Künstliche Intelligenz & Nachhaltigkeit – Was bedeutet das für die Weiterbildung?

Die Künstliche Intelligenz (KI) hat seit ihren Anfängen in den 1950er-Jahren einen enormen Wandel durchlaufen. Heute ist sie in vielen Lebensbereichen präsent und beeinflusst maßgeblich, wie wir lernen, arbeiten und kommunizieren. Doch welche Auswirkungen hat die KI auf die Nachhaltigkeit, und was bedeutet dies konkret für die Weiterbildung? Wie können Lehr- und Lernformate so gestaltet werden, dass sowohl Lehrende als auch Lernende von KI profitieren, ohne dabei ethische Grundsätze zu verletzen oder die Umwelt zu belasten?

Begriffsdefinitionen: Künstliche Intelligenz und Nachhaltigkeit

Künstliche Intelligenz bezeichnet Technologien, die darauf abzielen, menschliches Denken und Handeln durch Maschinen nachzuahmen. Dabei werden komplexe Algorithmen und Datenverarbeitung eingesetzt, um Aufgaben wie Sprachverarbeitung, Mustererkennung und Entscheidungsfindung zu automatisieren. KI ist ein vielseitiges und umfangreiches Teilgebiet der Informatik, das ständig weiterentwickelt wird.

Nachhaltigkeit hingegen basiert auf dem Konzept, die Bedürfnisse der heutigen Generation zu erfüllen, ohne die Möglichkeiten zukünftiger Generationen zu gefährden (WCED, 1987). Dieses Prinzip ruht auf drei Säulen: der ökologischen, ökonomischen und sozialen Nachhaltigkeit. Es fordert einen ganzheitlichen Ansatz, der Umweltschutz, soziale Gerechtigkeit und wirtschaftliche Entwicklung in Einklang bringt.

Die vier Wellen der Künstlichen Intelligenz

Die Entwicklung der KI kann in vier sogenannte Wellen unterteilt werden (Mertens et al., 2017):

1. Erste Welle – Symbolische KI (1950er-1970er Jahre): In dieser Phase versuchte man, allgemeine Problemlösungsfähigkeiten in Computern zu implementieren. Der “General Problem Solver” war ein typisches Beispiel. Doch schnell zeigte sich, dass die Komplexität der realen Welt diese Ansätze überforderte.
2. Zweite Welle – Expertensysteme (1980er Jahre): Ein Paradigmenwechsel führte zur Entwicklung von Expertensystemen, die Wissen in spezifischen Bereichen kodifizierten. Diese Systeme unterstützten Fachleute, stießen aber an Grenzen, sobald sie außerhalb ihres Spezialgebiets eingesetzt wurden.
3. Dritte Welle – Semantische Netze (1990er Jahre): Hier lag der Fokus auf der Modellierung von Beziehungen zwischen Begriffen, um komplexe Zusammenhänge darzustellen. Trotz Fortschritten erfüllte auch diese Welle nicht alle Erwartungen, insbesondere hinsichtlich der Skalierbarkeit und Flexibilität.
4. Vierte Welle – Neuronale Netze und Deep Learning (ab 2000er Jahre): Aktuell befinden wir uns in der vierten Welle, geprägt durch künstliche neuronale Netze, die dem menschlichen Gehirn nachempfunden sind (Matzka, 2021). Diese Systeme können aus großen Datenmengen lernen und haben zu Durchbrüchen in Bereichen wie Bild- und Spracherkennung geführt.

Energieverbrauch und Klimarelevanz von KI

Die vierte Welle der KI bringt nicht nur Fortschritte, sondern auch Herausforderungen mit sich. Das Training und der Betrieb neuronaler Netze erfordern enorme Rechenleistungen, was zu einem hohen Energieverbrauch führt. Dieser Energiebedarf wird häufig durch fossile Brennstoffe gedeckt, was zu erheblichen CO2-Emissionen führt.

Bereits 2019 verursachte der globale Datenverkehr laut “The Shift Project” 4 Prozent der weltweiten CO2-Emissionen – mehr als der gesamte Flugverkehr. Das Training eines einzelnen großen KI-Modells kann so viel CO2 emittieren wie fünf Autos über ihre gesamte Lebensdauer.

Ethische Fragestellungen bei der Nutzung von KI

Neben ökologischen Aspekten wirft KI auch ethische Fragen auf. KI-Algorithmen können zur Überwachung und Manipulation eingesetzt werden. Beispielsweise können personenbezogene Daten ohne Wissen der Betroffenen gesammelt und ausgewertet werden, was die Privatsphäre gefährdet.

Sarah Spiekermann (2019) betont in ihrem Buch “Digitale Ethik” die Notwendigkeit, ethische Prinzipien in die Entwicklung und Anwendung von KI zu integrieren. Sie fordert Transparenz, Verantwortung und den Schutz individueller Rechte.

KI in der Weiterbildung: Chancen und Herausforderungen

Der Einsatz von KI in der Weiterbildung bietet vielfältige Möglichkeiten:

• Personalisierung des Lernens: KI kann Lernmaterialien an die individuellen Bedürfnisse und Fähigkeiten der Lernenden anpassen. Adaptive Lernsysteme ermöglichen es, den Lernfortschritt zu verfolgen und gezielt zu fördern.
• Effiziente Datenanalyse: Große Mengen an Lerndaten können analysiert werden, um Muster zu erkennen und Lehrmethoden zu optimieren.
• Automatisierte Bewertung: KI-gestützte Systeme können Prüfungen und Aufgaben schnell und objektiv bewerten, was Lehrende entlastet und Lernenden sofortiges Feedback ermöglicht.
• Inklusion und Barrierefreiheit: KI kann Lernmaterialien für Menschen mit Behinderungen zugänglicher machen, etwa durch Spracherkennung oder automatische Übersetzungen.
• Lebenslanges Lernen: Für Berufstätige können KI-Systeme personalisierte Weiterbildungspfade erstellen und Empfehlungen für relevante Kurse geben.

