#kiverordnung — Public Fediverse posts

Der AI Act bleibt anspruchsvoll! 🧠

Einerseits: Die Termine für Hochrisiko-KI verschieben sich nach hinten und einiges wird mit dem «Omnibus» vereinfacht.

Andererseits: Es gibt nicht nur Vereinfachungen, sondern _auch_ Verschärfungen.

So oder anders: KI-generierte Darstellungen von sexuellem Kindesmissbrauch werden ausdrücklich verboten. Ich vermute, dass ist die einzige unbestrittene Anpassung!

https://steigerlegal.ch/2026/05/08/eu-act-act-omnibus/

#ai #ki #aiact #kiverordnung #kivo #omnibus

5. Hamburger Datenschutzforum:
Sehr sympathisch moderiert und ebenso von der Aufsichtsbehörde herübergebracht.

Informationen zum Stand der Dinge bezüglich Anpassung der DSGVO und weiterer Entwicklungen im Datenschutz und viele interessante Gesichtspunkte zum Thema #digitaleromnibus
Drumherum viele Antworten von Kollegen und der Aufsichtsbehörde.

Ein Klasse(n)-Treffen, das jährlich mit ca. 222 Gästen stattfindet.

#dsgvo #kiverordnung #hmbBfDI #datenschutz #datenschutzbeauftragter

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KI auf Kollisionskurs

Fachleute fordern: Bundesregierung muss KI auf Klima-Kurs bringen

Der KI-Boom wird mehr und mehr zum Problem für Umwelt und Klima. Expert:innen haben jetzt für das Umweltministerium skizziert, wie eine nachhaltigere Alternative aussehen könnte. Ihr Gutachten vermeidet Kritik am aktuellen Kurs, die Empfehlungen laufen jedoch auf eine drastische Politikwende hinaus.

Wie kann Künstliche Intelligenz ökologisch nachhaltiger und gleichzeitig zum Wettbewerbsvorteil für Deutschland und Europa werden? Das Bundesumweltministerium hat zu dieser Frage in der vergangenen Woche ein Gutachten von fünf Expert:innenveröffentlicht. Ihre klare Botschaft: Beides ist möglich, aber nur mit einem deutlichen Umsteuern in der KI-Politik.

Während die Bundesregierung gerade die Regeln zu Umweltschutz und Energieeffizienz von Rechenzentren lockern will, weil sie sich als Konkurrentin in einem KI-Wettrennen mit den USA und China wähnt, warnt das Gutachten unter anderem: „Regulatorische Änderungen mit eng gefasstem Fokus und kurzfristiger Perspektive können zu langfristigen Problemen führen und dazu, dass die Ziele der Energiewende verfehlt werden.“

Der Energiehunger der Künstlichen Intelligenz

Die Ausgangslage für nachhaltige KI ist aktuell gleich im doppelten Sinne düster: Zum einen ist klar, dass der Energieverbrauch durch Rechenzentren, die für die Entwicklung und den Betrieb sogenannter Künstlicher Intelligenz gebaucht werden, rasant steigt. Nach Schätzungen der Internationalen Energieagentur betrug er in 2024 bereits 415 Terawattstunden, was nur knapp unter dem Stromverbrauch von Frankreich liegt, also der siebtgrößten Volkswirtschaft der Welt (449 Terawattstunden in 2024). Um den Energiehunger der KI zu stillen, setzen die großen KI-Firmen neben erneuerbaren auch massiv auf fossile, umweltschädliche Formen der Energiegewinnung, insbesondere Gas.

Zum anderen ist aufgrund der großen Intransparenz der Branche weitgehend unbekannt, wie viel Strom und Wasser einzelne KI-Modelle oder Rechenzentren genau verbrauchen oder wie viele Treibhausgas-Emissionen sie verursachen. Auch die großen Versprechen, dass KI für nachhaltige Zwecke wie etwa intelligentes Energie-Management genutzt werden könne, warten überwiegend noch auf ihre Einlösung.

Die ausgewiesenen Expert:innen Udit Gupta, Philipp Hacker, Lynn Kaack, Emma Strubell und Aimee van Wynsberghe haben im Auftrag des Umweltministeriums deshalb zahlreiche Vorschläge gemacht, wie die Situation verbessert werden könnte. Sie sagen: KI und Nachhaltigkeit müssten nicht im Widerspruch stehen. Deutschland habe eine gute Ausgangslage, um bei nachhaltiger KI eine globale Führungsrolle einzunehmen.

Spezialisierte KI-Ansätze statt riesiger Modelle

Eine zentrale Empfehlung der interdisziplinären Expert:innen-Gruppe ist ein realistischerer Blick auf die Vor- und Nachteile unterschiedlicher KI-Ansätze.

Derzeit sei die Aufmerksamkeit auf die großen sogenannten General-Purpose-AI-Modelle (GPAI) konzentriert. Der englische Begriff lässt sich am besten als KI-Modelle mit allgemeinem Verwendungszweck übersetzen. Gemeint sind in der Regel generative Modelle wie GPT von OpenAI oder Claude von Anthropic. Diese Modelle sind gerade wegen ihres allgemeinen Problemlösungsanspruchs und der dahinterstehenden Technik des Reasonings, das logisches Schlussfolgern imitiert, besonders energieintensiv.

Daneben gebe es jedoch auch andere vielversprechende Ansätze wie etwa kleinere KI-Modelle, die speziell zur Erfüllung konkreter Aufgaben trainiert werden. Diese seien oft besser zur Erfüllung von Aufgaben in der Industrie geeignet, etwa für Predictive Maintenance oder Bilderkennung für Krebsforschung. Viele Aufgaben erforderten gar nicht die Fähigkeiten von Allzweckmodellen oder profitieren nicht einmal davon.

Je genauer man die Zielaufgabe für ein KI-Modell definieren könne, desto effizienter lasse es sich in der Regel gestalten. Die klare Empfehlung des Gutachtens: „Um den wirtschaftlichen Nutzen von KI zu maximieren und gleichzeitig ihren Ressourcenbedarf zu minimieren, ist es daher von entscheidender Bedeutung, Modelle entsprechend zu spezialisieren oder sie gezielt für bestimmte Aufgaben einzusetzen.“

Der Fokus auf kleinere und spezifische Modelle passe zum deutschen und europäischen KI-Ökosystem, das stärker von kleineren und mittleren Unternehmen als von Tech-Giganten geprägt sei. Solche Modelle müssten durch gezielte Investitionen, Förderungen und Public-Private-Partnerships vorangetrieben werden. Dann könnten sich Nachhaltigkeit und ökonomische Wettbewerbsfähigkeit gegenseitig verstärken.

„Die Zukunft ist offener, als wir denken“, so fasste Jurist Philipp Hacker von der Europa-Universität Viadrina die Hoffnung der Sachverständigen bei einer Vorstellung der Studie in Berlin zusammen. „Es ist nicht alternativlos, dass die GPAI-Modelle gewinnen.“ Die Anbieter der großen Modelle hätten bis heute kein tragfähiges Geschäftsmodell und ihre Modelle würden teilweise immer schlechter, Stichwort „Entshittification“, so Hacker.

Intransparenz als Kernproblem

Ein großes Problem bei einer nachhaltigeren Gestaltung der KI-Ökonomie ist dem Gutachten zufolge die massive Intransparenz der Branche. Weil entsprechende Informationen fehlen, könnten Nutzer:innen heute gar nicht das „am wenigsten problematische Modell“ auswählen, so Computerlinguistin Emma Strubell von der Carnegie Mellon University.

Die Intransparenz sei nicht nur ein Problem für private, sondern auch für betriebliche Anwender:innen, die sich ein Bild von der Effizienz machen müssten. Auflagen für die Umweltberichterstattung müssten deshalb dringend um verpflichtende, standardisierte, unabhängig überprüfte und öffentlich zugängliche Informationen zu den Folgen von KI über den gesamten Lebenszyklus ergänzt werden.

Die KI-Verordnung der EU enthalte hierzu beispielsweise nur rudimentäre Anforderungen, die erweitert werden müssten. Dabei sollten nicht nur Daten zum Energieverbrauch beim Training, sondern auch beim Gebrauch von KI-Modellen einfließen. Ebenso CO₂-Emissionen, die bei der Produktion spezialisierter Hardware wie etwa hochleistungsfähigen Grafikprozessoren entstehen.

Bislang halten KI-Firmen solche Daten unter Verweis auf Geschäftsgeheimnisse unter Verschluss. Das öffentliche Informationsinteresse überwiege hier jedoch, so das Gutachten: „Der dringende Bedarf an Daten für ein wirksames Ressourcenmanagement und den Umweltschutz überwiegt die potenziellen Wettbewerbsnachteile, die mit der Offenlegung von Kennzahlen verbunden sind, die indirekt mit der Modellgröße zusammenhängen.“

Darüber hinaus könnten Anbieter verpflichtet werden, ein „grünes Modell“ ihrer KI-Anwendungen anzubieten, das beispielsweise ohne rechenintensives Reasoning daherkomme, um Energieverschwendung durch unnötige Rechenoperationen zu vermeiden. Auch das staatliche Beschaffungswesen sollte als Hebel genutzt werden, um KI- und Cloud-Anbieter zu fördern, die auf Energieeffizienz, nachhaltige Energiequellen und öffentliche Transparenz setzen.

Regeln für Rechenzentren müssen verschärft werden

Auch Rechenzentren als wichtige KI-Infrastruktur stehen im Fokus des Gutachtens. Bei keiner Industrie steige der Energiebedarf derzeit so rasant an wie bei Rechenzentren, so Udit Gupta von der New Yorker Universität Cornell Tech bei der Vorstellung des Papiers. In bestimmten Regionen führe der Bau-Boom bereits heute zu Problemen mit der Energieversorgung. In Frankfurt am Main etwa gingen bereits 2022 knapp 30 Prozent des Stromverbrauchs auf das Konto von Rechenzentren.

Auch hier gehen dem Gutachten zufolge die aktuellen Berichts- und Transparenzpflichten für Betreiber nicht weit genug. Statt tatsächlicher Verbrauchsmessungen würden sie häufig lediglich Schätzungen basierend auf dem Design ihrer Anlagen übermitteln. Ohne solche Angaben könne der tatsächliche Bedarf an Rechenkapazität nicht realistisch eingeschätzt und der Bau neuer Anlagen volkswirtschaftlich sinnvoll geplant werden. Zahlen aus den Niederlanden hätten erst kürzlich gezeigt, dass Rechenzentren dort vermutlich nur zu einem Drittel ausgelastet seien.

Problematisch seien auch die zentralen Maßeinheiten für die Effizienz von Rechenzentren, der PUE-Wert, kurz für Power Usage Effectiveness, und der WUE-Wert, kurz für Water Usage Effectiveness. Beide Werte, die auch in den Nachhaltigkeitsberichten großer Rechenzentrumsbetreiber wie Amazon, Google oder Microsoft angegeben werden, geben keine Auskunft über den absoluten Verbrauch. Stattdessen sind es relative Effizienzwerte, was dazu führe, dass PUE und WUE sich zwar verbessern würden, der absolute Verbrauch jedoch drastisch steige, weil Einsparungen in immer noch größere Modelle investiert würden. Der PUE-Wert messe zudem nur den Energieverbrauch der Gebäude-Infrastruktur, etwa Kühlsystem und Beleuchtung, nicht den Verbrauch der tatsächlichen Energieinfrastruktur.

Um hier für Verbesserungen zu sorgen, müssten den Expert:innen zufolge die Transparenz- und Berichtspflichten für Rechenzentren deutlich verschärft werden. Hierzu müsste der DIN-Standard für Rechenzentren ebenso angepasst werden wie die Europäische Energieeffizienz-Richtlinie und das deutsche Energieeffizienzgesetz. Wichtig seien unabhängig auditierte Verbrauchsmessungen, die zudem mindestens in aggregierter Form öffentlich zugänglich sein sollten. Auch bei Rechenzentren müsse der ganze Lebenszyklus ins Reporting einbezogen werden: von den Emissionen, die bei der Herstellung von Servern entstehen, bis zum Elektroschrott, nachdem Hardware aussortiert wird.

Darüber hinaus könnten auch beim Design von Rechenzentren und der Energieversorgung große Fortschritte erzielt werden. So sollten etwa KI-Unternehmen verpflichtet werden, selbst für den Ausbau Erneuerbarer Energien in dem Maße zu sorgen, wie sie Strom verbrauchen. Rechenzentren sollten zudem Teil des Systems der CO₂-Bepreisung sein, damit Betreiber Folgekosten für die Umwelt nicht externalisieren können.

Außerdem sollte der Staat die Entwicklung energieeffizienter Rechenzentren fördern, die auf die Bedürfnisse der deutschen Wirtschaft spezialisiert sind. Auch die Abwärme von Rechenzentren sollte weiterhin verpflichtend genutzt werden müssen, Ausnahmen davon reduziert werden.

Auf Kollisionskurs

Die Liste der Vorschläge der Expert:innen ist noch deutlich länger und zeigt, wie groß die Möglichkeiten wären, KI und Rechenzentren nachhaltiger zu gestalten. Zum aktuellen Kurs der Bundesregierung passen sie jedoch gar nicht. Diese sieht Deutschland und Europa in einem KI-Wettrennen mit den USA und China und setzt deshalb auf den Ausbau von KI-Kapazitäten um jeden Preis.

Getrieben von Wirtschaftsverbänden wie BDI, Bitkom oder Eco hat Digitalminister Karsten Wildberger (CDU) eine neue Rechenzentrumsstrategie erarbeiten lassen, die im März vom Bundeskabinett beschlossen wurde. Sie sieht vor, die Rechenzentrumskapazitäten in Deutschland bis 2030 mindestens zu verdoppeln und die KI-Kapazitäten bis dahin sogar zu vervierfachen. Hierfür sollen Umweltstandards gesenkt, Berichtspflichten gelockert und Planungsverfahren beschleunigt werden.

