Künstliche Intelligenz (KI) ist heute weit mehr als nur ein Schlagwort. Es unterstützt die Gesichtserkennung in Smartphones und Computern, die Übersetzung zwischen Fremdsprachen, Systeme, die Spam-E-Mails filtern und giftige Inhalte in sozialen Medien identifizieren, und kann sogar Krebstumore erkennen. Diese Beispiele, zusammen mit unzähligen anderen bestehenden und neu entstehenden Anwendungen der KI, tragen dazu bei, das tägliche Leben der Menschen zu erleichtern, insbesondere in den Industrieländern. Bis Oktober 2021 hatten 44 Länder Berichten zufolge ihre eigenen nationalen KI-Strategiepläne, was ihre Bereitschaft zeigt, im globalen KI-Rennen voranzukommen. Dazu gehören Schwellenländer wie China und Indiendie beim Aufbau nationaler KI-Pläne in den Entwicklungsländern führend sind.
Oxford Insights, ein Beratungsunternehmen, das Organisationen und Regierungen in Fragen der digitalen Transformation berät, hat die Bereitschaft von 160 Ländern auf der ganzen Welt bewertet, wenn es um den Einsatz von KI im öffentlichen Dienst geht. Die USA stehen in ihrem Government AI Readiness Index 2021 an erster Stelle, gefolgt von Singapur und Großbritannien. Zu den Regionen mit der niedrigsten Punktzahl in diesem Index gehören große Teile der Entwicklungsländer, wie Afrika südlich der Sahara, die Karibik und Lateinamerikasowie einige zentral- und südasiatische Länder. Die entwickelte Welt hat einen unvermeidlichen Vorteil, wenn es darum geht, schnelle Fortschritte in der KI-Revolution zu erzielen. Mit größerer Wirtschaftskapazität sind diese wohlhabenderen Länder natürlich am besten positioniert, um große Investitionen in die Forschung und Entwicklung zu tätigen, die für die Erstellung moderner KI-Modelle erforderlich sind. Im Gegensatz dazu haben Entwicklungsländer oft dringendere Prioritäten wie Bildung, sanitäre Einrichtungen, Gesundheitsversorgung und Ernährung der Bevölkerung, die jede signifikante Investition in die digitale Transformation außer Kraft setzen. In diesem Klima könnte KI die digitale Kluft vergrößern, die bereits zwischen Industrie- und Entwicklungsländern besteht. Die versteckten Kosten moderner KI
KI wird traditionell als „Wissenschaft und Technik zur Herstellung intelligenter Maschinen“ definiert. Um Probleme zu lösen und Aufgaben auszuführen, betrachten KI-Modelle im Allgemeinen frühere Informationen und lernen Regeln für die Erstellung von Vorhersagen basierend auf einzigartigen Mustern in den Daten. KI ist ein weit gefasster Begriff, der zwei Hauptbereiche umfasst – maschinelles Lernen und Deep Learning. Während maschinelles Lernen eher für das Lernen aus kleineren, gut organisierten Datensätzen geeignet ist, eignen sich Deep-Learning-Algorithmen eher für komplexe, reale Probleme – beispielsweise die Vorhersage von Atemwegserkrankungen anhand von Röntgenbildern des Brustkorbs. Viele moderne KI-gesteuerte Anwendungen, von der Google-Übersetzungsfunktion bis hin zu robotergestützten chirurgischen Eingriffen, nutzen tiefe neuronale Netze. Dabei handelt es sich um eine spezielle Art von Deep-Learning-Modellen, die lose auf der Architektur des menschlichen Gehirns basieren. Entscheidend ist, dass neuronale Netze datenhungrig sind und oft Millionen von Beispielen benötigen, um zu lernen, wie man eine neue Aufgabe gut ausführt. Dies bedeutet, dass sie im Vergleich zu einfacheren Modellen für maschinelles Lernen eine komplexe Infrastruktur aus Datenspeicherung und moderner Computerhardware erfordern. Eine solche Computerinfrastruktur im großen Maßstab ist für Entwicklungsländer im Allgemeinen unerschwinglich. Abgesehen von dem hohen Preis ist ein weiteres Problem, das Entwicklungsländer überproportional betrifft, der wachsende Tribut, den diese Art von KI der Umwelt zufügt. Beispielsweise kostet das Training eines modernen neuronalen Netzwerks über 150.000 US-Dollar und verursacht während des Trainings rund 650 kg CO2-Emissionen (vergleichbar mit einem transamerikanischen Flug). Das Trainieren eines fortschrittlicheren Modells kann zu etwa dem Fünffachen der gesamten CO2-Emissionen führen, die ein durchschnittliches Auto während seiner gesamten Lebensdauer verursacht. Die entwickelten Länder haben historisch gesehen die Hauptverursacher steigender CO2-Emissionen, aber die Last solcher Emissionen lastet leider am stärksten auf den Entwicklungsländern. Der globale Süden leidet im Allgemeinen unverhältnismäßig stark unter Umweltkrisen wie Wetterextremen, Dürren, Überschwemmungen und Umweltverschmutzung, teilweise aufgrund seiner begrenzten Fähigkeit, in Klimaschutzmaßnahmen zu investieren. Entwicklungsländer profitieren auch am wenigsten von den Fortschritten in der KI und all dem Guten, das sie bringen kann – einschließlich des Aufbaus von Widerstandsfähigkeit gegen Naturkatastrophen. KI zum Guten nutzen
Während die Industrieländer rasante technologische Fortschritte machen, scheinen die Entwicklungsländer in der KI-Revolution unterrepräsentiert zu sein. Und über das ungleiche Wachstum hinaus tragen die Entwicklungsländer wahrscheinlich die Hauptlast der Umweltfolgen, die moderne KI-Modelle, die hauptsächlich in den Industrieländern eingesetzt werden, verursachen. Aber es sind nicht nur schlechte Nachrichten. Laut einer Studie aus dem Jahr 2020 kann KI dazu beitragen, 79 Prozent der Ziele innerhalb der Ziele für nachhaltige Entwicklung zu erreichen. Beispielsweise könnte KI verwendet werden, um das Vorhandensein von Verunreinigungen in Wasserversorgungen zu messen und vorherzusagen, wodurch die Prozesse zur Überwachung der Wasserqualität verbessert werden. Dies wiederum könnte den Zugang zu sauberem Wasser in Entwicklungsländern verbessern. Die Vorteile der KI im globalen Süden könnten enorm sein – von der Verbesserung der sanitären Einrichtungen über die Unterstützung bei der Bildung bis hin zur Bereitstellung einer besseren medizinischen Versorgung. Diese inkrementellen Änderungen könnten erhebliche Nachwirkungseffekte haben. Beispielsweise könnten verbesserte Sanitär- und Gesundheitsdienste in Entwicklungsländern dazu beitragen, Krankheitsausbrüche zu verhindern. Aber wenn wir den wahren Wert „guter KI“ erreichen wollen, ist eine gleichberechtigte Beteiligung an der Entwicklung und Nutzung der Technologie unerlässlich. Das bedeutet, dass die entwickelte Welt die Entwicklungsländer in der KI-Revolution finanziell und technologisch stärker unterstützen muss. Diese Unterstützung muss mehr als nur kurzfristig sein, aber sie wird erhebliche und dauerhafte Vorteile für alle schaffen.