Der Sommer ist da, doch die Corona-Pandemie hat bereits vielen einen Strich durch die Urlaubsplanung gemacht. Deshalb wollen wir uns in unserer neuen Blogreihe „AlgoRail“ auf Reisen begeben – quer durch Europa und immer auf der Spur algorithmischer Systeme. Wo werden algorithmische Systeme in anderen Ländern schon eingesetzt? Welche Chancen und Risiken bringt das mit sich und was können wir daraus für die deutsche Debatte lernen?

DEUTSCHLAND: Wie Algorithmen den Klimawandel in Deutschland beeinflussen

Bevor es jedoch in die Ferne geht, schauen wir uns erst einmal in Deutschland um. Denn auch hierzulande werden algorithmische Systeme schon an so manchen Stellen eingesetzt. Doch nicht immer ist klar, ob damit tatsächlich der gewünschte Nutzen erreicht wird.

Ein Beispiel, das die Aufmerksamkeit von Nicolas Kayser-Bril, Reporter bei AlgorithmWatch, geweckt hat, sind die Versprechungen verschiedener Institutionen (etwa der Europäischen Kommission oder der Datenethikkommission), dass algorithmische Systeme bei der BekämpfungderKlimakrise helfen können. Seine Suche nach KI-Projekten, die einen klaren positiven Effekt auf das Klima haben, führte ihn jedoch am Ende in eine ganz andere Richtung.

Ich begann meine Recherche mit dem 500 seitigen Bericht des Wissenschaftlichen Beirats der Bundesregierung Globale Umweltveränderungen. Er betonte zwar, dass jede Strategie zur Eindämmung der Klimakrise ein Überdenken der moralischen Werte, auf denen das Marktsystem beruht, erfordere, war aber in den Einzelheiten weit weniger klar. Neue Technologien, so die Autoren, könnten „CO2-Sparer“ und „Energieschleuder“ gleichermaßen sein.

In der Hoffnung, konkretere Beispiele dafür zu finden, wie KI zum Klimaschutz beitragen kann, traf ich mich mit zwei Wissenschaftlern, die den Autoren des Berichts nahestehen. Nach unserem einstündigen Gespräch in ihren protzigen Büros im Zentrum Berlins waren meine Hoffnungen zerschlagen. Eines der ganz wenigen Beispiele, das ihnen einfiel, war – halb im Scherz – die intelligente Waschmaschine. Eine KI-gesteuerte Waschmaschine könne automatisch so programmiert werden, dass sie nachts läuft, sagten sie. Dadurch würde der Stromverbrauch gleichmäßiger über den Tag verteilt.

Ich bin kein Wissenschaftler, aber ich weiß aus Erfahrung, dass Waschmaschinen bereits eine Zeitschaltuhr haben und dass wir sie nachts nicht laufen lassen, weil sie sehr laut sind und die Nachbarn verärgern würden.

Trübe Gewässer

Wenn die Wissenschaft nicht helfen kann, dann vielleicht die Zivilgesellschaft. In Deutschland gibt es die größte „Fridays for Future“- Gruppe. Ich habe Annika Rittmann, eine ihrer Sprecherinnen, gefragt, ob sie von einem Fall weiß, in dem KI zu einer Nettoreduzierung der Treibhausgasemissionen geführt hat. „Wir stützen unsere Arbeit auf wissenschaftliche Ergebnisse“, schrieb sie zurück. „In diesem Bereich sind sie noch sehr schwammig, so dass wir zu diesem Thema nicht viel sagen können.“

Windturbinen

Eine andere zivilgesellschaftliche Organisation, GermanWatch (nicht verwandt mit AlgorithmWatch), veröffentlichte 2019 einen Bericht über die Chancen und Risiken von KI für die Energiewende. Hier fand ich endlich konkrete Beispiele. BirdVision zum Beispiel ist die Tochtergesellschaft des Bürgerwindparks Hohenlohe, ein Unternehmen, das neun Windparks in Süddeutschland betreibt. Sie setzt eine Computer-Vision-Software ein, die Vögel erkennt und die Turbinengeschwindigkeit automatisch reduziert, wenn diese zu nahekommen. Acht Turbinen sind mit dem System ausgestattet, und obwohl sich das Produkt noch in der Entwicklung befindet, ist das Interesse potenzieller Nutzer bereits groß, laut dem Unternehmen. Die Software, so schrieb GermanWatch, könnte zu mehr Akzeptanz der Windenergie führen und den Bau weiterer Windturbinen fördern.