Wirtschaftministerin Katharina Reiche (CDU) will zudem das deutsche Energieeffizienzgesetz so weit zurückfahren, dass es nur noch den Mindeststandards der entsprechenden EU-Richtlinie entspricht. Dabei haben Journalist:innen von Investigate Europe gerade erst aufgedeckt, wie erfolgreich große Tech-Konzerne gegen weitergehende Transparenzvorgaben in dieser Richtlinie lobbyiert hatten: Die EU-Kommission hat demzufolge bestimmte Abschnitte fast wortgleich von Microsoft kopiert, so dass die ohnehin schon schwammigen Kennzahlen zu Rechenzentren, die an Aufsichtsbehörden übermittelt werden müssen, nicht öffentlich gemacht werden dürfen.

Es ist nun also an Umweltminister Carsten Schneider (SPD), die Vorschläge der von ihm beauftragten Expert:innen in die Debatte mit seinen Kolleg:innen zu bringen. Ob er die KI-Politik auf Klima-Kurs bringen kann, wenn er argumentiert, dass Deutschland und Europa von nachhaltiger KI auch wirtschaftlich profitieren könnten?

Ingo Dachwitz ist Journalist und Kommunikationswissenschaftler. Seit 2016 ist er Redakteur bei netzpolitik.org und u.a. Ko-Host des Podcasts Off/On. Seine Themen sind Daten, Macht und die digitale Öffentlichkeit. Ingos Veröffentlichungen wurden mehrfach ausgezeichnet, unter anderem mit dem European Press Prize, dem Alternativen Medienpreis, dem Datenschutz-Medienpreis und zwei Grimme-Online-Awards. Sein Buch “Digitaler Kolonialismus: Wie Tech-Konzerne und Großmächte die Welt unter sich aufteilen” war für den Deutschen Sachbuchpreis nominiert und wurde als eines der Wissensbücher des Jahres 2025 geehrt. Ingo ist Mitglied des Vereins Digitale Gesellschaft, der Evangelischen Kirche und des Netzwerk Recherche. Kontakt: E-Mail (OpenPGP), Mastodon, Bluesky, FragDenStaat. Dieser Beitrag ist eine Übernahme von netzpolitik, gemäss Lizenz Creative Commons BY-NC-SA 4.0.

KI auf Kollisonskurs

Fachleute fordern: Bundesregierung muss KI auf Klima-Kurs bringen

Der KI-Boom wird mehr und mehr zum Problem für Umwelt und Klima. Expert:innen haben jetzt für das Umweltministerium skizziert, wie eine nachhaltigere Alternative aussehen könnte. Ihr Gutachten vermeidet Kritik am aktuellen Kurs, die Empfehlungen laufen jedoch auf eine drastische Politikwende hinaus.

Wie kann Künstliche Intelligenz ökologisch nachhaltiger und gleichzeitig zum Wettbewerbsvorteil für Deutschland und Europa werden? Das Bundesumweltministerium hat zu dieser Frage in der vergangenen Woche ein Gutachten von fünf Expert:innenveröffentlicht. Ihre klare Botschaft: Beides ist möglich, aber nur mit einem deutlichen Umsteuern in der KI-Politik.

Während die Bundesregierung gerade die Regeln zu Umweltschutz und Energieeffizienz von Rechenzentren lockern will, weil sie sich als Konkurrentin in einem KI-Wettrennen mit den USA und China wähnt, warnt das Gutachten unter anderem: „Regulatorische Änderungen mit eng gefasstem Fokus und kurzfristiger Perspektive können zu langfristigen Problemen führen und dazu, dass die Ziele der Energiewende verfehlt werden.“

Der Energiehunger der Künstlichen Intelligenz

Die Ausgangslage für nachhaltige KI ist aktuell gleich im doppelten Sinne düster: Zum einen ist klar, dass der Energieverbrauch durch Rechenzentren, die für die Entwicklung und den Betrieb sogenannter Künstlicher Intelligenz gebaucht werden, rasant steigt. Nach Schätzungen der Internationalen Energieagentur betrug er in 2024 bereits 415 Terawattstunden, was nur knapp unter dem Stromverbrauch von Frankreich liegt, also der siebtgrößten Volkswirtschaft der Welt (449 Terawattstunden in 2024). Um den Energiehunger der KI zu stillen, setzen die großen KI-Firmen neben erneuerbaren auch massiv auf fossile, umweltschädliche Formen der Energiegewinnung, insbesondere Gas.

Zum anderen ist aufgrund der großen Intransparenz der Branche weitgehend unbekannt, wie viel Strom und Wasser einzelne KI-Modelle oder Rechenzentren genau verbrauchen oder wie viele Treibhausgas-Emissionen sie verursachen. Auch die großen Versprechen, dass KI für nachhaltige Zwecke wie etwa intelligentes Energie-Management genutzt werden könne, warten überwiegend noch auf ihre Einlösung.

Die ausgewiesenen Expert:innen Udit Gupta, Philipp Hacker, Lynn Kaack, Emma Strubell und Aimee van Wynsberghe haben im Auftrag des Umweltministeriums deshalb zahlreiche Vorschläge gemacht, wie die Situation verbessert werden könnte. Sie sagen: KI und Nachhaltigkeit müssten nicht im Widerspruch stehen. Deutschland habe eine gute Ausgangslage, um bei nachhaltiger KI eine globale Führungsrolle einzunehmen.

Spezialisierte KI-Ansätze statt riesiger Modelle

Eine zentrale Empfehlung der interdisziplinären Expert:innen-Gruppe ist ein realistischerer Blick auf die Vor- und Nachteile unterschiedlicher KI-Ansätze.

Derzeit sei die Aufmerksamkeit auf die großen sogenannten General-Purpose-AI-Modelle (GPAI) konzentriert. Der englische Begriff lässt sich am besten als KI-Modelle mit allgemeinem Verwendungszweck übersetzen. Gemeint sind in der Regel generative Modelle wie GPT von OpenAI oder Claude von Anthropic. Diese Modelle sind gerade wegen ihres allgemeinen Problemlösungsanspruchs und der dahinterstehenden Technik des Reasonings, das logisches Schlussfolgern imitiert, besonders energieintensiv.

Daneben gebe es jedoch auch andere vielversprechende Ansätze wie etwa kleinere KI-Modelle, die speziell zur Erfüllung konkreter Aufgaben trainiert werden. Diese seien oft besser zur Erfüllung von Aufgaben in der Industrie geeignet, etwa für Predictive Maintenance oder Bilderkennung für Krebsforschung. Viele Aufgaben erforderten gar nicht die Fähigkeiten von Allzweckmodellen oder profitieren nicht einmal davon.

Je genauer man die Zielaufgabe für ein KI-Modell definieren könne, desto effizienter lasse es sich in der Regel gestalten. Die klare Empfehlung des Gutachtens: „Um den wirtschaftlichen Nutzen von KI zu maximieren und gleichzeitig ihren Ressourcenbedarf zu minimieren, ist es daher von entscheidender Bedeutung, Modelle entsprechend zu spezialisieren oder sie gezielt für bestimmte Aufgaben einzusetzen.“

Der Fokus auf kleinere und spezifische Modelle passe zum deutschen und europäischen KI-Ökosystem, das stärker von kleineren und mittleren Unternehmen als von Tech-Giganten geprägt sei. Solche Modelle müssten durch gezielte Investitionen, Förderungen und Public-Private-Partnerships vorangetrieben werden. Dann könnten sich Nachhaltigkeit und ökonomische Wettbewerbsfähigkeit gegenseitig verstärken.

„Die Zukunft ist offener, als wir denken“, so fasste Jurist Philipp Hacker von der Europa-Universität Viadrina die Hoffnung der Sachverständigen bei einer Vorstellung der Studie in Berlin zusammen. „Es ist nicht alternativlos, dass die GPAI-Modelle gewinnen.“ Die Anbieter der großen Modelle hätten bis heute kein tragfähiges Geschäftsmodell und ihre Modelle würden teilweise immer schlechter, Stichwort „Entshittification“, so Hacker.

Intransparenz als Kernproblem

Ein großes Problem bei einer nachhaltigeren Gestaltung der KI-Ökonomie ist dem Gutachten zufolge die massive Intransparenz der Branche. Weil entsprechende Informationen fehlen, könnten Nutzer:innen heute gar nicht das „am wenigsten problematische Modell“ auswählen, so Computerlinguistin Emma Strubell von der Carnegie Mellon University.

Die Intransparenz sei nicht nur ein Problem für private, sondern auch für betriebliche Anwender:innen, die sich ein Bild von der Effizienz machen müssten. Auflagen für die Umweltberichterstattung müssten deshalb dringend um verpflichtende, standardisierte, unabhängig überprüfte und öffentlich zugängliche Informationen zu den Folgen von KI über den gesamten Lebenszyklus ergänzt werden.

Die KI-Verordnung der EU enthalte hierzu beispielsweise nur rudimentäre Anforderungen, die erweitert werden müssten. Dabei sollten nicht nur Daten zum Energieverbrauch beim Training, sondern auch beim Gebrauch von KI-Modellen einfließen. Ebenso CO₂-Emissionen, die bei der Produktion spezialisierter Hardware wie etwa hochleistungsfähigen Grafikprozessoren entstehen.

Bislang halten KI-Firmen solche Daten unter Verweis auf Geschäftsgeheimnisse unter Verschluss. Das öffentliche Informationsinteresse überwiege hier jedoch, so das Gutachten: „Der dringende Bedarf an Daten für ein wirksames Ressourcenmanagement und den Umweltschutz überwiegt die potenziellen Wettbewerbsnachteile, die mit der Offenlegung von Kennzahlen verbunden sind, die indirekt mit der Modellgröße zusammenhängen.“

Darüber hinaus könnten Anbieter verpflichtet werden, ein „grünes Modell“ ihrer KI-Anwendungen anzubieten, das beispielsweise ohne rechenintensives Reasoning daherkomme, um Energieverschwendung durch unnötige Rechenoperationen zu vermeiden. Auch das staatliche Beschaffungswesen sollte als Hebel genutzt werden, um KI- und Cloud-Anbieter zu fördern, die auf Energieeffizienz, nachhaltige Energiequellen und öffentliche Transparenz setzen.

Regeln für Rechenzentren müssen verschärft werden

Auch Rechenzentren als wichtige KI-Infrastruktur stehen im Fokus des Gutachtens. Bei keiner Industrie steige der Energiebedarf derzeit so rasant an wie bei Rechenzentren, so Udit Gupta von der New Yorker Universität Cornell Tech bei der Vorstellung des Papiers. In bestimmten Regionen führe der Bau-Boom bereits heute zu Problemen mit der Energieversorgung. In Frankfurt am Main etwa gingen bereits 2022 knapp 30 Prozent des Stromverbrauchs auf das Konto von Rechenzentren.

Auch hier gehen dem Gutachten zufolge die aktuellen Berichts- und Transparenzpflichten für Betreiber nicht weit genug. Statt tatsächlicher Verbrauchsmessungen würden sie häufig lediglich Schätzungen basierend auf dem Design ihrer Anlagen übermitteln. Ohne solche Angaben könne der tatsächliche Bedarf an Rechenkapazität nicht realistisch eingeschätzt und der Bau neuer Anlagen volkswirtschaftlich sinnvoll geplant werden. Zahlen aus den Niederlanden hätten erst kürzlich gezeigt, dass Rechenzentren dort vermutlich nur zu einem Drittel ausgelastet seien.

Problematisch seien auch die zentralen Maßeinheiten für die Effizienz von Rechenzentren, der PUE-Wert, kurz für Power Usage Effectiveness, und der WUE-Wert, kurz für Water Usage Effectiveness. Beide Werte, die auch in den Nachhaltigkeitsberichten großer Rechenzentrumsbetreiber wie Amazon, Google oder Microsoft angegeben werden, geben keine Auskunft über den absoluten Verbrauch. Stattdessen sind es relative Effizienzwerte, was dazu führe, dass PUE und WUE sich zwar verbessern würden, der absolute Verbrauch jedoch drastisch steige, weil Einsparungen in immer noch größere Modelle investiert würden. Der PUE-Wert messe zudem nur den Energieverbrauch der Gebäude-Infrastruktur, etwa Kühlsystem und Beleuchtung, nicht den Verbrauch der tatsächlichen Energieinfrastruktur.

Um hier für Verbesserungen zu sorgen, müssten den Expert:innen zufolge die Transparenz- und Berichtspflichten für Rechenzentren deutlich verschärft werden. Hierzu müsste der DIN-Standard für Rechenzentren ebenso angepasst werden wie die Europäische Energieeffizienz-Richtlinie und das deutsche Energieeffizienzgesetz. Wichtig seien unabhängig auditierte Verbrauchsmessungen, die zudem mindestens in aggregierter Form öffentlich zugänglich sein sollten. Auch bei Rechenzentren müsse der ganze Lebenszyklus ins Reporting einbezogen werden: von den Emissionen, die bei der Herstellung von Servern entstehen, bis zum Elektroschrott, nachdem Hardware aussortiert wird.

Darüber hinaus könnten auch beim Design von Rechenzentren und der Energieversorgung große Fortschritte erzielt werden. So sollten etwa KI-Unternehmen verpflichtet werden, selbst für den Ausbau Erneuerbarer Energien in dem Maße zu sorgen, wie sie Strom verbrauchen. Rechenzentren sollten zudem Teil des Systems der CO₂-Bepreisung sein, damit Betreiber Folgekosten für die Umwelt nicht externalisieren können.

Außerdem sollte der Staat die Entwicklung energieeffizienter Rechenzentren fördern, die auf die Bedürfnisse der deutschen Wirtschaft spezialisiert sind. Auch die Abwärme von Rechenzentren sollte weiterhin verpflichtend genutzt werden müssen, Ausnahmen davon reduziert werden.

Auf Kollisionskurs

Die Liste der Vorschläge der Expert:innen ist noch deutlich länger und zeigt, wie groß die Möglichkeiten wären, KI und Rechenzentren nachhaltiger zu gestalten. Zum aktuellen Kurs der Bundesregierung passen sie jedoch gar nicht. Diese sieht Deutschland und Europa in einem KI-Wettrennen mit den USA und China und setzt deshalb auf den Ausbau von KI-Kapazitäten um jeden Preis.

