#reboundeffekte — Public Fediverse posts

Neue Studie zu systemischen #Umweltrisiken von KI

#KünstlicheIntelligenz erzeugt systemische #Umweltrisiken.
Eine neue Studie der Gesellschaft für Informatik e.V. erfasst und analysiert diese umfassend. Zentrales Ergebnis: Die Risiken sind struktureller Natur, können ökologische Schäden beschleunigen und Verantwortlichkeiten verwischen. Zudem tragen die ökologischen und sozialen Kosten oft nicht diejenigen, die durch #KI an Profit und Produktivität gewinnen.

Ein zentraler Befund der Studie ist, dass systemische Umweltrisiken durch #Machtkonzentration, begrenzte Governance, ökonomische Rahmenbedingungen und durch die Komplexität und #Unvorhersehbarkeit vieler KI-Systeme begünstigt werden. Durch diese Bedingungen können etwa sogenannte #ReboundEffekte und #Pfadabhängigkeiten entstehen. Diese können zu materiellen Schäden wie #Ressourcenerschöpfung und #Toxizität führen, aber auch den Verlust lokalen und indigenen Wissens bedeuten. Zudem zeigt die Studie eine ungleiche Verteilung von Vorteilen und Belastungen durch KI: Während #Produktivitätsgewinne und #Profite vor allem bei wenigen ressourcenstarken Akteuren konzentriert sind, tragen marginalisierte Gruppen überproportional die ökologischen und sozialen Kosten – etwa in Regionen, in denen Rohstoffe abgebaut, #Abfälle entsorgt oder besonders verletzliche #Ökosysteme belastet werden.

https://www.scinexx.de/businessnews/neue-studie-zu-systemischen-umweltrisiken-von-ki/

Neue Studie zu systemischen #Umweltrisiken von KI

#KünstlicheIntelligenz erzeugt systemische #Umweltrisiken.
Eine neue Studie der Gesellschaft für Informatik e.V. erfasst und analysiert diese umfassend. Zentrales Ergebnis: Die Risiken sind struktureller Natur, können ökologische Schäden beschleunigen und Verantwortlichkeiten verwischen. Zudem tragen die ökologischen und sozialen Kosten oft nicht diejenigen, die durch #KI an Profit und Produktivität gewinnen.

Ein zentraler Befund der Studie ist, dass systemische Umweltrisiken durch #Machtkonzentration, begrenzte Governance, ökonomische Rahmenbedingungen und durch die Komplexität und #Unvorhersehbarkeit vieler KI-Systeme begünstigt werden. Durch diese Bedingungen können etwa sogenannte #ReboundEffekte und #Pfadabhängigkeiten entstehen. Diese können zu materiellen Schäden wie #Ressourcenerschöpfung und #Toxizität führen, aber auch den Verlust lokalen und indigenen Wissens bedeuten. Zudem zeigt die Studie eine ungleiche Verteilung von Vorteilen und Belastungen durch KI: Während #Produktivitätsgewinne und #Profite vor allem bei wenigen ressourcenstarken Akteuren konzentriert sind, tragen marginalisierte Gruppen überproportional die ökologischen und sozialen Kosten – etwa in Regionen, in denen Rohstoffe abgebaut, #Abfälle entsorgt oder besonders verletzliche #Ökosysteme belastet werden.

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Neue Studie zu systemischen #Umweltrisiken von KI

#KünstlicheIntelligenz erzeugt systemische #Umweltrisiken.
Eine neue Studie der Gesellschaft für Informatik e.V. erfasst und analysiert diese umfassend. Zentrales Ergebnis: Die Risiken sind struktureller Natur, können ökologische Schäden beschleunigen und Verantwortlichkeiten verwischen. Zudem tragen die ökologischen und sozialen Kosten oft nicht diejenigen, die durch #KI an Profit und Produktivität gewinnen.

Ein zentraler Befund der Studie ist, dass systemische Umweltrisiken durch #Machtkonzentration, begrenzte Governance, ökonomische Rahmenbedingungen und durch die Komplexität und #Unvorhersehbarkeit vieler KI-Systeme begünstigt werden. Durch diese Bedingungen können etwa sogenannte #ReboundEffekte und #Pfadabhängigkeiten entstehen. Diese können zu materiellen Schäden wie #Ressourcenerschöpfung und #Toxizität führen, aber auch den Verlust lokalen und indigenen Wissens bedeuten. Zudem zeigt die Studie eine ungleiche Verteilung von Vorteilen und Belastungen durch KI: Während #Produktivitätsgewinne und #Profite vor allem bei wenigen ressourcenstarken Akteuren konzentriert sind, tragen marginalisierte Gruppen überproportional die ökologischen und sozialen Kosten – etwa in Regionen, in denen Rohstoffe abgebaut, #Abfälle entsorgt oder besonders verletzliche #Ökosysteme belastet werden.