Energieeffizienz sei der Bereich, in dem die KI am vielversprechendsten sei, so der Bericht. Intelligente Geräte könnten so programmiert werden, dass sie nur dann laufen, wenn zum Beispiel Strom aus erneuerbaren Quellen im Überfluss vorhanden ist. Auf der Verteilungsseite könnten „intelligente Netze“ Produktion und Verbrauch besser ausbalancieren und die Nachfrage zu Spitzenzeiten reduzieren.

„KI ist kein Selbstzweck“

Inzwischen wusste ich, dass die Verfasser von Berichten übertreiben können. Deshalb fragte ich ein Dutzend Unternehmen, die im Bereich der erneuerbaren Energien tätig sind, wie sie KI nutzen.

„Next Kraftwerke“, ein Unternehmen, das Stromerzeuger und -verbraucher miteinander vernetzt, verwendet maschinelles LernenMachine Learning Ein Teilbereich der KI, bei dem Systeme aus Daten lernen und sich verbessern, ohne explizit programmiert zu werden., um die Produktionsmengen von Solarparks und die Verbrauchsmengen seiner Kunden zu prognostizieren. Diese Informationen nutzen der Handelsabteilung und dem für die Netzstabilität zuständigen Personal. Ein Software-Entwickler der Firma sagt, dass andere Projekte weniger erfolgreich seien (zum Beispiel der Versuch, den Energiemarkt zu modellieren). KI sei „kein Selbstzweck“, sagte er, sondern „ein Werkzeug in einem größeren Werkzeugkasten“.

Andere Firmen meldeten mir hingegen zurück, dass sie KI überhaupt nicht einsetzen würden.

Das Effizienzproblem

Es scheint zwar unbestritten, dass KI die Energieeffizienz steigern kann, doch ob Energieeffizienz etwas zur Abmilderung der Klimakrise beiträgt, bleibt eine offene Frage. Es ist ein Grundprinzip der Marktwirtschaft, dass ein geringerer Verbrauch auf der einen Seite zu geringeren Energiekosten und dadurch zu einem höheren Verbrauch auf der anderen Seite führt. Genau aus diesem Grund hat der Wissenschaftliche Beirat der Bundesregierung Globale Umweltveränderungen davor gewarnt, dass sich zuerst die Regeln ändern müssen, bevor technische Lösungen diskutiert werden können.

Um die Klimakrise zu entschärfen, muss die Menge der Treibhausgase in der Atmosphäre verringert werden. Dazu können Treibhausgase entweder aufgefangen werden, eine sehr teure und noch unausgereifte Technologie, oder es kann verhindert werden, dass sie überhaupt freigesetzt werden.

Feuermelder

In den letzten zwei Jahren sind über 2.000 Hektar des deutschen Waldes in Flammen aufgegangen. Eine geringe Zahl im Vergleich zu Südeuropa (43.000 Hektar verbrannten 2018 allein in Portugal), aber für Deutschland dennoch sehr hoch.

Wenn man bedenkt, dass jeder Hektar verbrannter Fläche zwischen 15 und 35 Tonnen CO2 freisetzt, waren deutsche Waldbrände im Jahr 2019 für über 40.000 Tonnen CO2-Emissionen verantwortlich. Das ist zwar weniger als ein Hundertstel eines Hundertstel Prozent aller in diesem Jahr im Land emittierten Treibhausgase, aber immer noch eine bedeutende Menge. Und der Rebound-Effekt kommt hier nicht zum Tragen: Die Verhinderung eines einzigen Flächenbrandes ist ein tatsächlicher Beitrag zum Klimaschutz, kein potenzieller.

Künstliche Intelligenz kann auf verschiedene Weise zur Bekämpfung von Flächenbränden beitragen. Sie kann vorhersagen, wo sie aufflammen werden sowie das Ausmaß von Bränden mit Hilfe von Satellitenbildern erkennen.

Wieder voller Hoffnung, ein Beispiel für einen positiven Nettoeffekt von KI auf das Klima zu finden, schickte ich eine E-Mail an die Rettungsdienste und Forstverwaltungsbehörden der deutschen Regionen, die am stärksten von Waldbränden betroffen sind (Brandenburg, Sachsen und Sachsen-Anhalt). So gespannt ich war, zu erfahren, wie sie KI eingesetzt haben oder einzusetzen gedenken, so enttäuscht war ich dann, als klar wurde: Sie tun es nicht. Nicht, dass sie technikscheu wären. Sie verwenden Sensoren und Software zur Branderkennung, wie automatische Rauchmelder, Satellitenbilder, Drohnen und Infrarotkameras, nur nichts, was mit künstlicher Intelligenz zu tun hat.

