AI-Governance in der EU, den USA und China: Eine unzureichende Berücksichtigung der Umweltbelastungen
Die politische Gestaltung von künstlicher Intelligenz (KI) in den bedeutendsten Volkswirtschaften der Welt entwickelt sich rasant, doch die Umweltkosten bleiben weitgehend unsichtbar. Während Regierungen darum bemüht sind, Risiken im Zusammenhang mit Sicherheit, Vorurteilen und Verantwortung zu regulieren, wächst der physische Fußabdruck großangelegter Berechnungen ohne nennenswerte Einschränkungen. Neue Forschungen deuten darauf hin, dass dieses Ungleichgewicht nicht zufällig, sondern strukturell ist und in der Art und Weise verwurzelt, wie KI-Governance-Rahmenbedingungen gestaltet und durchgesetzt werden.
Die Umweltblindheit der KI-Politik
Eine Studie untersucht die KI-Politik in der Europäischen Union, den Vereinigten Staaten und China und stellt fest, dass trotz scharfer Unterschiede in den politischen Systemen und den Regulierungsstilen alle drei Regime auf dasselbe Ergebnis hinauslaufen: Umweltfreundlichkeit wird nicht als bindende Einschränkung für den Einsatz oder die Skalierung von KI betrachtet.
Die Autoren argumentieren, dass die globale Politikarchitektur die Expansion von KI fördert und gleichzeitig die Umweltfolgen auf Energiesysteme, Ökosysteme und zukünftige Klimaziele abwälzt.
Nachhaltigkeit als nachrangiges Thema
KI-Systeme sind auf Rechenzentren, Hochleistungsrechencluster, globale Cloud-Netzwerke und mineralienintensive Hardware-Lieferketten angewiesen. Diese Infrastrukturen erfordern kontinuierlich Strom, Wasser zur Kühlung, Platz für Anlagen und kohlenstoffintensive Herstellungsprozesse. Die meisten KI-Vorschriften behandeln Nachhaltigkeit als sekundäres Anliegen, das durch Effizienzverbesserungen oder freiwillige Verpflichtungen angesprochen wird, anstatt durch durchsetzbare Grenzen.
Diese Herangehensweise verkennt das Ausmaß des Problems. Effizienzgewinne werden durch das Wachstum der gesamten Rechenanforderung regelmäßig übertroffen. Ohne absolute Grenzen führen Verbesserungen der Leistung pro Watt nicht zu niedrigeren Emissionen.
Vergleichende Analyse der politischen Systeme
Zur Überprüfung, ob dieses Muster über politische und regulatorische Kontexte hinweg gilt, führen die Autoren eine vergleichende Analyse der KI-Politik in der EU, den USA und China durch. Diese Jurisdiktionen unterscheiden sich stark in ihrem Governance-Stil, ihrer Industriepolitik und ihren Durchsetzungsmechanismen, zeigen jedoch eine auffällige Konvergenz im Umgang mit Umweltfragen.
In der EU ist die KI-Governance in einem umfassenden, auf Rechten basierenden Rahmen verankert. Das KI-Gesetz etabliert ein risikobasiertes System von Verpflichtungen, insbesondere für hochriskante Anwendungen, mit starken Durchsetzungsmechanismen und erheblichen Strafen. Dennoch enthält die Regulierung keine bindenden Bestimmungen zu Energieverbrauch, Kohlenstoffemissionen oder Computational Scale.
In den USA zeigt sich eine andere Konfiguration, erreicht jedoch ein ähnliches Ergebnis. Die amerikanischen Unternehmen dominieren die globale Cloud-Infrastruktur und das Design fortschrittlicher Halbleiter, was dem Land erhebliche Kontrolle über die Entwicklung und Bereitstellung von KI verleiht. Die föderale KI-Governance bleibt fragmentiert und verlässt sich auf sektorspezifische Regeln, staatliche Initiativen und freiwillige Grundsätze.
Chinas Ansatz wird von einer staatlich geführten Industriepolitik geprägt. Massive Investitionen in nationale Rechenzentren und Cloud-Plattformen zielen darauf ab, die Abhängigkeit von ausländischer Technologie zu verringern. Obwohl Umweltüberlegungen einen Platz haben, werden keine absoluten Grenzen für das Wachstum von Berechnungen auferlegt.
Die externen Umweltkosten der KI
Die Autoren identifizieren mehrere Mechanismen, die erklären, warum Umweltexternalisierung in verschiedenen Jurisdiktionen anhält. Ein wesentlicher Antrieb ist das wachstumsgetriebene Rechenexpansion. Sicherheits-, Transparenz- und Verantwortlichkeitsanforderungen erhöhen den Rechenaufwand, was zu einem Anstieg des Energieverbrauchs führt.
Ein weiterer Mechanismus ist die Infrastrukturverdopplung, die durch technologische Souveränität vorangetrieben wird. Regierungen investieren in nationale Rechenzentren und Halbleiterwerke, was oft zu redundanter Infrastruktur und höheren Gesamtemissionen führt.
Diese Mechanismen stehen im Zusammenhang mit geopolitischem Wettbewerb, da keine große Jurisdiktion bereit ist, einseitige Umweltbeschränkungen einzuführen, die ihren KI-Sektor im Vergleich zu Rivalen verlangsamen könnten.
Die Notwendigkeit bindender Umweltgrenzen
Um die Umweltbelastung durch KI anzugehen, ist ein Wandel im politischen Design erforderlich. Nachhaltigkeit muss als bindende Bedingung behandelt werden, die prägt, ob, wo und wie KI-Systeme eingesetzt werden. Ohne diesen Wandel wird die KI-Governance weiterhin Wachstum, Sicherheit und Wettbewerbsfähigkeit priorisieren und dabei Klimaziele untergraben.
Die Autoren schlagen mehrere Maßnahmen vor, um Umweltgrenzen in die KI-Politik zu integrieren, darunter durchsetzbare Kohlenstoffbudgets für großangelegte Modelltrainings, verpflichtende Berichterstattung über Emissionen und Energieverbrauch sowie Umweltbedingungen in der öffentlichen Beschaffung und Finanzierung.
