KlimawandelKlimaforschung orientiert sich am globalen Norden
Künstliche Intelligenz (KI) ist nicht neutral und kann etwa bei Bewerbungen zu rassistischen Verzerrungen führen. Eine neue Studie zeigt nun, dass KI auch in der Klimaforschung voreingenommen ist - mit schwerwiegenden Folgen, beispielsweise falschen Prognosen für CO2-Emissionen.
Das Problem liegt dabei darin, dass auch KI letztlich von Menschen mit bestimmten Vorurteilen trainiert wird, sodass die KI am Ende ebenso "voreingenommen" ist. Im Fall der Klimaforschung wird die Künstliche Intelligenz etwa mit komplexen Datensets gefüttert, die aber teilweise Lücken bei bestimmten Weltregionen oder Zeitspannen enthalten, was wiederum "Löcher" in den Berechnungen verursacht. Dadurch entstehen falsche Vorhersagen und in der Folge fehlerhafte Schlussfolgerungen daraus.
Menschen können KI-Fehler ausgleichen
Wissenschaftler im globalen Norden hätten einen besseren Zugang und könnten daher die KI mit mehr Informationen versorgen, die allerdings ihre Wahrnehmung und Prioritäten widerspiegelten, erklärt der Studienautor Dr. Ramit Debnath. Im Gegensatz dazu würden die Erfahrungen etwa von indigenen Menschen aus dem globalen Süden viel weniger berücksichtigt. Im Endeffekt könnten dadurch CO2-Emissionen in bestimmten Industrien zu niedrig berechnet werden, was auch das Engagement von Politikern und Forschern im Kampf gegen den Klimawandel beeinflusst.
Gerade im globalen Süden wohnen jedoch die Menschen, die am meisten unter dem Klimawandel leiden werden, beispielsweise durch Hitzewellen, Überflutungen oder Waldbrände. Diese Kombination könnte zu sogenannten "sozialen Kipppunkten" führen, heißt es in der Studie. Als Gegenmaßnahme empfehlen die Autoren den menschlichen Eingriff, um die erwähnten Datenlücken bei der KI zu schließen. Ein positives Beispiel sei dabei ChatGPT, bei dem die Intelligenz den Usern fragen stellen kann, Fehler zugeben und gegebenfalls korrigieren kann. Damit könnte die Voreingenommenheit der KI erkannt und ausgeglichen werden, so die Autoren.
Nur wenn wir uns der Ungerechtigkeiten, die die KI-Daten enthalten, bewusst werden, können wir auch dagegen angehen - und schließlich bessere KI-basierte Lösungen für die Klimakrise finden.
Prof. Emily Shuckburgh, Studienautorin
Links/Studien
Die Studie "Harnessing human and machine intelligence for planetary scale climate action" ist im Fachjournal "npj |Climate Action" veröffentlicht wurden.
cdi