gehört künstliche Intelligenz zum Alltag. Sie nutzen täglich selbstverständlich Chatbots, Sprachassistenten oder personalisierte Empfehlungen. Den meisten Menschen bleibt jedoch verborgen, wie rasant der Energie- und Ressourcenverbrauch dieser Technologie wächst.

Die Internationale Energieagentur rechnet damit, dass Rechenzentren bis 2030 weltweit rund 945 TWh verbrauchen werden. Das entspräche fast drei Prozent des globalen Stromverbrauchs und dem Energieverbrauch eines Industrielandes. Der Hauptgrund dafür ist KI. Das Training großer Modelle wie GPT-4 oder GPT-5 benötigt tausendmal mehr Rechenleistung als frühere Versionen. Doch nicht nur das Training, auch die tägliche Nutzung durch Millionen Menschen summiert sich zu enormen Energiemengen.

Die Unterrichtseinheit setzt sich kritisch mit dem Ressourcenhunger der Rechenzentren weltweit auseinander. Die Schülerinnen und Schüler verstehen, welche Kosten ihre digitale Nutzung tatsächlich verursacht, angefangen beim enormen Stromverbrauch von Rechenzentren über den Wasserverbrauch für die Kühlung bis hin zu den problematischen Bedingungen beim Abbau seltener Erden.

3 Arbeitsblätter zum Ressourcenhunger der künstlichen Intelligenz

Ausgangspunkt ist ein fiktives Negativszenario im Jahr 2040 an einem ganz normalen Morgen. Das E-Auto konnte über Nacht nicht voll laden, obwohl es die ganze Zeit an der Ladestation hing. Wieder einmal wurde der Strom für private Haushalte gedrosselt, weil die Rechenzentren ihre Leistung hochgefahren haben. Mit welchen ökologischen und sozialen Folgen könnten Jugendliche im Jahr 2040 als junge Erwachsene in ihrem Alltag konfrontiert sein?

Ausgehend von diesem Szenario analysieren die Schülerinnen und Schüler, welche Ressourcen in den verschiedenen Phasen der KI-Nutzung verbraucht werden und wo die größten Probleme liegen. Darauf aufbauend erarbeiten sie, an welchen Stellschrauben wir heute schon drehen können, um gegenzusteuern.

Die Lernenden entwickeln konkrete Maßnahmen für eine nachhaltigere KI-Nutzung und diskutieren, unter welchen Bedingungen eine „Green AI" überhaupt möglich wäre. Abschließend entwerfen sie ihr eigenes Szenario für 2040. Welche Probleme konnten gelöst werden? Welche nicht? Und warum?