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#KünstlicheIntelligenz erzeugt systemische #Umweltrisiken.
Eine neue Studie der Gesellschaft für Informatik e.V. erfasst und analysiert diese umfassend. Zentrales Ergebnis: Die Risiken sind struktureller Natur, können ökologische Schäden beschleunigen und Verantwortlichkeiten verwischen. Zudem tragen die ökologischen und sozialen Kosten oft nicht diejenigen, die durch #KI an Profit und Produktivität gewinnen.

Ein zentraler Befund der Studie ist, dass systemische Umweltrisiken durch #Machtkonzentration, begrenzte Governance, ökonomische Rahmenbedingungen und durch die Komplexität und #Unvorhersehbarkeit vieler KI-Systeme begünstigt werden. Durch diese Bedingungen können etwa sogenannte #ReboundEffekte und #Pfadabhängigkeiten entstehen. Diese können zu materiellen Schäden wie #Ressourcenerschöpfung und #Toxizität führen, aber auch den Verlust lokalen und indigenen Wissens bedeuten. Zudem zeigt die Studie eine ungleiche Verteilung von Vorteilen und Belastungen durch KI: Während #Produktivitätsgewinne und #Profite vor allem bei wenigen ressourcenstarken Akteuren konzentriert sind, tragen marginalisierte Gruppen überproportional die ökologischen und sozialen Kosten – etwa in Regionen, in denen Rohstoffe abgebaut, #Abfälle entsorgt oder besonders verletzliche #Ökosysteme belastet werden.

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Neue Studie zu systemischen #Umweltrisiken von KI

#KünstlicheIntelligenz erzeugt systemische #Umweltrisiken.
Eine neue Studie der Gesellschaft für Informatik e.V. erfasst und analysiert diese umfassend. Zentrales Ergebnis: Die Risiken sind struktureller Natur, können ökologische Schäden beschleunigen und Verantwortlichkeiten verwischen. Zudem tragen die ökologischen und sozialen Kosten oft nicht diejenigen, die durch #KI an Profit und Produktivität gewinnen.

Ein zentraler Befund der Studie ist, dass systemische Umweltrisiken durch #Machtkonzentration, begrenzte Governance, ökonomische Rahmenbedingungen und durch die Komplexität und #Unvorhersehbarkeit vieler KI-Systeme begünstigt werden. Durch diese Bedingungen können etwa sogenannte #ReboundEffekte und #Pfadabhängigkeiten entstehen. Diese können zu materiellen Schäden wie #Ressourcenerschöpfung und #Toxizität führen, aber auch den Verlust lokalen und indigenen Wissens bedeuten. Zudem zeigt die Studie eine ungleiche Verteilung von Vorteilen und Belastungen durch KI: Während #Produktivitätsgewinne und #Profite vor allem bei wenigen ressourcenstarken Akteuren konzentriert sind, tragen marginalisierte Gruppen überproportional die ökologischen und sozialen Kosten – etwa in Regionen, in denen Rohstoffe abgebaut, #Abfälle entsorgt oder besonders verletzliche #Ökosysteme belastet werden.

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@berlinautofrei
Solche #Reboundeffekte gibt es immer und überall. Ich würde jetzt keine Zeit darauf verschwenden, diese jetzt auch noch zu verringern.

In Berlin bringen es die Verkehrswende von unten (Zwangssperrungen wg. bspw. Wasserrohrbrüchen wie am Kaiserdamm) und die Verkehrswende von oben (Ringbahnbrückensperrung) voll und ganz.

Die Brücke schlage ich zur sofortigen Sprengung vor, Kugelbomben sind ja wohl genug hier in der Stadt, und für die Besichtigung Tickets zu verkaufen.

@emk

Verstehe ich nicht. Das der #Tankrabatt nicht funktioniert ist doch nicht sehr überraschend. (Und selbst wenn er funktionieren würde, fände ich ihn nicht gut, der er sowas wie das Gegenteil eines CO2-Preises bedeuten würde.) - Warum allerdings ein CO2-Preis zwangsläufig zu mehr Technik (oder Effizienz) führen MUSS, verstehe ich nicht. Das man dieses aber so ausgestalten KANN, verstehe ich schon.

#jevonsparadox
#Reboundeffekte

Doch, denn JEDE Form der Mobilität hat immer auch ökologische Kosten. Das wird gerade dann besonders sichtbar, wenn der dringend benötigte Netzausbau endlich vollzogen wird. Gerne kann es attraktivere Langzeittickets geben. Außerdem sind wir leider leider noch weit weg von den wahren Kosten des MIV. - Aber #Reboundeffekte müssen in jedem Fall vermieden werden.

@BUNDjugend_ak_digi @SheDrivesMobility

@Sucher

@SheDrivesMobility

Aber Achtung: Es gibt selbst für Verkehrsalternativen #Reboundeffekte. Dh. gute Verkehrsalternativen können die Gesamtmobilität noch weiter erhöhen und damit sowohl den Autoverkehr(weniger Stau) als auch die Alternativen attraktiver machen. Dh. im Umkehrschluss aber auch, dass die energetischen Einspareffekte nicht im vollem Maße realisiert werden können.