Neu: Leitlinien zur nachhaltigen KI-Entwicklung

Die Guidelines wurden durch den Green-AI Hub Mittelstand des Bundesumweltministeriums gemeinsam mit dem KI-Bundesverband mit Unterstützung des Anwendungslabor für KI und Big Data (KI-Lab) am Umweltbundesamt und der Beratungsstelle Green IT des Umweltbundesamtes sowie in Abstimmung mit vielen weiteren Akteuren aus Umwelt, Green-IT und KI entwickelt. Sie sind ein Orientierungsrahmen, an dem sich KI-Entwickler*innen und weitere Zielgruppen in den Bereichen Management, Beschaffung und Betrieb orientieren können, um KI-Systeme so ökologisch nachhaltig wie möglich zu gestalten und einzusetzen.

Dazu umfassen die Leitlinien den CO₂- und Energieverbrauch, die KI-Infrastruktur und die Hardware, die Software, Daten und Datenmanagement sowie die Anwendung der KI. Die Guidelines for Green-AI finden Sie hier.

Dies sind die Guidelines for Green AI:

• Konzipiere und entwickle effiziente und grüne KI-Software nach neuesten Standards und Methoden. Beispielweise sollten KI-Modelle von Beginn an nachhaltig, effizient und nach aktuellen Standards konzipiert und umgesetzt sein, um Umweltbelastungen zu reduzieren und Ressourcen zu schonen.
• Berechne den Energieverbrauch und den CO2e-Fußabdruck des KI-Modells. Dies zielt darauf ab, den Energieverbrauch und den CO2e-Fußabdruck von KI-Modellen zu erfassen, um ökonomische und ökologische Verbesserungspotenziale ableiten zu können.
• Betreibe Datenmanagement und analysiere sparsam. Hier spielt nachhaltiges Datenmanagement eine Rolle, bei dem der Umgang mit den Daten unter verschiedenen Aspekten betrachtet wird, um den Ressourcenverbrauch in der Trainings- und Inferenzphase zu reduzieren.
• Wähle die Hardware sorgfältig aus. Dies umfasst die für die KI-Lösung verwendete Hardware und deren Auswahl im Hinblick auf Energieverbrauch, Umweltauswirkungen, Softwareanforderungen und Modellauswahl.
• Wähle und betreibe Rechenzentren mit Verantwortung – für Effizienz, Transparenz und Klimaschutz. Diese Guideline zielt auf die Wahl und den nachhaltigen Betrieb von Rechenzentren ab, bei denen sowohl der Standort und die Zertifizierung als auch der Zeitpunkt des Bezugs der Rechenleistung zur Reduzierung des ökologischen Fußabdrucks beitragen können.
• Betreibe nachhaltiges Life-Cycle-Management. Dies fokussiert ein nachhaltiges Life-Cycle-Management von KI-Systemen. Ziel ist es, die Lebensdauer, Effizienz und Umweltverträglichkeit von KI-Lösungen zu optimieren – von der Entwicklung über den Betrieb bis hin zur Dekommissionierung.
• Beachte den Rebound-Effekt. Die Guideline bezieht sich auf das mögliche Auftreten und die Auswirkungen eines Rebound-Effekts durch den Einsatz von KI. Zu achten ist auf Rückwirkungen durch Effizienzmaßnahmen bei der Entwicklung, dem Training und Betrieb von KI-Systemen. Hierbei gilt es die ökologischen Chancen und Risiken gegenüber dem Nutzen des Systems abzuschätzen.
• Setze das grüne KI-System für Nachhaltigkeit ein. Empfehlenswert ist der Einsatz einer grünen KI-Lösung zur Stärkung der nachhaltigen Entwicklung in den Bereichen Wirtschaft, Gesellschaft und Klimaschutz. Im besten Fall kann so die Profitabilität im Unternehmen mit gesellschaftlichem Nutzen und ökologischen Mehrwert zusammengebracht werden.

Die Guidelines werden regelmäßig überprüft und weiterentwickelt. Hierzu führt der Green-AI Hub Mittelstand gemeinsam mit Expertise des DFKI, des VDI Zentrum Ressourceneffizienz und des KI Bundesverbandes eine Workshopreihe durch. Dort werden die Guidelines for Green AI vorgestellt und mit dem Praxisblick von Unternehmen und der KI-Entwicklung abgeglichen. Hier wird geklärt, ob die Regeln praktikabel sind und wie diese angewendet werden. Der nächste dieser Workshops findet am 17. September 2025 online statt. Hier kommen Sie zur Anmeldung.

Hier geht es zu den ausführlichen Guidelines