Mehr lesen
Studienarbeit aus dem Jahr 2025 im Fachbereich Informatik - Künstliche Intelligenz, Note: 1,0, Hochschule Bochum (ISD), Veranstaltung: Künstliche Intelligenz, Sprache: Deutsch, Abstract: Zunächst werden die begrifflichen Grundlagen von KI und den SDGs erläutert. Anschließend werden konkrete Potenziale von KI anhand zweier Fallbeispiele dargestellt: Zum einen trägt KI-gestützte Präzisionslandwirtschaft zur Reduktion von Hunger (SDG 2) bei, indem Ressourcen wie Wasser und Dünger effizienter eingesetzt werden und die Erträge steigen. Zum anderen zeigt der Bereich Klimaschutz (SDG 13), wie KI durch verbesserte Klimamodelle, Emissionsoptimierung und Energieeffizienz - etwa in Rechenzentren - CO¿-Emissionen senken und die Einbindung erneuerbarer Energien fördern kann.
Demgegenüber werden die Risiken und Gefahren betrachtet. Dazu zählen ökologische Belastungen wie der stark steigende Energie- und Wasserverbrauch von Rechenzentren, wachsende Mengen an Elektronikabfällen sowie die wachsenden CO¿-Emissionen durch KI-Nutzung. Zudem besteht die Gefahr sozialer Ungleichheiten durch algorithmische Verzerrungen (Bias), die zu Diskriminierung in Bereichen wie Kreditvergabe, Bewerbungen oder im Gesundheitswesen führen können.
In der Diskussion wird deutlich, dass KI sowohl Chancen für die Erreichung der SDGs eröffnet als auch erhebliche Herausforderungen mit sich bringt. Studien zeigen, dass KI zahlreiche SDG-Unterziele positiv beeinflussen kann, während andere gefährdet werden. Handlungsempfehlungen umfassen daher eine konsequente Ausrichtung von KI an Nachhaltigkeitskriterien, die Förderung energieeffizienter Algorithmen, den Einsatz erneuerbarer Energien in Rechenzentren, Transparenz und Diversität in Trainingsdaten sowie die Einbindung globaler Stakeholder. Politische und ethische Leitlinien - wie die EU-KI-Verordnung - werden als wichtige, aber noch unzureichende Schritte bewertet.
Das Fazit betont, dass die Wirkung von KI auf nachhaltige Entwicklung stark von ihrer Gestaltung und Regulierung abhängt. Nur wenn ökologische, soziale und ethische Aspekte systematisch berücksichtigt werden, kann KI ihr volles Potenzial entfalten und gleichzeitig die Risiken minimieren.