Getrieben von Wirtschaftsverbänden wie BDI, Bitkom oder Eco hat Digitalminister Karsten Wildberger (CDU) eine neue Rechenzentrumsstrategie erarbeiten lassen, die im März vom Bundeskabinett beschlossen wurde. Sie sieht vor, die Rechenzentrumskapazitäten in Deutschland bis 2030 mindestens zu verdoppeln und die KI-Kapazitäten bis dahin sogar zu vervierfachen. Hierfür sollen Umweltstandards gesenkt, Berichtspflichten gelockert und Planungsverfahren beschleunigt werden.

Wirtschaftministerin Katharina Reiche (CDU) will zudem das deutsche Energieeffizienzgesetz so weit zurückfahren, dass es nur noch den Mindeststandards der entsprechenden EU-Richtlinie entspricht. Dabei haben Journalist:innen von Investigate Europe gerade erst aufgedeckt, wie erfolgreich große Tech-Konzerne gegen weitergehende Transparenzvorgaben in dieser Richtlinie lobbyiert hatten: Die EU-Kommission hat demzufolge bestimmte Abschnitte fast wortgleich von Microsoft kopiert, so dass die ohnehin schon schwammigen Kennzahlen zu Rechenzentren, die an Aufsichtsbehörden übermittelt werden müssen, nicht öffentlich gemacht werden dürfen.

Es ist nun also an Umweltminister Carsten Schneider (SPD), die Vorschläge der von ihm beauftragten Expert:innen in die Debatte mit seinen Kolleg:innen zu bringen. Ob er die KI-Politik auf Klima-Kurs bringen kann, wenn er argumentiert, dass Deutschland und Europa von nachhaltiger KI auch wirtschaftlich profitieren könnten?

Ingo Dachwitz ist Journalist und Kommunikationswissenschaftler. Seit 2016 ist er Redakteur bei netzpolitik.org und u.a. Ko-Host des Podcasts Off/On. Seine Themen sind Daten, Macht und die digitale Öffentlichkeit. Ingos Veröffentlichungen wurden mehrfach ausgezeichnet, unter anderem mit dem European Press Prize, dem Alternativen Medienpreis, dem Datenschutz-Medienpreis und zwei Grimme-Online-Awards. Sein Buch “Digitaler Kolonialismus: Wie Tech-Konzerne und Großmächte die Welt unter sich aufteilen” war für den Deutschen Sachbuchpreis nominiert und wurde als eines der Wissensbücher des Jahres 2025 geehrt. Ingo ist Mitglied des Vereins Digitale Gesellschaft, der Evangelischen Kirche und des Netzwerk Recherche. Kontakt: E-Mail (OpenPGP), Mastodon, Bluesky, FragDenStaat. Dieser Beitrag ist eine Übernahme von netzpolitik, gemäss Lizenz Creative Commons BY-NC-SA 4.0.

Über Ingo Dachwitz - netzpolitik:

Unter der Kennung "Gastautor:innen" fassen wir die unterschiedlichsten Beiträge externer Quellen zusammen, die wir dankbar im Beueler-Extradienst (wieder-)veröffentlichen dürfen. Die Autor*innen, Quellen und ggf. Lizenzen sind, soweit bekannt, jeweils im Beitrag vermerkt und/oder verlinkt.

KI auf Kollisonskurs

Fachleute fordern: Bundesregierung muss KI auf Klima-Kurs bringen

Der KI-Boom wird mehr und mehr zum Problem für Umwelt und Klima. Expert:innen haben jetzt für das Umweltministerium skizziert, wie eine nachhaltigere Alternative aussehen könnte. Ihr Gutachten vermeidet Kritik am aktuellen Kurs, die Empfehlungen laufen jedoch auf eine drastische Politikwende hinaus.

Wie kann Künstliche Intelligenz ökologisch nachhaltiger und gleichzeitig zum Wettbewerbsvorteil für Deutschland und Europa werden? Das Bundesumweltministerium hat zu dieser Frage in der vergangenen Woche ein Gutachten von fünf Expert:innenveröffentlicht. Ihre klare Botschaft: Beides ist möglich, aber nur mit einem deutlichen Umsteuern in der KI-Politik.

Während die Bundesregierung gerade die Regeln zu Umweltschutz und Energieeffizienz von Rechenzentren lockern will, weil sie sich als Konkurrentin in einem KI-Wettrennen mit den USA und China wähnt, warnt das Gutachten unter anderem: „Regulatorische Änderungen mit eng gefasstem Fokus und kurzfristiger Perspektive können zu langfristigen Problemen führen und dazu, dass die Ziele der Energiewende verfehlt werden.“

Der Energiehunger der Künstlichen Intelligenz

Die Ausgangslage für nachhaltige KI ist aktuell gleich im doppelten Sinne düster: Zum einen ist klar, dass der Energieverbrauch durch Rechenzentren, die für die Entwicklung und den Betrieb sogenannter Künstlicher Intelligenz gebaucht werden, rasant steigt. Nach Schätzungen der Internationalen Energieagentur betrug er in 2024 bereits 415 Terawattstunden, was nur knapp unter dem Stromverbrauch von Frankreich liegt, also der siebtgrößten Volkswirtschaft der Welt (449 Terawattstunden in 2024). Um den Energiehunger der KI zu stillen, setzen die großen KI-Firmen neben erneuerbaren auch massiv auf fossile, umweltschädliche Formen der Energiegewinnung, insbesondere Gas.

Zum anderen ist aufgrund der großen Intransparenz der Branche weitgehend unbekannt, wie viel Strom und Wasser einzelne KI-Modelle oder Rechenzentren genau verbrauchen oder wie viele Treibhausgas-Emissionen sie verursachen. Auch die großen Versprechen, dass KI für nachhaltige Zwecke wie etwa intelligentes Energie-Management genutzt werden könne, warten überwiegend noch auf ihre Einlösung.

Die ausgewiesenen Expert:innen Udit Gupta, Philipp Hacker, Lynn Kaack, Emma Strubell und Aimee van Wynsberghe haben im Auftrag des Umweltministeriums deshalb zahlreiche Vorschläge gemacht, wie die Situation verbessert werden könnte. Sie sagen: KI und Nachhaltigkeit müssten nicht im Widerspruch stehen. Deutschland habe eine gute Ausgangslage, um bei nachhaltiger KI eine globale Führungsrolle einzunehmen.

Spezialisierte KI-Ansätze statt riesiger Modelle

Eine zentrale Empfehlung der interdisziplinären Expert:innen-Gruppe ist ein realistischerer Blick auf die Vor- und Nachteile unterschiedlicher KI-Ansätze.

Derzeit sei die Aufmerksamkeit auf die großen sogenannten General-Purpose-AI-Modelle (GPAI) konzentriert. Der englische Begriff lässt sich am besten als KI-Modelle mit allgemeinem Verwendungszweck übersetzen. Gemeint sind in der Regel generative Modelle wie GPT von OpenAI oder Claude von Anthropic. Diese Modelle sind gerade wegen ihres allgemeinen Problemlösungsanspruchs und der dahinterstehenden Technik des Reasonings, das logisches Schlussfolgern imitiert, besonders energieintensiv.

Daneben gebe es jedoch auch andere vielversprechende Ansätze wie etwa kleinere KI-Modelle, die speziell zur Erfüllung konkreter Aufgaben trainiert werden. Diese seien oft besser zur Erfüllung von Aufgaben in der Industrie geeignet, etwa für Predictive Maintenance oder Bilderkennung für Krebsforschung. Viele Aufgaben erforderten gar nicht die Fähigkeiten von Allzweckmodellen oder profitieren nicht einmal davon.

Je genauer man die Zielaufgabe für ein KI-Modell definieren könne, desto effizienter lasse es sich in der Regel gestalten. Die klare Empfehlung des Gutachtens: „Um den wirtschaftlichen Nutzen von KI zu maximieren und gleichzeitig ihren Ressourcenbedarf zu minimieren, ist es daher von entscheidender Bedeutung, Modelle entsprechend zu spezialisieren oder sie gezielt für bestimmte Aufgaben einzusetzen.“

Der Fokus auf kleinere und spezifische Modelle passe zum deutschen und europäischen KI-Ökosystem, das stärker von kleineren und mittleren Unternehmen als von Tech-Giganten geprägt sei. Solche Modelle müssten durch gezielte Investitionen, Förderungen und Public-Private-Partnerships vorangetrieben werden. Dann könnten sich Nachhaltigkeit und ökonomische Wettbewerbsfähigkeit gegenseitig verstärken.

„Die Zukunft ist offener, als wir denken“, so fasste Jurist Philipp Hacker von der Europa-Universität Viadrina die Hoffnung der Sachverständigen bei einer Vorstellung der Studie in Berlin zusammen. „Es ist nicht alternativlos, dass die GPAI-Modelle gewinnen.“ Die Anbieter der großen Modelle hätten bis heute kein tragfähiges Geschäftsmodell und ihre Modelle würden teilweise immer schlechter, Stichwort „Entshittification“, so Hacker.

Intransparenz als Kernproblem

Ein großes Problem bei einer nachhaltigeren Gestaltung der KI-Ökonomie ist dem Gutachten zufolge die massive Intransparenz der Branche. Weil entsprechende Informationen fehlen, könnten Nutzer:innen heute gar nicht das „am wenigsten problematische Modell“ auswählen, so Computerlinguistin Emma Strubell von der Carnegie Mellon University.

Die Intransparenz sei nicht nur ein Problem für private, sondern auch für betriebliche Anwender:innen, die sich ein Bild von der Effizienz machen müssten. Auflagen für die Umweltberichterstattung müssten deshalb dringend um verpflichtende, standardisierte, unabhängig überprüfte und öffentlich zugängliche Informationen zu den Folgen von KI über den gesamten Lebenszyklus ergänzt werden.

Die KI-Verordnung der EU enthalte hierzu beispielsweise nur rudimentäre Anforderungen, die erweitert werden müssten. Dabei sollten nicht nur Daten zum Energieverbrauch beim Training, sondern auch beim Gebrauch von KI-Modellen einfließen. Ebenso CO₂-Emissionen, die bei der Produktion spezialisierter Hardware wie etwa hochleistungsfähigen Grafikprozessoren entstehen.

Bislang halten KI-Firmen solche Daten unter Verweis auf Geschäftsgeheimnisse unter Verschluss. Das öffentliche Informationsinteresse überwiege hier jedoch, so das Gutachten: „Der dringende Bedarf an Daten für ein wirksames Ressourcenmanagement und den Umweltschutz überwiegt die potenziellen Wettbewerbsnachteile, die mit der Offenlegung von Kennzahlen verbunden sind, die indirekt mit der Modellgröße zusammenhängen.“

Darüber hinaus könnten Anbieter verpflichtet werden, ein „grünes Modell“ ihrer KI-Anwendungen anzubieten, das beispielsweise ohne rechenintensives Reasoning daherkomme, um Energieverschwendung durch unnötige Rechenoperationen zu vermeiden. Auch das staatliche Beschaffungswesen sollte als Hebel genutzt werden, um KI- und Cloud-Anbieter zu fördern, die auf Energieeffizienz, nachhaltige Energiequellen und öffentliche Transparenz setzen.

Regeln für Rechenzentren müssen verschärft werden

Auch Rechenzentren als wichtige KI-Infrastruktur stehen im Fokus des Gutachtens. Bei keiner Industrie steige der Energiebedarf derzeit so rasant an wie bei Rechenzentren, so Udit Gupta von der New Yorker Universität Cornell Tech bei der Vorstellung des Papiers. In bestimmten Regionen führe der Bau-Boom bereits heute zu Problemen mit der Energieversorgung. In Frankfurt am Main etwa gingen bereits 2022 knapp 30 Prozent des Stromverbrauchs auf das Konto von Rechenzentren.

Auch hier gehen dem Gutachten zufolge die aktuellen Berichts- und Transparenzpflichten für Betreiber nicht weit genug. Statt tatsächlicher Verbrauchsmessungen würden sie häufig lediglich Schätzungen basierend auf dem Design ihrer Anlagen übermitteln. Ohne solche Angaben könne der tatsächliche Bedarf an Rechenkapazität nicht realistisch eingeschätzt und der Bau neuer Anlagen volkswirtschaftlich sinnvoll geplant werden. Zahlen aus den Niederlanden hätten erst kürzlich gezeigt, dass Rechenzentren dort vermutlich nur zu einem Drittel ausgelastet seien.

Problematisch seien auch die zentralen Maßeinheiten für die Effizienz von Rechenzentren, der PUE-Wert, kurz für Power Usage Effectiveness, und der WUE-Wert, kurz für Water Usage Effectiveness. Beide Werte, die auch in den Nachhaltigkeitsberichten großer Rechenzentrumsbetreiber wie Amazon, Google oder Microsoft angegeben werden, geben keine Auskunft über den absoluten Verbrauch. Stattdessen sind es relative Effizienzwerte, was dazu führe, dass PUE und WUE sich zwar verbessern würden, der absolute Verbrauch jedoch drastisch steige, weil Einsparungen in immer noch größere Modelle investiert würden. Der PUE-Wert messe zudem nur den Energieverbrauch der Gebäude-Infrastruktur, etwa Kühlsystem und Beleuchtung, nicht den Verbrauch der tatsächlichen Energieinfrastruktur.

Um hier für Verbesserungen zu sorgen, müssten den Expert:innen zufolge die Transparenz- und Berichtspflichten für Rechenzentren deutlich verschärft werden. Hierzu müsste der DIN-Standard für Rechenzentren ebenso angepasst werden wie die Europäische Energieeffizienz-Richtlinie und das deutsche Energieeffizienzgesetz. Wichtig seien unabhängig auditierte Verbrauchsmessungen, die zudem mindestens in aggregierter Form öffentlich zugänglich sein sollten. Auch bei Rechenzentren müsse der ganze Lebenszyklus ins Reporting einbezogen werden: von den Emissionen, die bei der Herstellung von Servern entstehen, bis zum Elektroschrott, nachdem Hardware aussortiert wird.

Darüber hinaus könnten auch beim Design von Rechenzentren und der Energieversorgung große Fortschritte erzielt werden. So sollten etwa KI-Unternehmen verpflichtet werden, selbst für den Ausbau Erneuerbarer Energien in dem Maße zu sorgen, wie sie Strom verbrauchen. Rechenzentren sollten zudem Teil des Systems der CO₂-Bepreisung sein, damit Betreiber Folgekosten für die Umwelt nicht externalisieren können.