Trotz dieser Vorteile gibt es auch Herausforderungen:

• Datenschutz und Sicherheit: Die Verarbeitung sensibler Daten erfordert strenge Schutzmaßnahmen, um Missbrauch zu verhindern.
• Diskriminierung und Bias: Wenn KI-Systeme auf voreingenommenen Daten trainiert werden, können sie bestehende Ungleichheiten verstärken.
• Qualität der Bildung: Eine übermäßige Abhängigkeit von KI könnte zu Standardisierung führen und die menschliche Interaktion reduzieren.
• Energieverbrauch: Wie bereits erwähnt, trägt der hohe Energiebedarf von KI-Systemen zur Umweltbelastung bei.

Nachhaltige KI-Lösungen in der Bildung

Um die Vorteile von KI zu nutzen und gleichzeitig Nachhaltigkeit zu fördern, sind folgende Maßnahmen sinnvoll:

•Energieeffiziente Technologien: Entwicklung von Algorithmen, die weniger Energie verbrauchen. Alternative Methoden wie logistische Regression oder Entscheidungsbäume können in bestimmten Kontexten effektiver sein als tief neuronale Netze.

• Erneuerbare Energien nutzen: Rechenzentren, in denen KI-Systeme betrieben werden, können auf erneuerbare Energien umgestellt werden.
• Transparente Datenverarbeitung: Offene Kommunikation über die Verwendung von Daten und Algorithmen stärkt das Vertrauen der Nutzer.
• Ethikrichtlinien implementieren: Bildungseinrichtungen sollten klare Richtlinien für den Einsatz von KI haben, um ethische Standards zu gewährleisten.

Bezug zu den 17 Nachhaltigkeitszielen der Vereinten Nationen

Die Vereinten Nationen haben 17 Ziele für nachhaltige Entwicklung (Sustainable Development Goals, SDGs) definiert. KI kann bei der Erreichung dieser Ziele eine wichtige Rolle spielen.

Laut der Studie von Vinuesa et al. (2020) könnte KI 134 der 169 Unterziele positiv beeinflussen. Insbesondere bei Ziel Nr. 4, “Hochwertige Bildung”, bietet KI große Chancen, Bildung inklusiver und effektiver zu gestalten. Allerdings kann KI auch negative Auswirkungen haben, etwa durch erhöhte Ungleichheiten oder Umweltbelastungen.

Gestaltung zukünftiger Lehr- und Lernformate

Angesichts der wachsenden Bedeutung von KI ist es entscheidend, Lehr- und Lernformate anzupassen:

• Medienkompetenz fördern: Lernende sollten befähigt werden, KI-Tools kritisch zu nutzen und die Qualität von KI-generierten Inhalten zu beurteilen.
• Interaktive Lernumgebungen schaffen: Kombination von KI-gestützten Lernplattformen mit menschlicher Interaktion fördert ein ganzheitliches Lernen.
• Fortbildung für Lehrende: Pädagogische Fachkräfte benötigen Schulungen im Umgang mit KI, um diese effektiv in den Unterricht zu integrieren.
• Ethische Bildung integrieren: Themen wie Datenschutz, Ethik und Nachhaltigkeit sollten Teil des Lehrplans sein, um ein Bewusstsein für verantwortungsvollen Umgang mit Technologie zu schaffen.

Fazit

Künstliche Intelligenz und Nachhaltigkeit sind eng miteinander verknüpft. Während KI enorme Potenziale für die Verbesserung der Weiterbildung bietet, müssen wir uns den Herausforderungen bewusst sein. Der hohe Energieverbrauch und ethische Fragestellungen erfordern einen bewussten und verantwortungsvollen Umgang mit dieser Technologie.

In der Gestaltung von Lehr- und Lernformaten sollten sowohl die Chancen als auch die Risiken von KI berücksichtigt werden. Durch gezielte Maßnahmen können wir die Vorteile von KI nutzen, um eine hochwertige, inklusive und nachhaltige Bildung zu fördern.

Letztendlich überwiegen die Vorteile von KI, wenn sie ethisch und nachhaltig eingesetzt wird. Sie hat das Potenzial, die Weiterbildung zu revolutionieren und einen bedeutenden Beitrag zur Erreichung der globalen Nachhaltigkeitsziele zu leisten. Es liegt an uns, diesen Weg bewusst und verantwortungsvoll zu gestalten.

Literaturverzeichnis

• Matzka, S. (2021),Künstliche Intelligenz: Grundlagen und Anwendungen, Springer Verlag
• Mertens, P., Barbian, D., & Baier, S. (2017), Künstliche Intelligenz und der Wandel der Gesellschaft, Springer Verlag
• Spiekermann, S. (2019), Digitale Ethik: Ein Wertesystem für das 21. Jahrhundert, Droemer
• Vinuesa, R., et al. (2020), „The role of artificial intelligence in achieving the Sustainable Development Goals.”, Nature Communications, 11 (1), 233,