KI-Infos

Das Kompetenzzentrum Öffentliche IT (ÖfiT) erstellte ein Self-Assessment-Tool, mit welchem die Nachhaltigkeit von KI-Systemen anhand einheitlicher Kriterien bewertet wird. Als Grundlage für den Fragebogen des Self-Assessment-Tools dienen die im SustAIn-Projekt entwickelten Kriterien und Indikatoren. Das Verbundprojekt “Sustainable AI Labs” (SustAI) wurde durch die BMU-Förderinitiative KI-Leuchttürme finanziert, die Durchführung des Projektes erfolgte durch AlgorithmWatch (Verbundkoordination) und dem Distributed Artificial Intelligence Labor der Technischen Universität Berlin.
URLs:

• Bericht bei ÖfiT: https://www.oeffentl … haltig-ist-meine-ki/
• Self-Assessment-Tool: https://sustain.algo … .org/bewertungstool/
• SubstAI-Homepage bei AlgorithmWatch: https://sustain.algorithmwatch.org/
• Projektbericht beim Institut für ökologische Wirtschaftsforschung (IÖW): https://www.ioew.de/ … nstliche_intelligenz

Forscher der Stanford University entwickelten in Kooperation mit Wissenschaflern von AXA AI Research eine Methode zur Vorhersage des Energieverbrauchs für verschiedene Modellkonfigurationen und Hardwareeinrichtungen. Durch eine Anpassung der Kaplan-Skalierungsgesetze wird es ermöglicht, den GPU-Energieverbrauch für Diffusionsmodelle auf der Grundlage der Rechenkomplexität (FLOPs) vorherzusagen.
Bei der Untersuchung wurden vier Diffusionsmodelle (Stable Diffusion 2, Stable Diffusion 3.5, Flux und Qwen) mit unterschiedlichen GPU-Architekturen untersucht.
URL:

• Bericht bei arXiv: https://arxiv.org/abs/2511.17031
• heise online: https://www.heise.de … ildern-11093707.html

Der Leitfaden „Framework for Meaningful Engagement 2.0” ermöglicht es Organisationen, externe Interessengruppen, insbesondere zivilgesellschaftliche Organisationen und betroffene Gemeinschaften, bei der Entwicklung und dem Einsatz von KI-Systemen wirklich einzubeziehen. Basierend auf feministischen, dekolonialen und antirassistischen Perspektiven geht dieser Leitfaden über ein rein symbolisches Engagement hinaus und unterstützt die Schaffung von KI-Systemen, die die Rechte der Menschen achten. Die Entwicklung solcher Systeme erfordert die Umsetzung geeigneter Maßnahmen zur Minderung oder Verhinderung negativer Auswirkungen auf die Menschenrechte. Diese Auswirkungen können jedoch ohne eine sinnvolle Konsultation derjenigen, die von diesen Technologien am stärksten betroffen sind, nicht richtig identifiziert oder angegangen werden.
Dieses Framework leitet Produkt- und Dienstleistungsanbieter dabei an, die Sichtweisen der Interessensgruppen während des gesamten Entwicklungszyklus der KI substanziell einzubeziehen. Es kann im Rahmen von Menschenrechtsverträglichkeitsprüfungen, Risikobewertungen, Compliance-Prozessen und anderen Due-Diligence-Frameworks angewendet werden.

URL: https://ecnl.org/pub … governance-processes

Mistral: Eine KI-Anfrage bei Mistral erzeugt so viel CO2 wie zehn Sekunden Netflix - doch Millionen von Abfragen summieren sich zu messbaren Umweltfolgen.
Bericht bei golem unter https://www.golem.de … vor-2507-198542.html, Mistral Umweltbericht unter https://mistral.ai/n … ntal-standard-for-ai

KI macht 2028 voraussichtlich 1 % des weltweiten Strombedarfs aus: https://www.umweltbu … ten-emissionen-ins-0