KI für Öl

Ich war gerade dabei, nach einem anderen Bereich zu suchen, in dem KI zur Milderung der Klimakrise eingesetzt werden könnte, als Greenpeace meine Bemühungen zunichtemachte. Am 19. Mai veröffentlichten sie „Oil in the Cloud“. In dem Bericht decken sie auf, wie KI Energieunternehmen geholfen hat, mehr Öl und Gas zu fördern, ein Nettobeitrag zur Klimakatastrophe.

Obwohl sich der Bericht auf die Vereinigten Staaten konzentrierte, enthüllte er, dass Amazon, Microsoft und in geringerem Maße auch Google die Industrie für fossile Brennstoffe ermutigten, ihre Dienste zu nutzen. KI kann ihnen helfen und hat ihnen auch geholfen, größere Mengen Kohlenwasserstoffe schneller zu finden.

In einem Fall stellte Microsoft fest, dass seine Technologien zu einem Produktionswachstum von „bis zu 50.000 Barrel Öläquivalent pro Tag“ führen könnten. Einmal in einem Verbrennungsmotor oder Kraftwerk verbrannt, sind das über 20.000 Tonnen CO2, die in die Atmosphäre freigesetzt werden, die Hälfte der Menge, die 2019 täglich durch deutsche Waldbrände freigesetzt wird – und das in nur einem Projekt.

Auf dem Weg zur Quelle

Jeder Effizienzgewinn, den künstliche Intelligenz den Betreibern erneuerbarer Energien bietet, gilt auch für diejenigen, die Kohlenwasserstoffe verbrennen. Da die Unternehmen für fossile Brennstoffe leistungsfähiger und größer sind, kann man wohl annehmen, dass KI aktuell zu mehr und nicht zu weniger CO2-Emissionen beiträgt. Solange KI nicht nachweislich in Projekten eingesetzt wird, die zu einer Netto-Reduzierung der CO2-Konzentration führen, wie z.B. Kohlenstoffaufnahme und -speicherung, ist die Behauptung, sie trage zur Abmilderung der Klimakrise bei, bestenfalls Wunschdenken.

Schließlich suchte ich nach der Quelle, auf die sich die Europäische Kommission in ihrer Schlussfolgerung stützte, dass „künstliche Intelligenz unser Leben verändern würde, indem sie zur Eindämmung und Anpassung an den Klimawandel beiträgt“. Sie könnten ja Zugang zu Dokumenten und Experten haben, die ich übersehen habe.

Eine Quelle, die sich mit der Materie auskennt, schickte mir einige Links. Der erste war ein Artikel mit dem Titel „8 Wege, wie KI helfen kann, den Planeten zu retten“, der von einem PwC-Berater verfasst wurde, keine Referenzen enthält und vom Weltwirtschaftsforum veröffentlicht wurde, einer Wirtschaftsgruppe, die für ihr jährliches Treffen in Davos bekannt ist. Der zweite Artikel war ein Blog-Beitrag, der vollständig auf einem Bericht desselben Weltwirtschaftsforums basierte. Der dritte war ein von Experten begutachteter Artikel in der Fachzeitschrift Nature, in dem es hieß, dass KI das Potenzial habe, die Klimakrise zu mildern, der aber auch deutlich machte, dass sie ebenso das Potenzial habe, sie zu verschlimmern.

Die leitenden Forscher der deutschen Datenethikkommission haben meine Anfrage zu ihrer Quelle nicht beantwortet.

Ich überlasse das letzte Wort Karsten Smid, der bei Greenpeace Deutschland für klimarelevante Fragen zuständig ist. In einer E-Mail an AlgorithmWatch schrieb er: „Wir würden uns freuen, wenn im Klimaschutz weniger künstliche Intelligenz und mehr menschliche Vernunft einsetzen würde“.

Das war’s für diesen ersten Stopp, genießt die Aussicht aus dem AlgoRail und freut euch auf das nächste Ziel: Die Niederlande!

Diese Story wurde von Dr. Sarah Fischer gekürzt und ins Deutsche übersetzt. Der ungekürzte Beitrag wurde auf der Webseite von AlgorithmWatch veröffentlicht.

Die Blogreihe AlgoRail ist Teil des Automating Society Reports 2020 von der Bertelsmann Stiftung und AlgorithmWatch, der im Herbst dieses Jahres veröffentlicht und von Dr. Sarah Fischer koordiniert wird. Neben journalistischen Geschichten wie dieser, gibt der Report einen Überblick über verschiedene Anwendungsbeispiele algorithmischer Systeme sowie aktuelle Debatten, Policy Responses und wichtige Akteure in 15 Ländern. Eine erste Ausgabe des Reports ist im Januar 2019 erschienen.

Dieser Text ist lizenziert unter einer Creative Commons Namensnennung 4.0 International Lizenz.