Außerdem sollte der Staat die Entwicklung energieeffizienter Rechenzentren fördern, die auf die Bedürfnisse der deutschen Wirtschaft spezialisiert sind. Auch die Abwärme von Rechenzentren sollte weiterhin verpflichtend genutzt werden müssen, Ausnahmen davon reduziert werden.

Auf Kollisionskurs

Die Liste der Vorschläge der Expert:innen ist noch deutlich länger und zeigt, wie groß die Möglichkeiten wären, KI und Rechenzentren nachhaltiger zu gestalten. Zum aktuellen Kurs der Bundesregierung passen sie jedoch gar nicht. Diese sieht Deutschland und Europa in einem KI-Wettrennen mit den USA und China und setzt deshalb auf den Ausbau von KI-Kapazitäten um jeden Preis.

Getrieben von Wirtschaftsverbänden wie BDI, Bitkom oder Eco hat Digitalminister Karsten Wildberger (CDU) eine neue Rechenzentrumsstrategie erarbeiten lassen, die im März vom Bundeskabinett beschlossen wurde. Sie sieht vor, die Rechenzentrumskapazitäten in Deutschland bis 2030 mindestens zu verdoppeln und die KI-Kapazitäten bis dahin sogar zu vervierfachen. Hierfür sollen Umweltstandards gesenkt, Berichtspflichten gelockert und Planungsverfahren beschleunigt werden.

Wirtschaftministerin Katharina Reiche (CDU) will zudem das deutsche Energieeffizienzgesetz so weit zurückfahren, dass es nur noch den Mindeststandards der entsprechenden EU-Richtlinie entspricht. Dabei haben Journalist:innen von Investigate Europe gerade erst aufgedeckt, wie erfolgreich große Tech-Konzerne gegen weitergehende Transparenzvorgaben in dieser Richtlinie lobbyiert hatten: Die EU-Kommission hat demzufolge bestimmte Abschnitte fast wortgleich von Microsoft kopiert, so dass die ohnehin schon schwammigen Kennzahlen zu Rechenzentren, die an Aufsichtsbehörden übermittelt werden müssen, nicht öffentlich gemacht werden dürfen.

Es ist nun also an Umweltminister Carsten Schneider (SPD), die Vorschläge der von ihm beauftragten Expert:innen in die Debatte mit seinen Kolleg:innen zu bringen. Ob er die KI-Politik auf Klima-Kurs bringen kann, wenn er argumentiert, dass Deutschland und Europa von nachhaltiger KI auch wirtschaftlich profitieren könnten?

Ingo Dachwitz ist Journalist und Kommunikationswissenschaftler. Seit 2016 ist er Redakteur bei netzpolitik.org und u.a. Ko-Host des Podcasts Off/On. Seine Themen sind Daten, Macht und die digitale Öffentlichkeit. Ingos Veröffentlichungen wurden mehrfach ausgezeichnet, unter anderem mit dem European Press Prize, dem Alternativen Medienpreis, dem Datenschutz-Medienpreis und zwei Grimme-Online-Awards. Sein Buch “Digitaler Kolonialismus: Wie Tech-Konzerne und Großmächte die Welt unter sich aufteilen” war für den Deutschen Sachbuchpreis nominiert und wurde als eines der Wissensbücher des Jahres 2025 geehrt. Ingo ist Mitglied des Vereins Digitale Gesellschaft, der Evangelischen Kirche und des Netzwerk Recherche. Kontakt: E-Mail (OpenPGP), Mastodon, Bluesky, FragDenStaat. Dieser Beitrag ist eine Übernahme von netzpolitik, gemäss Lizenz Creative Commons BY-NC-SA 4.0.

Über Ingo Dachwitz - netzpolitik:

Unter der Kennung "Gastautor:innen" fassen wir die unterschiedlichsten Beiträge externer Quellen zusammen, die wir dankbar im Beueler-Extradienst (wieder-)veröffentlichen dürfen. Die Autor*innen, Quellen und ggf. Lizenzen sind, soweit bekannt, jeweils im Beitrag vermerkt und/oder verlinkt.

KI auf Kollisonskurs

Fachleute fordern: Bundesregierung muss KI auf Klima-Kurs bringen

Der KI-Boom wird mehr und mehr zum Problem für Umwelt und Klima. Expert:innen haben jetzt für das Umweltministerium skizziert, wie eine nachhaltigere Alternative aussehen könnte. Ihr Gutachten vermeidet Kritik am aktuellen Kurs, die Empfehlungen laufen jedoch auf eine drastische Politikwende hinaus.

Wie kann Künstliche Intelligenz ökologisch nachhaltiger und gleichzeitig zum Wettbewerbsvorteil für Deutschland und Europa werden? Das Bundesumweltministerium hat zu dieser Frage in der vergangenen Woche ein Gutachten von fünf Expert:innenveröffentlicht. Ihre klare Botschaft: Beides ist möglich, aber nur mit einem deutlichen Umsteuern in der KI-Politik.

Während die Bundesregierung gerade die Regeln zu Umweltschutz und Energieeffizienz von Rechenzentren lockern will, weil sie sich als Konkurrentin in einem KI-Wettrennen mit den USA und China wähnt, warnt das Gutachten unter anderem: „Regulatorische Änderungen mit eng gefasstem Fokus und kurzfristiger Perspektive können zu langfristigen Problemen führen und dazu, dass die Ziele der Energiewende verfehlt werden.“

Der Energiehunger der Künstlichen Intelligenz

Die Ausgangslage für nachhaltige KI ist aktuell gleich im doppelten Sinne düster: Zum einen ist klar, dass der Energieverbrauch durch Rechenzentren, die für die Entwicklung und den Betrieb sogenannter Künstlicher Intelligenz gebaucht werden, rasant steigt. Nach Schätzungen der Internationalen Energieagentur betrug er in 2024 bereits 415 Terawattstunden, was nur knapp unter dem Stromverbrauch von Frankreich liegt, also der siebtgrößten Volkswirtschaft der Welt (449 Terawattstunden in 2024). Um den Energiehunger der KI zu stillen, setzen die großen KI-Firmen neben erneuerbaren auch massiv auf fossile, umweltschädliche Formen der Energiegewinnung, insbesondere Gas.

Zum anderen ist aufgrund der großen Intransparenz der Branche weitgehend unbekannt, wie viel Strom und Wasser einzelne KI-Modelle oder Rechenzentren genau verbrauchen oder wie viele Treibhausgas-Emissionen sie verursachen. Auch die großen Versprechen, dass KI für nachhaltige Zwecke wie etwa intelligentes Energie-Management genutzt werden könne, warten überwiegend noch auf ihre Einlösung.

Die ausgewiesenen Expert:innen Udit Gupta, Philipp Hacker, Lynn Kaack, Emma Strubell und Aimee van Wynsberghe haben im Auftrag des Umweltministeriums deshalb zahlreiche Vorschläge gemacht, wie die Situation verbessert werden könnte. Sie sagen: KI und Nachhaltigkeit müssten nicht im Widerspruch stehen. Deutschland habe eine gute Ausgangslage, um bei nachhaltiger KI eine globale Führungsrolle einzunehmen.

Spezialisierte KI-Ansätze statt riesiger Modelle

Eine zentrale Empfehlung der interdisziplinären Expert:innen-Gruppe ist ein realistischerer Blick auf die Vor- und Nachteile unterschiedlicher KI-Ansätze.

Derzeit sei die Aufmerksamkeit auf die großen sogenannten General-Purpose-AI-Modelle (GPAI) konzentriert. Der englische Begriff lässt sich am besten als KI-Modelle mit allgemeinem Verwendungszweck übersetzen. Gemeint sind in der Regel generative Modelle wie GPT von OpenAI oder Claude von Anthropic. Diese Modelle sind gerade wegen ihres allgemeinen Problemlösungsanspruchs und der dahinterstehenden Technik des Reasonings, das logisches Schlussfolgern imitiert, besonders energieintensiv.

Daneben gebe es jedoch auch andere vielversprechende Ansätze wie etwa kleinere KI-Modelle, die speziell zur Erfüllung konkreter Aufgaben trainiert werden. Diese seien oft besser zur Erfüllung von Aufgaben in der Industrie geeignet, etwa für Predictive Maintenance oder Bilderkennung für Krebsforschung. Viele Aufgaben erforderten gar nicht die Fähigkeiten von Allzweckmodellen oder profitieren nicht einmal davon.

Je genauer man die Zielaufgabe für ein KI-Modell definieren könne, desto effizienter lasse es sich in der Regel gestalten. Die klare Empfehlung des Gutachtens: „Um den wirtschaftlichen Nutzen von KI zu maximieren und gleichzeitig ihren Ressourcenbedarf zu minimieren, ist es daher von entscheidender Bedeutung, Modelle entsprechend zu spezialisieren oder sie gezielt für bestimmte Aufgaben einzusetzen.“

Der Fokus auf kleinere und spezifische Modelle passe zum deutschen und europäischen KI-Ökosystem, das stärker von kleineren und mittleren Unternehmen als von Tech-Giganten geprägt sei. Solche Modelle müssten durch gezielte Investitionen, Förderungen und Public-Private-Partnerships vorangetrieben werden. Dann könnten sich Nachhaltigkeit und ökonomische Wettbewerbsfähigkeit gegenseitig verstärken.

„Die Zukunft ist offener, als wir denken“, so fasste Jurist Philipp Hacker von der Europa-Universität Viadrina die Hoffnung der Sachverständigen bei einer Vorstellung der Studie in Berlin zusammen. „Es ist nicht alternativlos, dass die GPAI-Modelle gewinnen.“ Die Anbieter der großen Modelle hätten bis heute kein tragfähiges Geschäftsmodell und ihre Modelle würden teilweise immer schlechter, Stichwort „Entshittification“, so Hacker.

Intransparenz als Kernproblem

Ein großes Problem bei einer nachhaltigeren Gestaltung der KI-Ökonomie ist dem Gutachten zufolge die massive Intransparenz der Branche. Weil entsprechende Informationen fehlen, könnten Nutzer:innen heute gar nicht das „am wenigsten problematische Modell“ auswählen, so Computerlinguistin Emma Strubell von der Carnegie Mellon University.

Die Intransparenz sei nicht nur ein Problem für private, sondern auch für betriebliche Anwender:innen, die sich ein Bild von der Effizienz machen müssten. Auflagen für die Umweltberichterstattung müssten deshalb dringend um verpflichtende, standardisierte, unabhängig überprüfte und öffentlich zugängliche Informationen zu den Folgen von KI über den gesamten Lebenszyklus ergänzt werden.

Die KI-Verordnung der EU enthalte hierzu beispielsweise nur rudimentäre Anforderungen, die erweitert werden müssten. Dabei sollten nicht nur Daten zum Energieverbrauch beim Training, sondern auch beim Gebrauch von KI-Modellen einfließen. Ebenso CO₂-Emissionen, die bei der Produktion spezialisierter Hardware wie etwa hochleistungsfähigen Grafikprozessoren entstehen.

Bislang halten KI-Firmen solche Daten unter Verweis auf Geschäftsgeheimnisse unter Verschluss. Das öffentliche Informationsinteresse überwiege hier jedoch, so das Gutachten: „Der dringende Bedarf an Daten für ein wirksames Ressourcenmanagement und den Umweltschutz überwiegt die potenziellen Wettbewerbsnachteile, die mit der Offenlegung von Kennzahlen verbunden sind, die indirekt mit der Modellgröße zusammenhängen.“

Darüber hinaus könnten Anbieter verpflichtet werden, ein „grünes Modell“ ihrer KI-Anwendungen anzubieten, das beispielsweise ohne rechenintensives Reasoning daherkomme, um Energieverschwendung durch unnötige Rechenoperationen zu vermeiden. Auch das staatliche Beschaffungswesen sollte als Hebel genutzt werden, um KI- und Cloud-Anbieter zu fördern, die auf Energieeffizienz, nachhaltige Energiequellen und öffentliche Transparenz setzen.

Regeln für Rechenzentren müssen verschärft werden

Auch Rechenzentren als wichtige KI-Infrastruktur stehen im Fokus des Gutachtens. Bei keiner Industrie steige der Energiebedarf derzeit so rasant an wie bei Rechenzentren, so Udit Gupta von der New Yorker Universität Cornell Tech bei der Vorstellung des Papiers. In bestimmten Regionen führe der Bau-Boom bereits heute zu Problemen mit der Energieversorgung. In Frankfurt am Main etwa gingen bereits 2022 knapp 30 Prozent des Stromverbrauchs auf das Konto von Rechenzentren.

Auch hier gehen dem Gutachten zufolge die aktuellen Berichts- und Transparenzpflichten für Betreiber nicht weit genug. Statt tatsächlicher Verbrauchsmessungen würden sie häufig lediglich Schätzungen basierend auf dem Design ihrer Anlagen übermitteln. Ohne solche Angaben könne der tatsächliche Bedarf an Rechenkapazität nicht realistisch eingeschätzt und der Bau neuer Anlagen volkswirtschaftlich sinnvoll geplant werden. Zahlen aus den Niederlanden hätten erst kürzlich gezeigt, dass Rechenzentren dort vermutlich nur zu einem Drittel ausgelastet seien.

Problematisch seien auch die zentralen Maßeinheiten für die Effizienz von Rechenzentren, der PUE-Wert, kurz für Power Usage Effectiveness, und der WUE-Wert, kurz für Water Usage Effectiveness. Beide Werte, die auch in den Nachhaltigkeitsberichten großer Rechenzentrumsbetreiber wie Amazon, Google oder Microsoft angegeben werden, geben keine Auskunft über den absoluten Verbrauch. Stattdessen sind es relative Effizienzwerte, was dazu führe, dass PUE und WUE sich zwar verbessern würden, der absolute Verbrauch jedoch drastisch steige, weil Einsparungen in immer noch größere Modelle investiert würden. Der PUE-Wert messe zudem nur den Energieverbrauch der Gebäude-Infrastruktur, etwa Kühlsystem und Beleuchtung, nicht den Verbrauch der tatsächlichen Energieinfrastruktur.

