{"id":1126,"date":"2021-11-23T06:59:00","date_gmt":"2021-11-23T06:59:00","guid":{"rendered":"https:\/\/schulzki-haddouti.de\/?p=1126"},"modified":"2026-06-28T15:46:26","modified_gmt":"2026-06-28T15:46:26","slug":"interview-projekt-kuenstliche-intelligenz-und-nachhaltigkeit","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/schulzki-haddouti.de\/?p=1126","title":{"rendered":"Interview-Projekt zu K\u00fcnstliche Intelligenz und Nachhaltigkeit"},"content":{"rendered":"\n

Als Acatech mich 2020 f\u00fcr die Plattform Lernende Systeme<\/em> des Bundesministeriums f\u00fcr Bildung und Forschung mit diesem Projekt beauftragte, war die Verbindung von K\u00fcnstlicher Intelligenz und sozial\u00f6kologischer Nachhaltigkeit in der \u00f6ffentlichen Debatte noch kaum pr\u00e4sent. Dabei war die Ausgangslage dr\u00e4ngend: Klimakrise und Artensterben fordern Gesellschaften heraus, m\u00f6glichst schnell klima- und ressourcenfreundliche Lebens- und Produktionsweisen zu f\u00f6rdern. Mit dem Urteil des Bundesverfassungsgerichts im M\u00e4rz 2021 zur Generationengerechtigkeit im Klimaschutz hat diese Aufgabe an rechtlicher Verbindlichkeit gewonnen.<\/p>\n\n\n\n

Die vom Wissenschaftlichen Beirat der Bundesregierung Globale Umweltver\u00e4nderungen (WBGU) ausgerufene Gro\u00dfe Transformation muss sozial gerecht verlaufen; \u00f6konomische Prozesse werden sich grundlegend ver\u00e4ndern. Eine resiliente Gesellschaft basiert auf der Zusammenarbeit unterschiedlichster Sektoren und Disziplinen. Intelligente Governance-Ans\u00e4tze k\u00f6nnen dazu beitragen, dass soziotechnische L\u00f6sungsans\u00e4tze rasch und agil weiterentwickelt werden.<\/p>\n\n\n

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\"\"<\/a><\/figure>\n<\/div>\n\n\n

Von September 2020 bis April 2021 f\u00fchrte ich 15 explorativen Interviews<\/a> mit Expert:innen aus Wissenschaft, Unternehmen und Zivilgesellschaft \u2013 aus Informatik und Ingenieurwesen, \u00d6kologie und Geografie, Energie- und Landwirtschaft, Psychologie, Philosophie, Rechts- und Politikwissenschaft sowie \u00d6konomie. Ausgangspunkt war die Frage, was KI-gest\u00fctzte Methoden f\u00fcr sozial\u00f6kologische Nachhaltigkeitsprozesse konkret leisten k\u00f6nnen. F\u00fcr jedes Interview gab es vorbereitete Leitfragen; im journalistischen Sinne wurde nachgehakt, aufgebrachte Fragestellungen wurden weiterverfolgt und eingeordnet. Die Gespr\u00e4che entstanden als eigenst\u00e4ndige journalistische Arbeit \u2013 inhaltliche Vorgaben oder Bewertungen seitens der Auftraggeber fanden nicht statt.<\/p>\n\n\n\n

Die Interviews wurden telefonisch gef\u00fchrt, aufgezeichnet und verschriftlicht; einzelne Details wurden im Nachgang gekl\u00e4rt und mit weiterf\u00fchrenden Quellen, Literaturhinweisen sowie Begleittexten erg\u00e4nzt. Zu jedem Interview gibt es ein \u201eEssential“ \u2013 eine Zusammenfassung des Gespr\u00e4chsinhalts; f\u00fcr die Online-Ver\u00f6ffentlichung wurden zudem Video-Kurzstatements aufgezeichnet.<\/p>\n\n\n\n

Herausforderung Interdisziplinarit\u00e4t<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Die Bestandsaufnahme zeigt: Dom\u00e4nenspezifische KI-Anwendungen stecken vielfach noch in den Kinderschuhen und entfalten ihre Transformationskraft erst im Zusammenspiel mit weiteren Faktoren. Ordnet man die angesprochenen Themen den 17 Nachhaltigkeitszielen der UN (SDGs) zu, wird deutlich, wie \u00fcbergreifend alle Ans\u00e4tze sind. Die Hauptherausforderung liegt weniger in der technischen Entwicklung und Anwendung von KI-Methoden, sondern in der kooperativen Erarbeitung interdisziplin\u00e4rer Konzepte, die in ihren jeweiligen Wissensdom\u00e4nen \u00fcberschaubar und effektiv umsetzbar sind.<\/p>\n\n\n\n

