Warum Nachhaltigkeit kein Trend ist, sondern die Zukunft - UmweltDialog Magazin No.19
Im Kontext der Nachhaltigkeit gewinnen Transformationsprozesse zunehmend an Dynamik. Angesichts künstlicher Intelligenz (KI), Nano- und Quantentechnologie sowie globalen Megatrends wie Klima- und Demografiewandel erscheint ein Zurückfahren der Transformationsgeschwindigkeit unwahrscheinlich. Zugleich machen es die Komple- xität der Themen und das Alles-hängt-mit-allem-zusammen-Prinzip immer schwieriger, Zukunftsszenarien herzuleiten. Und zugleich erhöht sich der Bedarf an Entscheidungswissen: Managemententschei- dungen sind stets mit Unsicherheit verbunden. Zukunftsforschung eröffnet Sichtweisen, die über den Horizont des Unbekannten hinausgehen. Nachhaltigkeit bedeutet nämlich neben vielem anderen auch, ausgetretene Pfade zu verlassen. Dazu lädt Sie diese Ausgabe herzlich ein! Schauen wir gemeinsam auf die Zukunft der Arbeit, die Rolle der Technik, Gerechtigkeitsfragen und insbesondere auf die Stadt als Lebensraum.
Im Kontext der Nachhaltigkeit gewinnen Transformationsprozesse zunehmend an Dynamik. Angesichts künstlicher Intelligenz (KI), Nano- und Quantentechnologie sowie globalen Megatrends wie Klima- und Demografiewandel erscheint ein Zurückfahren der Transformationsgeschwindigkeit unwahrscheinlich. Zugleich machen es die Komple- xität der Themen und das Alles-hängt-mit-allem-zusammen-Prinzip immer schwieriger, Zukunftsszenarien herzuleiten.
Und zugleich erhöht sich der Bedarf an Entscheidungswissen: Managemententschei- dungen sind stets mit Unsicherheit verbunden. Zukunftsforschung eröffnet Sichtweisen, die über den Horizont des Unbekannten hinausgehen. Nachhaltigkeit bedeutet nämlich neben vielem anderen auch, ausgetretene Pfade zu verlassen.
Dazu lädt Sie diese Ausgabe herzlich ein! Schauen wir gemeinsam auf die Zukunft der Arbeit, die Rolle der Technik, Gerechtigkeitsfragen und insbesondere auf die Stadt als Lebensraum.
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#19 | Mai 23 | Umweltdialog.de<br />
Verantwortung von KI-Systemen zu gewährle<strong>ist</strong>en<br />
und eine langfr<strong>ist</strong>ige <strong>Nachhaltigkeit</strong><br />
sicherzustellen.<br />
„Im wachsenden Diskurs um <strong>die</strong> Rolle<br />
von KI für <strong>die</strong> Erreichung der Ziele der<br />
nachhaltigen Entwicklung (SDGs) werden<br />
große Erwartungen in <strong>die</strong> Nutzung<br />
von KI-Systemen gesetzt. Zunehmend<br />
werden unter Begriffen wie AI for Earth<br />
oder AI for social Good <strong>die</strong> Potenziale<br />
von KI-Systemen zur Lösung sozialer<br />
und ökologischer Problemlagen hervorgehoben.<br />
Besondere Potenziale für <strong>die</strong><br />
Erreichung von <strong>Nachhaltigkeit</strong>szielsetzungen<br />
werden in Anwendungsfeldern<br />
wie dem Monitoring von Ökosystemen,<br />
Klimaschutz, Kreislaufwirtschaft- und<br />
Ressourceneffizienz, Agrar- und Lebensmitteltechnologien<br />
oder der Energiewende<br />
(Netzsteuerung, Prognosen, Gebäude-<br />
und Energieeffizienz) gesehen“,<br />
schreiben <strong>die</strong> Autorinnen und Autoren.<br />
Die Probleme beginnen jedoch im<br />
konkreten Betrachtungsfall: In Bezug<br />
auf <strong>die</strong> Auswertung der Beiträge von<br />
KI-Systemen zur Erreichung der SDGs<br />
zum Beispiel gibt es eine beträchtliche<br />
Bewertungsschwierigkeit. Es besteht<br />
grundlegend eine Herausforderung darin,<br />
dass <strong>die</strong> Interaktionen zwischen<br />
den verschiedenen Zielen nicht eindeutig<br />
erkennbar sind und Zielkonflikte<br />
häufig unbeachtet bleiben. Es <strong>ist</strong> nicht<br />
ausreichend, allein den Einsatz von<br />
KI-Systemen in verschiedenen Sektoren<br />
zu betrachten und zu evaluieren,<br />
ob dadurch positive Auswirkungen auf<br />
bestimmte Aspekte der nachhaltigen<br />
In Bezug auf <strong>die</strong><br />
Auswertung der<br />
Beiträge von<br />
KI-Systemen zur<br />
Erreichung der<br />
SDGs zum<br />
Beispiel gibt es<br />
eine beträchtliche<br />
Bewertungsschwierigkeit.<br />
Nachhaltige KI und KI für nachhaltige Entwicklung<br />
• KI & Ethik<br />
• Design Ethik<br />
• Ethik Leitlinien<br />
• ...<br />
• Green AI<br />
• Sustainability of Al<br />
• KI im sozioökonomischen<br />
Kontext<br />
• Al for Earth<br />
• Al for Climate<br />
• Al for Good<br />
DISKURSE<br />
EINGEBETTETE PERSPEKTIVE<br />
INSTRUMENTELLE PERSPEKTIVE<br />
Nachhaltige KI (Sustainable AI)<br />
Verantwortung für soziale, ökologische<br />
und ökonomische Auswirkungen entlang<br />
des Lebenszyklus von KI-Systemen<br />
KI für <strong>Nachhaltigkeit</strong> (AI4SDG)<br />
Nutzung von Kl-Anwendungen mit dem<br />
expliziten Ziel, <strong>die</strong> Sustainable<br />
Development Goals (SDGs) zu erreichen<br />
• Gesellschaftliche Lösungen mit<br />
Unterstützung von eingebetteten<br />
Technologien<br />
• Potenziale nutzen und Risiken<br />
minimieren<br />
• verantwortliche gesellschaftliche<br />
Gestaltung von KI-Technologien<br />
• Technologische Lösungen für<br />
gesellschaftliche Herausforderungen<br />
• Technologie wird angewendet auf<br />
gesellschaftliche Probleme<br />
(sozial & ökologisch)<br />
• KI-Technologien als „neutrales"<br />
Werkzeug<br />
Quelle: IÖW – <strong>Nachhaltigkeit</strong>skriterien für künstliche Intelligenz<br />
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