Um hier für Verbesserungen zu sorgen, müssten den Expert:innen zufolge die Transparenz- und Berichtspflichten für Rechenzentren deutlich verschärft werden. Hierzu müsste der DIN-Standard für Rechenzentren ebenso angepasst werden wie die Europäische Energieeffizienz-Richtlinie und das deutsche Energieeffizienzgesetz. Wichtig seien unabhängig auditierte Verbrauchsmessungen, die zudem mindestens in aggregierter Form öffentlich zugänglich sein sollten. Auch bei Rechenzentren müsse der ganze Lebenszyklus ins Reporting einbezogen werden: von den Emissionen, die bei der Herstellung von Servern entstehen, bis zum Elektroschrott, nachdem Hardware aussortiert wird.

Darüber hinaus könnten auch beim Design von Rechenzentren und der Energieversorgung große Fortschritte erzielt werden. So sollten etwa KI-Unternehmen verpflichtet werden, selbst für den Ausbau Erneuerbarer Energien in dem Maße zu sorgen, wie sie Strom verbrauchen. Rechenzentren sollten zudem Teil des Systems der CO₂-Bepreisung sein, damit Betreiber Folgekosten für die Umwelt nicht externalisieren können.

Außerdem sollte der Staat die Entwicklung energieeffizienter Rechenzentren fördern, die auf die Bedürfnisse der deutschen Wirtschaft spezialisiert sind. Auch die Abwärme von Rechenzentren sollte weiterhin verpflichtend genutzt werden müssen, Ausnahmen davon reduziert werden.

Auf Kollisionskurs

Die Liste der Vorschläge der Expert:innen ist noch deutlich länger und zeigt, wie groß die Möglichkeiten wären, KI und Rechenzentren nachhaltiger zu gestalten. Zum aktuellen Kurs der Bundesregierung passen sie jedoch gar nicht. Diese sieht Deutschland und Europa in einem KI-Wettrennen mit den USA und China und setzt deshalb auf den Ausbau von KI-Kapazitäten um jeden Preis.

Getrieben von Wirtschaftsverbänden wie BDI, Bitkom oder Eco hat Digitalminister Karsten Wildberger (CDU) eine neue Rechenzentrumsstrategie erarbeiten lassen, die im März vom Bundeskabinett beschlossen wurde. Sie sieht vor, die Rechenzentrumskapazitäten in Deutschland bis 2030 mindestens zu verdoppeln und die KI-Kapazitäten bis dahin sogar zu vervierfachen. Hierfür sollen Umweltstandards gesenkt, Berichtspflichten gelockert und Planungsverfahren beschleunigt werden.

Wirtschaftministerin Katharina Reiche (CDU) will zudem das deutsche Energieeffizienzgesetz so weit zurückfahren, dass es nur noch den Mindeststandards der entsprechenden EU-Richtlinie entspricht. Dabei haben Journalist:innen von Investigate Europe gerade erst aufgedeckt, wie erfolgreich große Tech-Konzerne gegen weitergehende Transparenzvorgaben in dieser Richtlinie lobbyiert hatten: Die EU-Kommission hat demzufolge bestimmte Abschnitte fast wortgleich von Microsoft kopiert, so dass die ohnehin schon schwammigen Kennzahlen zu Rechenzentren, die an Aufsichtsbehörden übermittelt werden müssen, nicht öffentlich gemacht werden dürfen.

Es ist nun also an Umweltminister Carsten Schneider (SPD), die Vorschläge der von ihm beauftragten Expert:innen in die Debatte mit seinen Kolleg:innen zu bringen. Ob er die KI-Politik auf Klima-Kurs bringen kann, wenn er argumentiert, dass Deutschland und Europa von nachhaltiger KI auch wirtschaftlich profitieren könnten?

Ingo Dachwitz ist Journalist und Kommunikationswissenschaftler. Seit 2016 ist er Redakteur bei netzpolitik.org und u.a. Ko-Host des Podcasts Off/On. Seine Themen sind Daten, Macht und die digitale Öffentlichkeit. Ingos Veröffentlichungen wurden mehrfach ausgezeichnet, unter anderem mit dem European Press Prize, dem Alternativen Medienpreis, dem Datenschutz-Medienpreis und zwei Grimme-Online-Awards. Sein Buch “Digitaler Kolonialismus: Wie Tech-Konzerne und Großmächte die Welt unter sich aufteilen” war für den Deutschen Sachbuchpreis nominiert und wurde als eines der Wissensbücher des Jahres 2025 geehrt. Ingo ist Mitglied des Vereins Digitale Gesellschaft, der Evangelischen Kirche und des Netzwerk Recherche. Kontakt: E-Mail (OpenPGP), Mastodon, Bluesky, FragDenStaat. Dieser Beitrag ist eine Übernahme von netzpolitik, gemäss Lizenz Creative Commons BY-NC-SA 4.0.

Über Ingo Dachwitz - netzpolitik:

Unter der Kennung "Gastautor:innen" fassen wir die unterschiedlichsten Beiträge externer Quellen zusammen, die wir dankbar im Beueler-Extradienst (wieder-)veröffentlichen dürfen. Die Autor*innen, Quellen und ggf. Lizenzen sind, soweit bekannt, jeweils im Beitrag vermerkt und/oder verlinkt.

KI auf Kollisonskurs

Fachleute fordern: Bundesregierung muss KI auf Klima-Kurs bringen

Der KI-Boom wird mehr und mehr zum Problem für Umwelt und Klima. Expert:innen haben jetzt für das Umweltministerium skizziert, wie eine nachhaltigere Alternative aussehen könnte. Ihr Gutachten vermeidet Kritik am aktuellen Kurs, die Empfehlungen laufen jedoch auf eine drastische Politikwende hinaus.

Wie kann Künstliche Intelligenz ökologisch nachhaltiger und gleichzeitig zum Wettbewerbsvorteil für Deutschland und Europa werden? Das Bundesumweltministerium hat zu dieser Frage in der vergangenen Woche ein Gutachten von fünf Expert:innenveröffentlicht. Ihre klare Botschaft: Beides ist möglich, aber nur mit einem deutlichen Umsteuern in der KI-Politik.

Während die Bundesregierung gerade die Regeln zu Umweltschutz und Energieeffizienz von Rechenzentren lockern will, weil sie sich als Konkurrentin in einem KI-Wettrennen mit den USA und China wähnt, warnt das Gutachten unter anderem: „Regulatorische Änderungen mit eng gefasstem Fokus und kurzfristiger Perspektive können zu langfristigen Problemen führen und dazu, dass die Ziele der Energiewende verfehlt werden.“

Der Energiehunger der Künstlichen Intelligenz

Die Ausgangslage für nachhaltige KI ist aktuell gleich im doppelten Sinne düster: Zum einen ist klar, dass der Energieverbrauch durch Rechenzentren, die für die Entwicklung und den Betrieb sogenannter Künstlicher Intelligenz gebaucht werden, rasant steigt. Nach Schätzungen der Internationalen Energieagentur betrug er in 2024 bereits 415 Terawattstunden, was nur knapp unter dem Stromverbrauch von Frankreich liegt, also der siebtgrößten Volkswirtschaft der Welt (449 Terawattstunden in 2024). Um den Energiehunger der KI zu stillen, setzen die großen KI-Firmen neben erneuerbaren auch massiv auf fossile, umweltschädliche Formen der Energiegewinnung, insbesondere Gas.

Zum anderen ist aufgrund der großen Intransparenz der Branche weitgehend unbekannt, wie viel Strom und Wasser einzelne KI-Modelle oder Rechenzentren genau verbrauchen oder wie viele Treibhausgas-Emissionen sie verursachen. Auch die großen Versprechen, dass KI für nachhaltige Zwecke wie etwa intelligentes Energie-Management genutzt werden könne, warten überwiegend noch auf ihre Einlösung.

Die ausgewiesenen Expert:innen Udit Gupta, Philipp Hacker, Lynn Kaack, Emma Strubell und Aimee van Wynsberghe haben im Auftrag des Umweltministeriums deshalb zahlreiche Vorschläge gemacht, wie die Situation verbessert werden könnte. Sie sagen: KI und Nachhaltigkeit müssten nicht im Widerspruch stehen. Deutschland habe eine gute Ausgangslage, um bei nachhaltiger KI eine globale Führungsrolle einzunehmen.

Spezialisierte KI-Ansätze statt riesiger Modelle

Eine zentrale Empfehlung der interdisziplinären Expert:innen-Gruppe ist ein realistischerer Blick auf die Vor- und Nachteile unterschiedlicher KI-Ansätze.

Derzeit sei die Aufmerksamkeit auf die großen sogenannten General-Purpose-AI-Modelle (GPAI) konzentriert. Der englische Begriff lässt sich am besten als KI-Modelle mit allgemeinem Verwendungszweck übersetzen. Gemeint sind in der Regel generative Modelle wie GPT von OpenAI oder Claude von Anthropic. Diese Modelle sind gerade wegen ihres allgemeinen Problemlösungsanspruchs und der dahinterstehenden Technik des Reasonings, das logisches Schlussfolgern imitiert, besonders energieintensiv.

Daneben gebe es jedoch auch andere vielversprechende Ansätze wie etwa kleinere KI-Modelle, die speziell zur Erfüllung konkreter Aufgaben trainiert werden. Diese seien oft besser zur Erfüllung von Aufgaben in der Industrie geeignet, etwa für Predictive Maintenance oder Bilderkennung für Krebsforschung. Viele Aufgaben erforderten gar nicht die Fähigkeiten von Allzweckmodellen oder profitieren nicht einmal davon.

Je genauer man die Zielaufgabe für ein KI-Modell definieren könne, desto effizienter lasse es sich in der Regel gestalten. Die klare Empfehlung des Gutachtens: „Um den wirtschaftlichen Nutzen von KI zu maximieren und gleichzeitig ihren Ressourcenbedarf zu minimieren, ist es daher von entscheidender Bedeutung, Modelle entsprechend zu spezialisieren oder sie gezielt für bestimmte Aufgaben einzusetzen.“

Der Fokus auf kleinere und spezifische Modelle passe zum deutschen und europäischen KI-Ökosystem, das stärker von kleineren und mittleren Unternehmen als von Tech-Giganten geprägt sei. Solche Modelle müssten durch gezielte Investitionen, Förderungen und Public-Private-Partnerships vorangetrieben werden. Dann könnten sich Nachhaltigkeit und ökonomische Wettbewerbsfähigkeit gegenseitig verstärken.

„Die Zukunft ist offener, als wir denken“, so fasste Jurist Philipp Hacker von der Europa-Universität Viadrina die Hoffnung der Sachverständigen bei einer Vorstellung der Studie in Berlin zusammen. „Es ist nicht alternativlos, dass die GPAI-Modelle gewinnen.“ Die Anbieter der großen Modelle hätten bis heute kein tragfähiges Geschäftsmodell und ihre Modelle würden teilweise immer schlechter, Stichwort „Entshittification“, so Hacker.

Intransparenz als Kernproblem

Ein großes Problem bei einer nachhaltigeren Gestaltung der KI-Ökonomie ist dem Gutachten zufolge die massive Intransparenz der Branche. Weil entsprechende Informationen fehlen, könnten Nutzer:innen heute gar nicht das „am wenigsten problematische Modell“ auswählen, so Computerlinguistin Emma Strubell von der Carnegie Mellon University.

Die Intransparenz sei nicht nur ein Problem für private, sondern auch für betriebliche Anwender:innen, die sich ein Bild von der Effizienz machen müssten. Auflagen für die Umweltberichterstattung müssten deshalb dringend um verpflichtende, standardisierte, unabhängig überprüfte und öffentlich zugängliche Informationen zu den Folgen von KI über den gesamten Lebenszyklus ergänzt werden.

Die KI-Verordnung der EU enthalte hierzu beispielsweise nur rudimentäre Anforderungen, die erweitert werden müssten. Dabei sollten nicht nur Daten zum Energieverbrauch beim Training, sondern auch beim Gebrauch von KI-Modellen einfließen. Ebenso CO₂-Emissionen, die bei der Produktion spezialisierter Hardware wie etwa hochleistungsfähigen Grafikprozessoren entstehen.

Bislang halten KI-Firmen solche Daten unter Verweis auf Geschäftsgeheimnisse unter Verschluss. Das öffentliche Informationsinteresse überwiege hier jedoch, so das Gutachten: „Der dringende Bedarf an Daten für ein wirksames Ressourcenmanagement und den Umweltschutz überwiegt die potenziellen Wettbewerbsnachteile, die mit der Offenlegung von Kennzahlen verbunden sind, die indirekt mit der Modellgröße zusammenhängen.“

Darüber hinaus könnten Anbieter verpflichtet werden, ein „grünes Modell“ ihrer KI-Anwendungen anzubieten, das beispielsweise ohne rechenintensives Reasoning daherkomme, um Energieverschwendung durch unnötige Rechenoperationen zu vermeiden. Auch das staatliche Beschaffungswesen sollte als Hebel genutzt werden, um KI- und Cloud-Anbieter zu fördern, die auf Energieeffizienz, nachhaltige Energiequellen und öffentliche Transparenz setzen.

Regeln für Rechenzentren müssen verschärft werden

Auch Rechenzentren als wichtige KI-Infrastruktur stehen im Fokus des Gutachtens. Bei keiner Industrie steige der Energiebedarf derzeit so rasant an wie bei Rechenzentren, so Udit Gupta von der New Yorker Universität Cornell Tech bei der Vorstellung des Papiers. In bestimmten Regionen führe der Bau-Boom bereits heute zu Problemen mit der Energieversorgung. In Frankfurt am Main etwa gingen bereits 2022 knapp 30 Prozent des Stromverbrauchs auf das Konto von Rechenzentren.

Auch hier gehen dem Gutachten zufolge die aktuellen Berichts- und Transparenzpflichten für Betreiber nicht weit genug. Statt tatsächlicher Verbrauchsmessungen würden sie häufig lediglich Schätzungen basierend auf dem Design ihrer Anlagen übermitteln. Ohne solche Angaben könne der tatsächliche Bedarf an Rechenkapazität nicht realistisch eingeschätzt und der Bau neuer Anlagen volkswirtschaftlich sinnvoll geplant werden. Zahlen aus den Niederlanden hätten erst kürzlich gezeigt, dass Rechenzentren dort vermutlich nur zu einem Drittel ausgelastet seien.

