- Nur KI kann gefälschte Informationen durch KI schnell genug erkennen und bekämpfen, sagt Nvidia-CEO Jensen Huang.
- Künftige KI-Modelle benötigen enorme Energie; Huang schlägt vor, Rechenzentren an Orten mit überschüssiger Energie zu errichten.
Der CEO von Nvidia, Jensen Huang, machte bei einer Veranstaltung des Bipartisan Policy Centers in Washington, D.C. eine klare Ansage: Künstliche Intelligenz (KI) ist die einzige Lösung, um die wachsende Bedrohung durch die Schattenseiten der KI zu bewältigen. Dabei bezog er sich auf die immer ausgefeilteren Methoden, mit denen KI gefälschte Informationen und Daten in einem Tempo produzieren kann, das für herkömmliche Technologien kaum einzuholen ist.
Angesichts der bevorstehenden US-Präsidentschaftswahlen und zunehmender Bedenken über KI-gestützte Desinformation wird dieses Thema immer relevanter. Laut einer Umfrage des Pew Research Centers sind fast 60 % der Amerikaner äußerst oder sehr besorgt über die Möglichkeit, dass KI falsche Informationen über die Kandidaten verbreitet. Diese Ängste sind nicht unbegründet, da kürzlich berichtet wurde, dass Akteure aus Russland und Iran bereits KI nutzen, um Videos von Reden prominenter US-Politiker zu manipulieren.
Huang verdeutlichte, dass dies nicht nur eine Frage des Schutzes vor solchen Bedrohungen sei, sondern dass die US-Regierung eine aktive Rolle bei der Anwendung und Weiterentwicklung von KI spielen müsse. Besonders die Ministerien für Energie und Verteidigung sollten nach Meinung von Huang
„KI-Praktiker“
werden, um die Nation in dieser Technologie voranzubringen.
Ein weiteres Problem, das der Nvidia-Chef thematisierte, ist der hohe Energiebedarf, den zukünftige KI-Systeme haben werden. Bereits heute verwenden Rechenzentren etwa 1,5 % des globalen Stromverbrauchs, doch Huang erwartet, dass dieser Bedarf in den kommenden Jahren um ein Vielfaches steigen wird. Der Grund dafür liegt in der enormen Datenmenge, mit der KI-Modelle trainiert werden müssen.
Zukünftige KI-Systeme werden nicht nur von menschlicher Anleitung, sondern zunehmend von anderen KI-Systemen lernen. Dieser Ansatz, bei dem
„KI andere KI lehrt“,
erfordert jedoch eine immense Rechenleistung und entsprechend mehr Energie.
Huang schlägt eine pragmatische Lösung für dieses Problem vor: Rechenzentren könnten in Regionen errichtet werden, in denen es überschüssige Energie gibt, die aufgrund geografischer Gegebenheiten schwer transportierbar ist.
„KI ist egal, wo sie lernt“,
sagte Huang.
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