Viele Gespr\u00e4chspartner:innen treiben genau das an: Sie wollen \u00fcber eigene Fachgrenzen hinaus in Kooperation mit anderen schneller und effektiver zur Abmilderung der Klima- und Biodiversit\u00e4tskrise beitragen \u2013 als Wissenschaftlerin und Institutsleiterin, als Aktivist und Konferenz-Initiator, als Entwickler und Unternehmensgr\u00fcnderin. In der Praxis wandelt sich eine anfangs technikzentrierte Handlungsorientierung zu einer problemzentrierten und vielf\u00e4ltigen Herangehensweise. Jessica Heesen benennt den entscheidenden Unterschied: W\u00e4hrend ein technikzentrierter Zugang fragt, was die Vor- und Nachteile einer bestimmten Technik seien, stellt ein problemzentrierter Zugang die zu l\u00f6sende Aufgabe in den Vordergrund.<\/p>\n\n\n\n

Die daf\u00fcr notwendige interdisziplin\u00e4re Verst\u00e4ndigung braucht Raum und Zeit. Um Br\u00fccken zwischen Informatik und Ingenieurwissenschaften einerseits und Klimawissenschaften, \u00d6kologie, Rechts- und Politikwissenschaft sowie \u00d6konomie andererseits zu schlagen, wurden in den letzten Jahren neue Dialog- und Diskursplattformen organisiert \u2013 in Form von Mailinglisten, Call for Papers, Tagungen und Konferenzen. Lynn Kaack und Rainer Rehak haben hier ma\u00dfgebliche Impulse gesetzt.<\/p>\n\n\n\n

Die Interviews stellen nicht nur KI-gest\u00fctzte Konzepte und Prototypen f\u00fcr Landwirtschaft, Energiewirtschaft und Verkehr vor. Diskutiert werden auch neue Ans\u00e4tze zur nachhaltigen Gestaltung \u00f6konomischer Wertsch\u00f6pfungsprozesse \u2013 etwa Wege in eine resiliente Kreislaufwirtschaft oder die Entkopplung von Wertsch\u00f6pfung und Emissionsintensit\u00e4t. Dabei interessiert nicht allein die technische Umsetzbarkeit, sondern auch das Transformationspotenzial mit Blick auf \u00f6konomische und politische Rahmenbedingungen.<\/p>\n\n\n\n

Was ist smart?<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Ribana Roscher erl\u00e4utert mit Blick auf eine sogenannte Smart Earth Governance, dass wissensbasierte Modelle meist einen Kompromiss zwischen Detailgrad und Skala erfordern. Datengetriebene KI-Modellierung sei auf gro\u00dfer r\u00e4umlicher Skala schwer zu verallgemeinern und sto\u00dfe bei der Sicherstellung wissenschaftlicher Konsistenz an Grenzen. Aussagen zur Daten- und Modellunsicherheit seien daher unverzichtbar.<\/p>\n\n\n\n

Rainer Rehak weist darauf hin, dass KI-gest\u00fctztes Monitoring kein Selbstzweck bleiben darf: Smart Sensing des Waldzustands, der Landnutzung sowie der Wasserverteilung sei nur dann sinnvoll, wenn die gewonnenen Erkenntnisse mit konkreten Handlungen zum Schutz von Biodiversit\u00e4t und Klima verkn\u00fcpft werden. Wie Smart Sensing, Nachhaltigkeitszertifizierung und gesetzliche Regulierung zusammenwirken k\u00f6nnen, zeigt Philipp Kanstinger am Beispiel der Hochseefischerei.<\/p>\n\n\n\n

Fragen der Governance<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Wiederholt zeigt sich, dass klassische Digitalisierungsfragen auch f\u00fcr KI-Anwendungen zentral bleiben: Data Governance im Sinne von Datenzugriffs- und -verwertungsrechten sowie Monopolisierungstendenzen von Plattformen ziehen sich durch viele Gespr\u00e4che. Ralf Kalmar erl\u00e4utert, wie ein Agrardatenraum auf die Referenzarchitektur der International Dataspace-Initiative aufsetzen kann, um Landwirte bei der Durchsetzung ihrer Interessen gegen\u00fcber Saatgut- und Landmaschinenkonzernen zu unterst\u00fctzen.<\/p>\n\n\n\n

Kai Purnhagen erkl\u00e4rt, wie Menschen rechtskonform mit KI-gest\u00fctzten Nudging-Methoden zu einem nachhaltigeren Leben \u201egestupst“ werden k\u00f6nnen. Thomas Liebig zeigt, wie Datenmengen, -strukturen und -kommunikation den CO\u2082-Fu\u00dfabdruck eines Verfahrens beeinflussen. Kerstin Fritzsche erl\u00e4utert, welche regulatorischen Rahmenbedingungen und Anreize perspektivisch f\u00fcr eine gr\u00fcne, nachhaltigere KI sorgen k\u00f6nnen.<\/p>\n\n\n\n