Problematisch seien auch die zentralen Maßeinheiten für die Effizienz von Rechenzentren, der PUE-Wert, kurz für Power Usage Effectiveness, und der WUE-Wert, kurz für Water Usage Effectiveness. Beide Werte, die auch in den Nachhaltigkeitsberichten großer Rechenzentrumsbetreiber wie Amazon, Google oder Microsoft angegeben werden, geben keine Auskunft über den absoluten Verbrauch. Stattdessen sind es relative Effizienzwerte, was dazu führe, dass PUE und WUE sich zwar verbessern würden, der absolute Verbrauch jedoch drastisch steige, weil Einsparungen in immer noch größere Modelle investiert würden. Der PUE-Wert messe zudem nur den Energieverbrauch der Gebäude-Infrastruktur, etwa Kühlsystem und Beleuchtung, nicht den Verbrauch der tatsächlichen Energieinfrastruktur.

Um hier für Verbesserungen zu sorgen, müssten den Expert:innen zufolge die Transparenz- und Berichtspflichten für Rechenzentren deutlich verschärft werden. Hierzu müsste der DIN-Standard für Rechenzentren ebenso angepasst werden wie die Europäische Energieeffizienz-Richtlinie und das deutsche Energieeffizienzgesetz. Wichtig seien unabhängig auditierte Verbrauchsmessungen, die zudem mindestens in aggregierter Form öffentlich zugänglich sein sollten. Auch bei Rechenzentren müsse der ganze Lebenszyklus ins Reporting einbezogen werden: von den Emissionen, die bei der Herstellung von Servern entstehen, bis zum Elektroschrott, nachdem Hardware aussortiert wird.

Darüber hinaus könnten auch beim Design von Rechenzentren und der Energieversorgung große Fortschritte erzielt werden. So sollten etwa KI-Unternehmen verpflichtet werden, selbst für den Ausbau Erneuerbarer Energien in dem Maße zu sorgen, wie sie Strom verbrauchen. Rechenzentren sollten zudem Teil des Systems der CO₂-Bepreisung sein, damit Betreiber Folgekosten für die Umwelt nicht externalisieren können.

Außerdem sollte der Staat die Entwicklung energieeffizienter Rechenzentren fördern, die auf die Bedürfnisse der deutschen Wirtschaft spezialisiert sind. Auch die Abwärme von Rechenzentren sollte weiterhin verpflichtend genutzt werden müssen, Ausnahmen davon reduziert werden.

Auf Kollisionskurs

Die Liste der Vorschläge der Expert:innen ist noch deutlich länger und zeigt, wie groß die Möglichkeiten wären, KI und Rechenzentren nachhaltiger zu gestalten. Zum aktuellen Kurs der Bundesregierung passen sie jedoch gar nicht. Diese sieht Deutschland und Europa in einem KI-Wettrennen mit den USA und China und setzt deshalb auf den Ausbau von KI-Kapazitäten um jeden Preis.

Getrieben von Wirtschaftsverbänden wie BDI, Bitkom oder Eco hat Digitalminister Karsten Wildberger (CDU) eine neue Rechenzentrumsstrategie erarbeiten lassen, die im März vom Bundeskabinett beschlossen wurde. Sie sieht vor, die Rechenzentrumskapazitäten in Deutschland bis 2030 mindestens zu verdoppeln und die KI-Kapazitäten bis dahin sogar zu vervierfachen. Hierfür sollen Umweltstandards gesenkt, Berichtspflichten gelockert und Planungsverfahren beschleunigt werden.

Wirtschaftministerin Katharina Reiche (CDU) will zudem das deutsche Energieeffizienzgesetz so weit zurückfahren, dass es nur noch den Mindeststandards der entsprechenden EU-Richtlinie entspricht. Dabei haben Journalist:innen von Investigate Europe gerade erst aufgedeckt, wie erfolgreich große Tech-Konzerne gegen weitergehende Transparenzvorgaben in dieser Richtlinie lobbyiert hatten: Die EU-Kommission hat demzufolge bestimmte Abschnitte fast wortgleich von Microsoft kopiert, so dass die ohnehin schon schwammigen Kennzahlen zu Rechenzentren, die an Aufsichtsbehörden übermittelt werden müssen, nicht öffentlich gemacht werden dürfen.

Es ist nun also an Umweltminister Carsten Schneider (SPD), die Vorschläge der von ihm beauftragten Expert:innen in die Debatte mit seinen Kolleg:innen zu bringen. Ob er die KI-Politik auf Klima-Kurs bringen kann, wenn er argumentiert, dass Deutschland und Europa von nachhaltiger KI auch wirtschaftlich profitieren könnten?

Ingo Dachwitz ist Journalist und Kommunikationswissenschaftler. Seit 2016 ist er Redakteur bei netzpolitik.org und u.a. Ko-Host des Podcasts Off/On. Seine Themen sind Daten, Macht und die digitale Öffentlichkeit. Ingos Veröffentlichungen wurden mehrfach ausgezeichnet, unter anderem mit dem European Press Prize, dem Alternativen Medienpreis, dem Datenschutz-Medienpreis und zwei Grimme-Online-Awards. Sein Buch “Digitaler Kolonialismus: Wie Tech-Konzerne und Großmächte die Welt unter sich aufteilen” war für den Deutschen Sachbuchpreis nominiert und wurde als eines der Wissensbücher des Jahres 2025 geehrt. Ingo ist Mitglied des Vereins Digitale Gesellschaft, der Evangelischen Kirche und des Netzwerk Recherche. Kontakt: E-Mail (OpenPGP), Mastodon, Bluesky, FragDenStaat. Dieser Beitrag ist eine Übernahme von netzpolitik, gemäss Lizenz Creative Commons BY-NC-SA 4.0.

Über Ingo Dachwitz - netzpolitik:

Unter der Kennung "Gastautor:innen" fassen wir die unterschiedlichsten Beiträge externer Quellen zusammen, die wir dankbar im Beueler-Extradienst (wieder-)veröffentlichen dürfen. Die Autor*innen, Quellen und ggf. Lizenzen sind, soweit bekannt, jeweils im Beitrag vermerkt und/oder verlinkt.

#Hamburg bleibt mein Lieblingstreffen der Datenschutz-Community: 60 Teilnehmende, starke Impulse und intensive Diskussionen, viele Antworten.. Zudem, die kommenden Informationspflichten aus der #kiverordnung. Die #Aufsichtsbehörde nimmt sich Zeit, liefert fundierte Antworten und zeigt zugleich Perspektiven. Wertvolle Erkenntnisse für meine Beratungspraxis. Danke auch an @ambrock

#Datenschutz #KI #AIAct #Compliance #Informationspflichten #DSGVO
#Datenschutzbeauftragter #HmbBfDI

Biometrische Fotofahndung

Rechtlich fragwürdig: Bundesregierung will biometrische Fotofahndung im Netz

Die Polizei soll künftig Fahndungsfotos mit allen im Internet verfügbaren Bildern abgleichen dürfen. In der EU sind die technischen Grundlagen für diese Fotofahndung eigentlich verboten. Dennoch will die Bundesregierung Ermittlungsbehörden genau das nun erlauben.

Die Bundesregierung will der Polizei erlauben, für die Strafverfolgung und Terrorismusbekämpfung künftig das Internet nach Gesichtern zu durchsuchen. Ein Fahndungsfoto soll dafür mit allen im öffentlichen Internet auffindbaren Gesichtern biometrisch abgeglichen werden können. Bundesjustizministerin Stefanie Hubig (SPD) und Bundesinnenminister Alexander Dobrindt (CSU) haben sich dazu vergangenen Donnerstag auf drei Gesetzentwürfe geeinigt.

Biometrische Gesichtserkennung beruht darauf, dass jedes Gesicht einzigartige Merkmale hat, etwa den Abstand von Augen, Nasenspitze und Kinn. Diese Merkmale lassen ich vermessen und als Daten darstellen, das sogenannte Template. Diese Templates werden dann automatisiert miteinander verglichen.

Sicherheitspolitiker*innen fordern den Einsatz dieser Fahndungsmethode spätestens seitdem Journalist*innen Ende 2023 das untergetauchte mutmaßliche ehemalige RAF-Mitglied Daniela Klette aufspürten. Sie verwendeten dafür die kommerzielle Gesichtersuchmaschine PimEyes und fanden Bilder von Klette, die unter neuer Identität in Berlin lebte.

Allerdings verbietet die KI-Verordnung der Europäischen Union, Gesichtsbilder aus dem Internet wahllos einzusammeln und daraus biometrische Datenbanken zu erstellen. Die Ministerien wollen dieses Verbot offenbar gezielt umgehen. Sie betonen, dass für das Auslesen der Daten keine KI-Systeme genutzt würden. Außerdem würden beim geplanten „Ad-hoc-Vergleich“ keine Daten dauerhaft gespeichert. Wie dies technisch umgesetzt werden soll, geht aus den Gesetzentwürfen nicht hervor.

Das Vorhaben knüpft an die Debatte um das sogenannte Sicherheitspaket im Herbst 2024 an. Damals scheiterte die Ampel-Regierung mit ihren Plänen, weil den Ländern einige der geplanten Überwachungsbefugnisse nicht weit genug gingen.

Insgesamt bringt die Bundesregierung jetzt drei Gesetzentwürfe auf den Weg. Bundesjustizministerin Hubig stellte die geplanten Änderungen in der Strafprozessordnung (StPO) vor. Parallel kommen aus dem Bundesinnenministerium zwei Entwürfe mit vergleichbaren Befugnissen für die Polizeibehörden des Bundes.

Wie der biometrische Abgleich funktionieren soll

Laut den Plänen aus dem Justizministerium soll die Polizei die biometrische Fahndung einsetzen dürfen, um die Identität oder den Aufenthaltsort von Beschuldigten oder Zeug*innen festzustellen. Erlaubt sein soll das beim Verdacht einer Straftat von erheblicher Bedeutung – das sind etwa Mord und Vergewaltigung, aber auch Steuerhinterziehung, Geldwäsche oder Drogendelikte.

Einen Abgleich mit „öffentlich zugänglichen Echtzeitbildern“ schließt das Gesetz explizit aus. Außerdem darf der Abgleich nur auf Anordnung einer Staatsanwaltschaft erfolgen. Sollte der Einsatz keine Ermittlungsansätze, also Treffer, ergeben, müssen die Daten nach dem Abgleich wieder gelöscht werden.

Keine Datenbank mit Milliarden von Gesichtern

Um im öffentlichen Internet nach Personen suchen zu können, müssen Ermittlungsbehörden die öffentlich im Netz verfügbaren Fotos von Gesichtern zunächst durchsuchen, sammeln und in Templates umrechnen. Dabei entsteht eine Datenbank mit den biometrischen Entsprechungen von möglicherweise Milliarden von Gesichtern.

Das Ministerium betont, dass diese Vergleichsdatenbank bei dem geplanten „Ad-hoc-Abgleich“ nicht dauerhaft gespeichert würde. Die Templates müssten stattdessen für jeden Abgleich neu erstellt werden. Damit sei die „Erstellung einer dauerhaften Datenbank, die aus dem Internet erhobene Lichtbilder und/oder zugehörige Templates vorhält, […] ausgeschlossen“.

Allerdings steht das so nicht explizit im Gesetzentwurf. Dieser legt nur fest, dass die „beim Abgleich erhobenen und verarbeiteten Daten“ im Anschluss „unverzüglich“ zu löschen sind, wenn sie für die weiteren Ermittlungen nicht relevant sind. Die Referenzdatenbank selbst erwähnt der Text nicht explizit.

EU-KI-Verordnung: Warum das Vorhaben problematisch ist

Hinzu kommt: Artikel 5 der KI-Verordnung verbietet „das Inverkehrbringen, die Inbetriebnahme […] oder die Verwendung von KI-Systemen, die Datenbanken zur Gesichtserkennung durch das ungezielte Auslesen von Gesichtsbildern aus dem Internet oder von Überwachungsaufnahmen erstellen oder erweitern“.

Aus Sicht von Dirk Lewandowski ist die Sache damit eindeutig. Der Professor für Information Research & Information Retrieval an der Hochschule für Angewandte Wissenschaften Hamburg hat für die Organisation AlgorithmWatch ein Gutachten erstellt. Darin kommt er zu dem Schluss, dass die KI-Verordnung es „ausnahmslos“ verbiete, „durch ein anlassloses Scraping von Gesichter-Aufnahmen Datenbanken zur Gesichtserkennung aufzubauen“.

Ohne eine solche Referenzdatenbank könne der Abgleich nicht sinnvoll duchgeführt werden. Laut Lewandowski scheitere ein solches Vorhaben damit rechtlich wie praktisch.

Bundestagsgutachten: Wie das Verbot umgangen werden könnte

Ein Gutachten der Wissenschaftlichen Dienste des Deutschen Bundestages kommt allerdings zu einem leicht anderen Schluss. Demnach verbiete die KI-Verordnung nicht den Aufbau einer Datenbank, sondern nur das „ungezielte Auslesen von Gesichtsbildern mittels KI […], da es die Privatsphäre und den Datenschutz der Betroffenen erheblich beeinträchtigt und das Gefühl ständiger Überwachung erzeugt“.

Das in der KI-Verordnung festgelegte Verbot gelte demnach nur dann, wenn die Strafverfolgungsbehörden die Datenbanken mit Hilfe von KI-Systemen erstellen. Werden dafür keine solchen Systeme verwendet, greife die Verordnung nicht. Die Kernfrage sei also, „ob – und wenn ja, wann – bei dem biometrischen Abgleich mit Bildern aus dem Internet KI ins Spiel kommt“.

Datenbanken von Bildern aus dem Internet könnten auch ohne Künstliche Intelligenz erstellt werden, schreiben die Wissenschaftlichen Dienste weiter. So können beispielsweise Bilder mit herkömmlichen Methoden aus dem Netz heruntergeladen und dann in einer Datenbank gespeichert werden.

