Grundsätze für grüne Künstliche Intelligenz

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Künstliche Intelligenz (KI) kann zum Klimaschutz beitragen. Gleichzeitig verbraucht die Technologie aktuell bereits enorm viel Energie und Ressourcen. Wichtig also, eine nachhaltige Entwicklung und Einsatz der Technologie zu fördern. Unsere neun Grundsätze für grüne KI helfen uns dabei. 

Die neun Grundsätze der Deutschen Telekom für grüne KI.
Die neun Grundsätze der Deutschen Telekom für grüne KI. © Deutsche Telekom

Die Grundsätze geben eine Orientierung, wie KI-Lösungen ökologisch nachhaltiger entwickelt und eingesetzt werden können. Und sie zeigen einen Weg auf, wie Risiken – beispielsweise ein deutlich steigender CO2-Fußabdruck – frühzeitig begegnet werden kann. Damit möchten wir nicht nur die Entwicklung und Nutzung von KI innerhalb der Telekom nachhaltiger gestalten. Sondern auch einen Impuls für andere setzen: für Unternehmen und Institutionen genauso wie für Politik und Wissenschaft. Ziel ist es, KI von Beginn an auf Nachhaltigkeit zu eichen.

 

1. Grüner Strom

Grundsatz 1 für grüne KI: KI-Anwendungen benötigen mehr Strom als gewöhnliche IT-Applikationen. Deshalb setzen wir in der gesamten Wertschöpfungskette auf erneuerbare Energien und ermutigen unsere Partner, es uns gleich zu tun.
KI-Anwendungen benötigen mehr Strom als gewöhnliche IT-Applikationen. Deshalb setzen wir in der gesamten Wertschöpfungskette auf erneuerbare Energien und ermutigen unsere Partner, es uns gleich zu tun. © Deutsche Telekom

 

2. Mehrfachnutzung von Ressourcen

Grundsatz 2 für grüne KI: Wir nutzen Hardware, Software, KI-Modelle und Daten mehrfach in unserer gesamten Wertschöpfungskette. So agieren wir flexibler, effizienter und vermeiden unnötigen Energieverbrauch.
Wir nutzen Hardware, Software, KI-Modelle und Daten mehrfach in unserer gesamten Wertschöpfungskette. So agieren wir flexibler, effizienter und vermeiden unnötigen Energieverbrauch. © Deutsche Telekom

 

3. Transparenter CO2-Fußabdruck

Grundsatz 3 für grüne KI: Unsere KI-Entwicklungsteams berücksichtigen den CO2-Ausstoß von Hard- und Software und analysieren, wie sich Hard- und Softwareveränderungen auf den ökologischen Fußabdruck auswirken.
Unsere KI-Entwicklungsteams berücksichtigen den CO2-Ausstoß von Hard- und Software und analysieren, wie sich Hard- und Softwareveränderungen auf den ökologischen Fußabdruck auswirken. © Deutsche Telekom

 

4. Dynamische Skalierung

Grundsatz 4 für grüne KI: Überdimensionierte Hardware verbraucht unnötig Energie. Wir passen unsere IT-Ausstattung dem Bedarf an. Und skalieren intelligent herunter, was wir für Modellierung, Training oder Betrieb nicht benötigen.
Überdimensionierte Hardware verbraucht unnötig Energie. Wir passen unsere IT-Ausstattung dem Bedarf an. Und skalieren intelligent herunter, was wir für Modellierung, Training oder Betrieb nicht benötigen. © Deutsche Telekom

 

5. Optimierte KI-Modelle

Grundsatz 5 für grüne KI: Wir wählen optimierte und getestete KI-Architektur und -Modelle für spezifische Anwendungsfälle aus. Wo es die Aufgabe erlaubt, folgen wir dem Baukastenprinzip und verwenden Softwarekomponenten mehrfach. So arbeiten wir effizienter und senken den Energieverbrauch.
Wir wählen optimierte und getestete KI-Architektur und -Modelle für spezifische Anwendungsfälle aus. Wo es die Aufgabe erlaubt, folgen wir dem Baukastenprinzip und verwenden Softwarekomponenten mehrfach. So arbeiten wir effizienter und senken den Energieverbrauch. © Deutsche Telekom

 

6. Keine Doppelarbeit

Grundsatz 6 für grüne KI: Wir erfinden das Rad nicht jedes Mal neu, wenn wir Software für neue KI-Anwendungen entwickeln. Bei ähnlichen Anwendungsfällen vermeiden wir Doppelarbeit und nutzen Synergien. Deshalb schaffen wir Transparenz und verwenden Codes wenn möglich wieder.
Wir erfinden das Rad nicht jedes Mal neu, wenn wir Software für neue KI-Anwendungen entwickeln. Bei ähnlichen Anwendungsfällen vermeiden wir Doppelarbeit und nutzen Synergien. Deshalb schaffen wir Transparenz und verwenden Codes wenn möglich wieder. © Deutsche Telekom

 

7. Grünes Coden

Grundsatz 7 für grüne KI: Programmiersprachen unterscheiden sich im Energieverbrauch. Da wir energiebewusst entwickeln wollen, programmieren wir so effizient wie möglich.
Programmiersprachen unterscheiden sich im Energieverbrauch. Da wir energiebewusst enwickeln wollen, programmieren wir so effizient wie möglich. © Deutsche Telekom

 

8. Möglichst einfach

Grundsatz 8 für grüne KI: Wir entscheiden uns für möglichst einfache KI-Modelle, sofern diese die konkrete Aufgabe erfüllen können. Sobald wir das passende KI-Modell ausgewählt haben, achten wir auf die Effizienz der Algorithmen, um weniger Ressourcen zu verbrauchen.
Wir entscheiden uns für möglichst einfache KI-Modelle, sofern diese die konkrete Aufgabe erfüllen können. Sobald wir das passende KI-Modell ausgewählt haben, achten wir auf die Effizienz der Algorithmen, um weniger Ressourcen zu verbrauchen. © Deutsche Telekom

 

9. Ende-zu-Ende-Verantwortung

Grundsatz 9 für grüne KI: Wir sind für die gesamte Wertschöpfungskette verantwortlich. Daher überprüfen wir regelmäßig den CO2-Fußabdruck von Hard- und Software unserer KI-Anwendungen. Wir stehen zu unserer durchgängigen Verantwortung für grüne KI. Ein Schwerpunkt liegt dabei auf generativer KI.
Wir sind für die gesamte Wertschöpfungskette verantwortlich. Daher überprüfen wir regelmäßig den CO2-Fußabdruck von Hard- und Software unserer KI-Anwendungen. Wir stehen zu unserer durchgängigen Verantwortung für grüne KI. Ein Schwerpunkt liegt dabei auf generativer KI. © Deutsche Telekom

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