Auf dem Weg zur Kreislaufwirtschaft<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Matthias Gotsch h\u00e4lt \u00f6kologisch orientierte KI-Anwendungen f\u00fcr eine sinnvolle Erg\u00e4nzung in diversen urbanen Anwendungsfeldern \u2013 von Mobilit\u00e4t \u00fcber dezentrale Energieversorgung bis zu Abfall- und Recyclingwirtschaft. Philipp Richard zeigt am Beispiel eines CO\u2082-Mapping-Projekts f\u00fcr Kommunen, wie wichtig Datenqualit\u00e4t f\u00fcr eine glaubw\u00fcrdige politische Planungsgrundlage ist.<\/p>\n\n\n\n

Im Gespr\u00e4ch mit Janina Nakladal wird deutlich, dass KI-gest\u00fctztes Process Mining mit Nachhaltigkeitsbezug in Unternehmen noch nicht entlang der gesamten Wertsch\u00f6pfungskette betrieben wird \u2013 obwohl dies technisch m\u00f6glich w\u00e4re. Pinar Bilges Projekt EIBA zeigt, dass eine KI-assistierte Kreislaufwirtschaft nicht nur technisch, sondern auch wirtschaftlich realisierbar sein d\u00fcrfte. Hannah Helmke erkl\u00e4rt, welche Rolle ihre Klima-Kennzahl X-Degree Compatibility (XDC) dabei spielen k\u00f6nnte, Unternehmen und KI-Anwendungen auf das 1,5\u00b0C- bzw. 2\u00b0C-Ziel des Pariser Klimaabkommens zu optimieren.<\/p>\n\n\n\n

Humane KI<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Mehrere Interviews ber\u00fchren das Thema menschenzentrierter KI. Pinar Bilge beschreibt, wie der Mensch in KI-gest\u00fctzte industrielle Prozesse so eingebunden werden kann, dass er besser informiert entscheidet. Julia Arlinghaus erinnert daran, dass Menschen gerne am System vorbei eigene Entscheidungen treffen \u2013 und dass KI-unterst\u00fctzte, menschenzentrierte Ans\u00e4tze den Widerspruch zwischen Effizienz, Flexibilit\u00e4t und Nachhaltigkeit aufl\u00f6sen k\u00f6nnten. Jessica Heesen bevorzugt den Begriff der \u201ehumanen KI“, um das am Gemeinwohl und der Menschenw\u00fcrde orientierte Menschenbild unmissverst\u00e4ndlicher zu kommunizieren.<\/p>\n\n\n\n

Reale KI<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Die Gespr\u00e4che sind von einem optimistischen, aber realistischen Blick gepr\u00e4gt: Unsicherheiten aufgrund mangelnder Datenqualit\u00e4t und begrenzter Rechenkapazit\u00e4t; Schwierigkeiten in der interdisziplin\u00e4ren Kooperation; Herausforderungen durch etablierte Marktmechanismen und als unzureichend wahrgenommene regulatorische Rahmenbedingungen. Auch die \u00dcberpr\u00fcf- und Korrigierbarkeit automatisiert generierter Handlungsempfehlungen sowie der Aufbau und die Pflege qualitativ hochwertiger Datens\u00e4tze und KI-Modelle sind wiederkehrende Themen \u2013 bei begrenzten personellen und finanziellen Ressourcen.<\/p>\n\n\n\n

Nahezu alle Gespr\u00e4chspartner:innen best\u00e4tigen eine Kernaussage des WBGU-Hauptgutachtens \u201eUnsere gemeinsame digitale Zukunft“: Es kommt entscheidend auf eine vorausschauende Schwerpunktsetzung von F\u00f6rderung und Regulierung an. KI-Anwendungen sind ambivalenter Natur \u2013 weitgehend ungerichtet treiben sie die \u00dcbernutzung nat\u00fcrlicher Ressourcen an; auf Basis einer klaren sozial\u00f6kologischen Policy k\u00f6nnen sie die Gro\u00dfe Transformation entscheidend voranbringen. Wie Lynn Kaack f\u00fcr den Energie-, Verkehrs-, Finanz- und Geb\u00e4udesektor zeigt, wirken sie dabei auch bei der Policy-Entwicklung und -Evaluierung direkt mit.<\/p>\n\n\n\n

Die 15 Interviews erschienen 2021 auf der Plattform Lernende Systeme sowie als Brosch\u00fcre des BMBF. Sie blieben relevant \u2013 weil sie die richtigen Fragen stellten, bevor die Debatte aufgeholt hatte. Christiane Schulzki-Haddouti (2021): KI und Nachhaltigkeit. Ein Diskussionsbeitrag f\u00fcr die Plattform Lernende Systeme<\/a>, M\u00fcnchen.<\/p>\n\n\n\n

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