„Der Einsatz von KI ist also nicht zwingend erforderlich, um einen biometrischen Abgleich mit Bildern aus dem Internet durchzuführen“, so das Fazit der Wissenschaftlichen Dienste, sondern es komme „auf die konkrete Ausgestaltung und technische Umsetzung des in den Gesetzesentwürfen vorgesehenen biometrischen Abgleichs an“.

Ministerium geht durch die Hintertür

Das Justizministerium argumentiert in die gleiche Richtung. In der Gesetzesbegründung schreibt das Ministerium, ein Verbot durch die KI-Verordnung gelte nicht, „sofern für das Auslesen der Daten keine KI-Systeme eingesetzt werden“.

Diese Auslegung vertritt auch die EU-Kommission in ihren Leitlinien zur Einhaltung der Verbote aus der KI-Verordnung. Die Sichtweise würde allerdings bedeuten, dass auch andere Datenbanken zur Gesichtersuche, etwa von kommerziellen Anbietern wie PimEyes und Clearview, in der EU nicht verboten wären.

Damit würde die Kommission explizit die erklärte Absicht des EU-Parlaments umgehen. Dieses hatte bei den Verhandlungen um die KI-Verordnung auf das Verbot bestanden, weil mit der Gesichtersuche die Anonymität im öffentlichen Raum bedroht wird und es die gesellschaftlichen Auswirkungen einer solchen Überwachungsmöglichkeit fürchtete.

Fachleute für den Schutz von Grundrechten weisen bereits seit Jahren auf die Gefahren hin, die mit der biometrischen Gesichtersuche einhergehen: Die biometrischen Merkmale eines Gesichtes sind unveränderlich. Mit Hilfe der Suche lassen sich Fotos einer Person im Internet finden – und darüber indirekt wahrscheinlich auch ihr Name, der Arbeitgeber oder der Wohnort. Ein Schnappschuss reicht dafür aus.

Das erhöht nicht nur das Risiko für Stalking, sondern kann dazu führen, dass man sich auch auf einer Demonstration, bei einem Arztbesuch oder in anderen Situationen ständig beobachtet fühlt und sein Verhalten entsprechend anpasst. Der Chaos Computer Club spricht in einer Stellungnahme von der „Idee einer allgegenwärtigen Überwachung und Datenrasterung, der niemand mehr ausweichen kann“.

Die Ministerien haben die Gesetzentwürfe jetzt an die Länder geschickt. Auch Verbände können jetzt bis Anfang April ihre Kritik und Verbesserungsvorschläge zu den Vorhaben einreichen – einiges davon könnte in die Entwürfe einfließen. Eines des Gesetze benötigt zudem die Zustimmung des Bundesrates.

Daniel Leisegang ist Politikwissenschaftler und Co-Chefredakteur bei netzpolitik.org. Zu seinen Schwerpunkten zählen die Gesundheitsdigitalisierung, Digital Public Infrastructure und die sogenannte Künstliche Intelligenz. Daniel war einst Redakteur bei den “Blättern”. 2014 erschien von ihm das Buch »Amazon – Das Buch als Beute«; 2016 erhielt er den Alternativen Medienpreis in der Rubrik “Medienkritik”. Er gehört dem Board of Trustees von Eurozine und dem Kuratorium der Stiftung Warentest an. Kontakt: E-Mail (OpenPGP), Mastodon, Bluesky, Threema ENU3SC7K, Telefon: +49-30-5771482-28‬ (Montag bis Freitag, jeweils 8 bis 18 Uhr). Chris Köver recherchiert und schreibt über Migration, biometrische Überwachung, digitale Gewalt und Jugendschutz. Recherche-Anregungen und -Hinweise gerne per Mail oder via Signal (ckoever.24). Seit 2018 bei netzpolitik.org. Hat Kulturwissenschaften studiert und bei Zeit Online mit dem Schreiben begonnen, später das Missy Magazine mitgegründet und geleitet. Ihre Arbeit wurde ausgezeichnet mit dem Journalistenpreis Informatik, dem Grimme-Online-Award und dem Rainer-Reichert-Preis zum Tag der Pressefreiheit. Kontakt: E-Mail (OpenPGP), BlueSky, Mastodon, Signal: ckoever.24. Dieser Beitrag ist eine Übernahme von netzpolitik, gemäss Lizenz Creative Commons BY-NC-SA 4.0.

Direkt von Big Techs Wunschliste

Digitaler Omnibus: Um Europas Wirtschaft zu stärken, will die EU ihre Regeln für die digitale Welt teilweise aufweichen.

Das Gesetzespaket bedient allerdings vor allem die Interessen US-amerikanischer Tech-Unternehmen, wie jetzt eine Analyse des Corporate Europe Observatory und von LobbyControl zeigt.

Die EU-Kommission soll sich bei ihren Deregulierungsplänen in den Bereichen Datenschutz und KI maßgeblich von Big Tech inspiriert haben lassen. Das geht aus einer Analyse der NGOs Corporate Europe Observatory (CEO) und LobbyControl zum sogenannten „Digitalen Omnibus“ hervor. Demnach entsprechen viele Pläne der Kommission für das Gesetzespaket den Wünschen der IT-Branche, die mit immer mehr Geld in Brüssel für möglichst wenig Regulierung lobbyiert.

Den digitalen Omnibus hatte die Kommission im Spätherbst vorgestellt. Mit dem Gesetzespaket will sie laut eigener Aussage Bürokratie abbauen, Regeln entschlacken und überlappende Gesetze harmonisieren. Im Blick hat sie dabei den Datenschutz, Regeln für die Datennutzung, Cyber-Sicherheit sowie die KI-Verordnung. Vereinfachte Regeln sollen die Wettbewerbsfähigkeit Europas und vor allem europäischer Unternehmen verbessern, so die EU-Kommission.

Doch vieles im Kommissionsentwurf lese sich wie eine Wunschliste ausgerechnet US-amerikanischer Tech-Konzerne, schreiben CEO und LobbyControl: „Ironischerweise wird diese Deregulierungsagenda von der Kommission als Mittel zur Steigerung der Wettbewerbsfähigkeit der EU verkauft – obwohl sie damit in Wirklichkeit die US-amerikanischen Big-Tech-Unternehmen aktiv stärkt, die den Markt dominieren.“

Zugleich baut dieser „beispiellose Angriff auf digitale Rechte“ den beiden Nichtregierungsorganisationen zufolge wichtige Schutzmechanismen für EU-Bürger:innen ab. Diese sorgten dafür, dass die Daten aller sicher sind, Regierungen und Unternehmen zur Rechenschaft gezogen werden können, und Menschen davor bewahrt werden, dass unkontrollierte KI-Systeme über ihre Lebenschancen entscheiden.

Akribische Detailanalyse

Diese Schlussfolgerungen untermauern die NGOs mit einem detaillierten Vergleich des Gesetzentwurfs mit öffentlich bekannten Lobby-Forderungen der Tech-Branche, darunter Konzernen wie Google, Microsoft und Meta. So will die Kommission beispielsweise pseudonymisierte Daten überwiegend nicht mehr als personenbezogene Daten behandelt wissen. Setzt sie sich im laufenden Gesetzgebungsprozess durch, würden solche Daten aus dem Geltungsbereich der Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) herausfallen.

Was wie ein unscheinbares Detail klingt, hätte weitreichende Folgen. Damit hätten es unter anderem Tracking-Firmen und Datenhändler einfacher, die digitalen Spuren von Internet-Nutzer:innen zusammenzuführen, auszuwerten und zu monetarisieren. Zudem lassen sich aus pseudonymisierten Daten relativ einfach Einzelpersonen re-identifizieren, wie nicht zuletzt unsere Databroker-Files-Recherche gezeigt hat.

Für eine derartige Änderung setzt sich die Digitalbranche schon seit langem ein. So forderte der Lobby-Verband Digital Europe in einem Empfehlungspapier, das Schutzniveau für pseudonymisierte Daten abzusenken. Von Google bis Meta sind praktisch alle führenden Tech-Unternehmen in der Organisation vertreten. In die gleiche Richtung argumentiert an anderer Stelle auch Microsoft Deutschland: Die Änderung „wäre besonders wichtig, um die Entwicklung neuer Technologien, einschließlich (generativer) KI, zu unterstützen“, heißt es in einer Stellungnahme des US-Unternehmens zum EU Data Act.

Auf Anfrage des Online-Mediums Euractiv (€) wies ein Sprecher der EU-Kommission die Vorwürfe zurück. „Der Digitale Omnibus ist das Ergebnis eines umfassenden und transparenten Prozesses, in dem Zivilgesellschaft, kleine und mittlere Betriebe sowie akademische Einrichtungen gleichermaßen die Möglichkeit hatten, sich einzubringen.“ Der Digitale Omnibus verfolge ein klares Ziel, so der Sprecher weiter: „Die Förderung eines sicheren und wettbewerbsfähigen digitalen Binnenmarktes, der allen europäischen Bürgerinnen und Bürgern sowie allen europäischen Unternehmen unabhängig von ihrer Größe dient“.

Warnungen bewahrheiten sich

Doch das von den NGOs dokumentierte Muster wiederholt sich an zahlreichen Stellen. Mit Industrieforderungen praktisch deckungsgleiche Vorschläge finden sich zum Beispiel in Abschnitten zur Beschneidung des Auskunftsrechts über bei Unternehmen gespeicherte Daten oder beim geplanten Wegfall von Schutzvorkehrungen bei automatisiert getroffenen Entscheidungen. Auch eine Klarstellung zur Nutzbarkeit personenbezogener Daten für das Training von KI-Systemen hatte sich die Industrie gewünscht.

Bereits im Vorfeld der Omnibus-Veröffentlichung warnten zivilgesellschaftliche NGOs, Gewerkschaften und Verbraucherschutzorganisationen vor einem „der größten Rückschritte für digitale Grundrechte in der Geschichte der EU“. Der als „technische Straffung“ der EU-Digitalgesetze verkaufte Vorstoß sei „in Wirklichkeit ein Versuch, heimlich Europas stärkste Schutzmaßnahmen gegen digitale Bedrohungen abzubauen“, hieß es in einem Brief, den über 120 Organisationen unterzeichnet haben, darunter European Digital Rights (EDRi), Amnesty International und Wikimedia Deutschland.

Die Befürchtungen haben sich bewahrheitet, wie schon erste Analysen nach der Vorstellung des Omnibusses offengelegt haben. Überraschend ist dies gleichwohl nicht: Die Verbesserung der Wettbewerbsfähigkeit der EU zählt zu einem der erklärten Ziele der Ende 2024 wiedergewählten EU-Kommission unter der konservativen Präsidentin Ursula von der Leyen. Zuvor schlugen zwei wegweisende, von der EU in Auftrag gegebene Berichte europäischer Spitzenpolitiker, der sogenannte Draghi– sowie der Letta-Bericht, einen teils drastischen Abbau von Regulierung vor.

Lobbyist:innen umgarnen Rechtsaußen-Parteien

Bei eher linksstehenden Parteien ist dieser Ruf nach Deregulierung auf ein überwiegend negatives Echo gestoßen. Ganz anders die Reaktion rechter und rechtsradikaler Parteien, die bei der letzten EU-Parlamentswahl zugelegt hatten und ihren Einfluss deutlich steigern konnten. Traditionell zeigen sich solche Parteien zum einen wirtschaftsliberalen Ansätzen gegenüber aufgeschlossen. Zum anderen lassen sie kaum eine Gelegenheit ungenutzt, Gesetzgebung aus Brüssel kurz und klein zu schlagen.

Dass sich die Berührungsängste der Europäischen Volkpartei (EVP), der auch von der Leyen angehört, zu Rechtsaußen-Fraktionen in Grenzen halten, hatte die Kommissionpräsidentin wiederholt ausgesprochen. Inzwischen ist daraus gelebte Praxis geworden: Bereits mehrfach machten moderate Konservative im EU-Parlament gemeinsame Sache mit der extremen Rechten, um beispielsweise das Lieferkettengesetz entscheidend zu schwächen. Eine Zusammenarbeit beim digitalen Omnibus zeichnet sich jetzt schon ab.

Die verschobenen Machtverhältnisse machen sich auch beim Lobbying bemerkbar, wie Corporate Europe Observatory und LobbyControl aufzeigen. Vor allem das Trump-freundliche Meta, das unter anderem Facebook, Instagram und WhatsApp betreibt, sucht offenbar gezielt die Nähe zu Rechtsaußen-Politiker:innen.

So hatten sich Meta-Lobbyist:innen laut der Analyse in der gesamten vorangegangenen Legislaturperiode nur ein einziges Mal mit einem Abgeordneten einer einschlägigen Fraktion getroffen. Seit im Sommer 2024 das Parlament neu bestellt wurde, lassen sich inzwischen 38 Treffen zwischen Meta und Abgeordneten der „Patrioten für Europa“ oder „Europäische Konservative und Reformer“ dokumentieren. Bei den Treffen sei der Digitale Omnibus eine „Schlüsselpriorität“ gewesen, so die NGOs.

„Die Lobbying-Strategie der großen Technologiekonzerne in den USA, wo sie sich mit der Trump-Administration verbündet haben, scheint nun auch auf das Europäische Parlament ausgeweitet worden zu sein“, schreiben die NGOs.

Tomas Rudl ist in Wien aufgewachsen, hat dort für diverse Provider gearbeitet und daneben Politikwissenschaft studiert. Seine journalistische Ausbildung erhielt er im Heise-Verlag, wo er für die Mac & i, c’t und Heise Online schrieb. Kontakt: E-Mail (OpenPGP), Bluesky. Dieser Beitrag ist eine Übernahme von netzpolitik, gemäss Lizenz Creative Commons BY-NC-SA 4.0.

Wie künstliche Videos Social Media fluten

Studie zu “AI Slop”

Eine neue Studie zeigt: TikTok und Instagram kennzeichnen KI-generierte Inhalte nur unzureichend – und gerade TikTok wird von bizarren synthetischen Videos dominiert. Die Plattformen verstoßen damit gegen EU-Vorgaben und sorgen für eine Flut von automatisierter Desinformation.

