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Neues Faktenblatt des ifaa liefert Strategien, um KI-Anwendungen nachhaltiger zu gestalten

30.09.2024  — Online-Redaktion Verlag Dashöfer.  Quelle: Institut für angewandte Arbeitswissenschaft (ifaa).

KI-Technologien ermöglichen es Unternehmen, CO2-Emissionen und Abfälle zu reduzieren, die Effizienz zu steigern und die Arbeitssicherheit zu verbessern. „Es ist entscheidend, KI verantwortungsvoll zu nutzen, um potenzielle Risiken wie erhöhten Ressourcenverbrauch, technologische Abhängigkeiten und Datenschutzbedenken zu minimieren,“ so Jennifer Link, wissenschaftliche Mitarbeiterin am ifaa.

In dem neuen Faktenblatt „Künstliche Intelligenz und Nachhaltigkeit“ präsentiert das ifaa Strategien, um den nachhaltigen Einsatz von KI sicherzustellen. Kostenloser Download unter: www.arbeitswissenschaft.net/zdf-ki-nachhaltigkeit

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Die Strategien lassen sich in übergeordnete, organisatorische und technische Strategien unterteilen.

Übergreifend ist zu berücksichtigen:

  • KI in eine umfassende Nachhaltigkeitsstrategie integrieren und klare Ziele setzen;
  • den Einsatz von KI sorgfältig prüfen und KI als Werkzeug betrachten;
  • alternative, nicht KI-basierte Ansätze in Erwägung ziehen und Kosten-Nutzen abwägen;
  • sicherstellen, dass eine ausreichende Digitalisierung und qualitativ hochwertige Daten vorhanden sind.

Organisatorische Strategien, um KI ethisch einzusetzen sind:

  • alle relevanten Stakeholder in die Entwicklung einbinden;
  • Mitarbeitende zu KI-Grundlagen, ethischen Fragen und Erklärbarkeit schulen;
  • regelmäßig die Auswirkungen von KI-Systemen auf Nachhaltigkeit überprüfen;
  • KI transparent und nachvollziehbar gestalten;
  • Datenschutz sicherstellen und Vorurteile in den Daten (Bias) reduzieren;
  • einen Ansprechpartner für KI-Fragen und Bedenken benennen.

Technologische Strategien, um Umweltauswirkungen von KI zu minimieren, sind:

  • den Fokus nicht nur auf die Genauigkeit des KI-Modells, sondern auch auf den Rechenaufwand legen (Effizienz);
  • Energieeffiziente Architekturen nutzen, die weniger Rechenleistung erfordern;
  • Datenzentren für das Training verwenden, um den Kauf nicht ausgelasteter Hardware zu vermeiden (beim Hardware-Kauf auf Nachhaltigkeitssiegel achten);
  • Training der KI-Anwendung mit erneuerbaren Energien durchführen;
  • vortrainierte Modelle wiederverwenden, um den Trainingsaufwand zu verringern (Transfer-Learning);
  • Modelle komprimieren, um den Energieverbrauch beim Einsatz zu reduzieren.

Weitere Informationen erhalten Sie bei Christine Molketin (c.molketin(at)ifaa-mail.de / 0211 542263-26). Gerne vermitteln wir Experten für ein Interview.

Bild: ready made (Pexels, Pexels Lizenz)

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