Was sind die Umweltwirkungen von KI?

• Wie können KI-Lösungen zu allen drei Dimensionen der Nachhaltigkeit beitragen? Welche Spannungsverhältnisse können bestehen?
• Inwieweit unterstützen KI-Lösungen den Datenaustausch zu vor- und nachgelagerten Stufen in der Wertschöpfungskette und ermöglichen so die Umsetzung einer Circular Economy?
• Wie kann der Einsatz von KI konkret zur Verbesserung des Umweltschutzes eingesetzt werden und welche neuen Möglichkeiten für positive Umwelteffekte ergeben sich?
• Welche negativen Umweltwirkungen (wie zum Beispiel steigender Stromverbrauch in Cloud-Rechenzentren) bringt der Einsatz von KI mit sich?

OENO – Untersuchungen zur ökologischen Nachhaltigkeit des Onlinehandels in Deutschland

Vor dem Hintergrund eines kontinuierlich wachsenden Umsatzes, der im Onlinehandel in Deutschland erzielt wird, ist eine größer werdende Bedeutung des Onlinehandels nicht nur gegenwärtig, sondern auch zukünftig zu erwarten. Bedingt durch externe Effekte, wie zum Beispiel die Corona-Pandemie, scheint sich der Trend sogar zu beschleunigen.

Fragen zur ökologischen Nachhaltigkeit des Onlinehandels in Deutschland werden daher immer wichtiger, denn mit den wachsenden Umsätzen gehen beispielsweise auch wachsende Lieferverkehre, größere Verpackungsaufkommen und stärkere Energieverbräuche einher. Gleichzeitig können aber auch an anderen Stellen (beispielsweise durch Wegfall von Verkehren oder Handelsflächen) Einsparungen realisiert werden. Aus diesem Grund erscheint eine strukturierte und umfassende Analyse der ökologischen Nachhaltigkeit des Onlinehandels in Deutschland zielführend und angebracht. 

ZuSiNa – Besserer Zugang und Sichtbarkeit von Nachhaltigkeitsinformationen im Online-Handel durch künstliche Intelligenz

Verbraucher konsumieren zunehmend online. Hierbei recherchieren sie Informationen über Suchmaschinen, verschaffen sich über Vergleichsportale einen Überblick über die attraktivsten Angebote und kaufen bei Online-Shops ein. Problematisch ist in diesem Kontext jedoch, dass bei Suchmaschinen, Preisvergleichsportalen und Online-Händlern bisher nur vergleichsweise wenige Informationen zur Nachhaltigkeit von Produkten und Dienstleistungen vorhanden sind, so dass Verbraucher nur schwer einschätzen können, welche ökologischen und sozialen Auswirkungen ihre Konsumentscheidungen haben.

Die Suchmaschinen, Preisvergleichsportale und Online-Händler stehen vor der Herausforderung, dass die benötigten Informationen häufig nicht strukturiert über IT-Schnittstellen vorliegen und nur mit großem personellen und finanziellen Aufwand in das eigene Informationsangebot eingebunden werden können. Zudem stellt bereits die verständliche Kommunikation und Darstellung von komplexen Nachhaltigkeitsinformationen für sie eine Herausforderung dar. 

Transformationsnarrative zwischen künstlicher Intelligenz und planetaren Grenzen

Aktuelle Narrative über KI betonen die neuen technischen Möglichkeiten mit ihren Vorteilen. Gleichzeitig orientiert sich die Umweltpolitik an den planetaren Grenzen. Bislang gibt es kein gesellschaftlich wirksames Narrativ, das die Entwicklungskorridore der KI zu den planetaren Grenzen in Beziehung setzt.

In diesem Projekt für das Umweltbundesamt haben Forscher:innen des Fraunhofer ISI und des Ethikzentrums der Universität Tübingen (IZEW) anthropologische und ethische Konzepte mit Fokus auf Künstliche Intelligenz analysiert und darauf aufbauend neue Transformationsnarrative vorgeschlagen, die die Entwicklungsmöglichkeiten der KI zu den planetaren Grenzen in Beziehung setzen. 

Digi & Green Economy – Wechselwirkungen zwischen dem Prozess der Digitalisierung und dem Übergang zu einer Green Economy

Im Rahmen des Vorhabens sollen Schnittpunkte zwischen der notwendigen Entwicklung Deutschlands hin zu einer Green Economy und der zunehmenden Digitalisierung aufgegriffen und analysiert werden.

Im Vorhaben wird unter anderem zusammengestellt, in welchen Bereichen Big Data und darauf basierende KI-Anwendungen bereits für den Umweltschutz genutzt werden, welche weiteren bisher nicht genutzten Anwendungsmöglichkeiten es gibt und welche Hemmnisse vorliegen, die einer Anwendung entgegenstehen. Auf dieser Grundlage werden Regulierungsvorschläge entwickelt, die Hemmnisse für Big Data und KI-Anwendungen im Umweltschutz abbauen helfen. Weiterhin werden im Vorhaben einzelne noch auszuwählende KI-Beispielanwendungen vertiefend untersucht.

Digi & Öko – Digitalisierung ökologisch nachhaltig nutzbar machen

Im Rahmen des Vorhabens wurden, neben vielfältigen weiteren Arbeiten, die aus Umweltsicht besonders relevanten KI-Anwendungen identifiziert und auf Basis von Experteninterviews eine darstellende und vergleichende Einschätzung dieser in Hinblick auf Umweltpotenziale und -risiken gegeben.

Darüber hinaus beinhaltete das Vorhaben die Erstellung einen Kriterienkatalog zur generellen ökologischen Bewertung von KI-Anwendungen. Hierzu wurde zunächst eine Literaturanalyse durchgeführt, um den aktuellen Forschungsstand zu erfassen und geeignet aufbereiten zu können. In einem folgenden Schritt wurde ein Kamingespräch mit KI-Expertinnen und -Experten organisiert, um darauf aufbauend explorative Experteninterviews durchzuführen. Diese erfolgten nach einer Aufteilung bezüglich der Aufgabenbereiche des BMU zur Identifikation der Chancen, Herausforderungen und der notwendigen politischen Rahmenbedingungen, unter denen KI-Anwendungen einen positiven Beitrag zu den Zielen des BMU liefern können.

Abschließend erfolgte eine zusammenfassende Auswertung und Zusammenfassung der Interviews mit der Entwicklung von Vorschlägen zu weiteren umweltpolitischen Maßnahmen.

Umweltforschung und -governance im digitalen Zeitalter

Fragestellungen in diesem Projekt für das Umweltbundesamt sind, wie sich Digitalisierung und KI für Umweltthemen einsetzen lassen und wie dies den beabsichtigten sozial-ökologischen Umbau unserer Wirtschaftsweise unterstützen kann. Darüber hinaus sollen Ansätze ausgearbeitet werden, die dazu beitragen, dass das Umweltressort den Wandel produktiv aufgreifen und sich selbst in Bezug auf Umweltforschung und -governance adäquat aufstellen kann.