TikTok und Instagram kommen ihren Pflichten zur Kennzeichnung von KI-generierten Videos nicht ausreichend nach. Auf TikTok dominieren zudem synthetische KI-Videos die Suchergebnisse zu populären Hashtags. Zu diesem Schluss kommt die europäische gemeinnützige Organisation AI Forensics in einer neuen Studie zur Verbreitung von KI-generierten Inhalten auf den beiden Plattformen.

Die Studie untersucht sogenannten AI Slop. Gemeint sind damit massenproduzierte, KI-generierte Inhalte, die „bizarr und sinnlos“ wirken durch ihre Kombination aus fotorealistischem Stil und unrealistischem Inhalt. AI Forensics hat analysiert, wie viele der Suchergebnissen zu den 13 populärsten Hashtags auf TikTok und Instagram AI Slop sind. Dazu betrachteten die Forscher*innen Suchergebnisse zu #Trump, #History oder #Pope mit einem geografischen Fokus auf Deutschland, Spanien und Polen.

Das Ergebnis: Sucht man nach diesen Hashtags auf TikTok, so seien von den obersten 30 Suchergebnissen 25 Prozent AI Slop. Auf Instagram ist die Anzahl deutlich geringer mit nur zwei Prozent. Von den KI-generierten Videos sind rund 80 Prozent fotorealistisch, das heißt sie sehen aus wie echte Videos. Dadurch würden sie noch trügerischer wirken.

Nicht nur Unterhaltung

Als Beispiel für AI Slop führt AI Forensics Shrimp Jesus an, eine Mischung aus Meerestieren und Jesus, die vergangenes Jahr in den Feeds von Facebook-Nutzer*innen für Irritation sorgte. Zugleich habe AI Slop auch desinformative Elemente. So identifizieren die Forscher*innen eine Kategorie von AI Slop, die sie „synthetischen Bürger-Journalismus“ nennen. Gemeint sind etwa Videos von Explosionen, die wie Amateur-Clips aussehen, aber ebenfalls generiert sind.

Ähnlich irreführend würden KI-generierte Straßeninterviews wirken, die einen vermeintlichen Regierungssturz in Iran kommentieren. Auch Videos von Politiker*innen mit falschen Aussagen hat AI Forensics laut der Studie gefunden.

Kennzeichnung reicht nicht aus

Um diesem trügerischen Effekt entgegenzuwirken, schreibt die KI-Verordnung (AI Act) der Europäischen Union Plattformen in solchen Fällen eigentlich Transparenz vor: Sie müssen KI-generierte Inhalte kennzeichnen. Dabei stützt sich die KI-Verordnung auf das Gesetz über Digitale Dienste (Digital Services Act), das vorschreibt, dass große Plattformen gegen gesellschaftliche Risiken vorgehen müssen. AI Forensics weist darauf hin, dass auch die Kennzeichnung von KI-generierten Videos dazu zähle.

Sowohl TikTok als auch Instagram kämen der Kennzeichnungspflicht nicht nach, so die Studie. TikTok gibt die Verantwortung zur Kennzeichnung von KI-generierten Inhalten an Nutzer*innen weiter und verpflichtet dazu in ihren Guidelines. Das sei nicht verlässlich genug und auch die automatisierte KI-Erkennung funktioniere nicht lückenlos, so AI Forensics.

Von den als AI Slop identifizierten Videos auf TikTok war demnach nur rund die Hälfte als KI-generiert gekennzeichnet. Auf Instagram war es noch weniger mit 23 Prozent, obwohl auch Instagram Nutzer*innen zur Kennzeichnung verpflichtet und eine automatisierte KI-Erkennung einsetzt.

Zudem seien die Kennzeichnungen schlecht sichtbar gewesen: Auf TikTok wurden sie in einer langen Liste aus Hashtags versteckt und in der Instagram-Desktop-Version wurden sie gar nicht angezeigt. netzpolitik.org hat die Kennzeichnungen überprüft und kommt zum gleichen Ergebnis.

Verbreitung läuft automatisiert

Hinter der Verbreitung des AI Slops würden fast vollständig automatisierte Accounts stecken, so AI Forensics. 80 Prozent des AI Slops auf TikTok wurde demnach von Profilen hochgeladen, die generative KI-Werkzeuge einsetzten „für automatisierte Inhaltserstellung und schnelles, repetitives Testen von Plattformalgorithmen und Publikumsinteressen“. Diese Massenproduktion von Inhalten ziele darauf ab, Algorithmen auszuspielen und die Chancen für Videos mit einer hohen Reichweite zu erhöhen. AI Forensics sagt voraus, dass dieser Prozess mit der Hilfe von KI-Agenten vollständig automatisiert werden könne.

Die Studie fordert Plattformen auf, diese Art von automatisierten Accounts zu regulieren, um eine weitere Eskalationen und „Manipulationskampagnen“ zu verhindern. Auch sollen Plattformen sich an ihre Verpflichtungen zur Kennzeichnung von KI-generierten Inhalten halten und eigene Regelungen stärker durchsetzen.

Karoline Tanck ist von Juli bis September 2025 Praktikantin bei netzpolitik.org. Sie hat Digital Media und Soziale Medien und Informationssysteme an der Leuphana Universität Lüneburg studiert. Karoline interessiert sich besonders für digitale Gewalt, den Rechtsruck und die sogenannte Künstliche Intelligenz. Kontakt: E-Mail (OpenPGP). Dieser Beitrag ist eine Übernahme von netzpolitik, gemäss Lizenz Creative Commons BY-NC-SA 4.0.

Über Karoline Tanck - netzpolitik:

Unter der Kennung "Gastautor:innen" fassen wir die unterschiedlichsten Beiträge externer Quellen zusammen, die wir dankbar im Beueler-Extradienst (wieder-)veröffentlichen dürfen. Die Autor*innen, Quellen und ggf. Lizenzen sind, soweit bekannt, jeweils im Beitrag vermerkt und/oder verlinkt.

Für @heise.de über die Rolle der #Datenschutzaufsichtsbehörden, politische Zielstellungen, die mit Aufsicht inkompatibel sind und warum das auch bei anderen #Aufsichtsbehörden, etwa bei der #KIVerordnung oder bei #NIS2 ein kategorialer Fehler ist. Qualifizierter Widerspruch - wie stets - welcome.

RE: https://bsky.app/profile/did:plc:zv657bpskxtjkvbdd5wymjam/post/3lvhzfrtfrg2l

Für @heise.de über die Rolle der #Datenschutzaufsichtsbehörden, politische Zielstellungen, die mit Aufsicht inkompatibel sind und warum das auch bei anderen #Aufsichtsbehörden, etwa bei der #KIVerordnung oder bei #NIS2 ein kategorialer Fehler ist. Qualifizierter Widerspruch - wie stets - welcome.

RE: https://bsky.app/profile/did:plc:zv657bpskxtjkvbdd5wymjam/post/3lvhzfrtfrg2l

Alle 4 Monate mit diesmal (maximal) 60 Teilnehmenden, diesmal mit diesen Themen:
- Mein Vortrag: KI Richtlinie
- Die DSGVO & Digitalrechtsakte
- Mitglieder fragen, Aufsichtsbehörde (HH, Schleswig-H) antwortet
- Exit-Strategie Microsoft
Ein informatives und unterhaltsames Treffen mit vielen Bekannten.
Mein zweiter Vortrag in diesem Kreis, der wieder einen wundervollen Blick über Hamburg bietet. #dsgvo #aiact #kiverordnung #kivortrag #externerDatenschutzbeauftragter #datenschutzbeauftragter

Geben und nehmen: Mein Beitrag in Hannover ist der 25 Minuten Vortrag: "Vorschlag für eine KI Richtlinie und KI-Kompetenz". Allgemeiner Austausch mit Kollegen zu aktuellen Themen. Besonders angenehm sind die ausführlichen 4-Augen-Gespräche mit der @datenschutz_nds , die vor Ort berichtet und Fragen beantwortet.
#kikompetenz #kiverordnung #kivo #aiact #externerdatenschutzbeauftragter #dsb #Datenschutzbeauftragter

Gibts nochmal, weil so toll😊☄️

Interaktiver Workshop #ki in #bibliotheken #datenschutz #urheberrecht und #kiverordnung
26.03, 09:30 – 13:00, Online

➡️KI zur Erschließung eigener Bestände
➡️Training von #LLMs
➡️Upload von Dokumenten in #KIChatbots zu Analysezwecken
➡️Fremde #Urheberrechte + gesetzliche #Nutzungsfreiheiten
➡️Datenschutzrecht
➡️Anforderungen aus der #kiverordnung

Gemeinsam werden Lösungen für praxisnahe Szenarien erarbeitet

@DGIInfo
https://dgi-info.de/event/ki-anwendungen-in-bibliotheken-datenschutz-urheberrecht-und-ki-verordnung/

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📣 #RechtimDFN – neue Folge von #Weggeforscht online!

🤖 KI-Modelle vs. KI-Systeme – was ist der Unterschied?
Was genau sagt die #KIverordnung der EU? Und welche rechtlichen Pflichten kommen auf Anbietende von KI-Modellen zu?

In der neuen Folge geht die Forschungsstelle Recht im DFN diesen Fragen nach.
🔊 Jetzt reinhören: https://creators.spotify.com/pod/show/fsr-dfn/episodes/Wie-werden-KI-Modelle-reguliert-e2up67k

#KI #Podcast
@freieuniversitaet #unimuenster

KI Schulung Pflicht

Seit Februar 2025 gibt es ein KI Schulung Pflicht für Mitarbeiter im Deutschen Mittelstand. Lesen Sie hier weitere Fakten ...

https://www.sor.de/blog/ki-schulung-pflicht/

#Digitalexperte #Digitalisierung #Internetexperte #KI #KIVerordnung #SOR #Weiterbildungen

KI Kompetenz Online Schulung mit Teilnahmezertfikat 📑

Seit dem 2. Februar 2025 müssen alle, die in einem Unternehmen KI nutzen oder dafür verantwortlich sind, über KI-Kompetenz verfügen. Das ist eine Vorgabe der KI-Verordnung! 💼 🛂

Buchen Sie die Online-Schulung in Quiz-Form. 🏫

Testzugang und Bestellmöglichkeit:ℹ️ 😊

https://www.dtnschtz.de/ki-kompetenz-schulung-online/

#ki #kikompetenz #kiverordnung #onlineschulung #complience #kirichtlinie #mitarbeiterschulung #AIAct

Heute ab 18:30 Uhr bei uns am Marktstand... Vortrag: Soziale Medien: Freiheit und Grenzen der Meinungsfreiheit.

https://www.topio.info/fake_is_real-netzwerken_gegen_desinformation.html

#topio #berlin #moabit #FakeIsReal #fakenews #desinformation #kiact #KIVerordnung #eu

Heute ab 18:30 Uhr bei uns...
Vortrag: Der Brüsseler AI Act auf dem Prüfstand.

Die die KI-Verordnung will u.a. stärker Desinformation eindämmen... doch wie genau soll das funktionieren und wie gut kann es gelingen?

#FakeIsReal - Heute ab 18:30 Uhr bei uns am Topio Marktstand

https://www.topio.info/fake_is_real-netzwerken_gegen_desinformation.html

#topio #berlin #moabit #fakenews #desinformation #kiact #KIVerordnung #eu

Die KI Verordnung
Künstliche Intelligenz ist heute wichtiger denn je. Dies zeigt sich ganz deutlich durch ihren Einsatz in verschiedenen Bereichen der Wirtschaft und Gesellschaft. Mit dem Inkrafttreten der KI-Verordnung am 01.08.2024 werden neue Regelungen für KI innerhalb der EU und auch in Deutschland eingeführt.Diese Verordnung legt fest, welche rechtlichen Rahmenbedingung
https://kanzlei-kramarz.de/die-ki-verordnung/
#DerAnwaltsBlogVonRechtsanwaltKramarz #ITRecht #AiAct #KiVerordnung

Neues vom @algorithmwatch #Newsletter:

- Algorithmische #Polizeiarbeit & ihre On-Off-Beziehung mit dem Gesetz (#Palantir)
- Uneinigkeit über #KIVerordnung im #EUParlament
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- Der #EuGH & der #KreditSore der #Schufa
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u.v.m.
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EU AI Regulation Act: Drohende Niederlage der EU bei der KI-Regulierung gegenüber der Macht des Silicon Valley

#KünstlicheIntelligenz #EUKIStrategie #KIGesetz #KIVerordnung #KIEntwicklung #KISicherheit #KITransparenz #KIFairness #KIDatenschutz

https://kinews24.de/eu-ai-regulation-act/

Die KI Verordnung im Schnelldurchlauf von Philipp Mahlow: "Der KI-VO-E der Europäi-
schen Union: (Goldener)
Käfig für Innovation?" – Wirkt sich die #KIVerordnung auf die Museumspraxis aus? Ja! ⚖️🏛️
Die Verordnung wird fur Kulturinstitutionen relevant werden, daher müssen Anwendungsfälle genau betrachten und Risiken erörtert werden. Kennzeichnungspflichten, Aufzeichnungspflichten und weitere Standards, werden je nach Risikostufe verpflichtend sein!
#KulturgutDigital #HTWBerlin #NoRiskNoInnovation

Eine extra lange #Podcast-Folge zum Jahresende :blobcatheadphones:

Gestern kam die letzte Folge @rebootpolitics für dieses Jahr raus.

@zwecki und ich hatten so viele Themen dabei, dass wir tatsächlich die 2 1/2 h Marke geknackt haben. Dieses mal am Ende noch mit einer kleinen Spenden- bzw. Geschenke-Empfehlung.

Die nächste Folge gibt es dann am wieder 15. Januar.

#RebootPolitics #KI #WeihnachtsCircus #StaDDrat #Dresden #Pirna #Stendal #Haushalt #Bundeshaushalt #Menschenrechte #GenderVerbot #Piraten #PlatzDa #Bayern #noAfD #Geschlechtsangleichung #Chatkontrolle #Chatcontrol #KIVerordnung #OpenAI #Microsoft

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- Der #EuGH & der #KreditSore der #Schufa
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u.v.m.
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