Zunächst werden die begrifflichen Grundlagen von KI und den SDGs erläutert. Anschließend werden konkrete Potenziale von KI anhand zweier Fallbeispiele dargestellt: Zum einen trägt KI-gestützte Präzisionslandwirtschaft zur Reduktion von Hunger (SDG 2) bei, indem Ressourcen wie Wasser und Dünger effizienter eingesetzt werden und die Erträge steigen. Zum anderen zeigt der Bereich Klimaschutz (SDG 13), wie KI durch verbesserte Klimamodelle, Emissionsoptimierung und Energieeffizienz – etwa in Rechenzentren – CO₂-Emissionen senken und die Einbindung erneuerbarer Energien fördern kann.
Demgegenüber werden die Risiken und Gefahren betrachtet. Dazu zählen ökologische Belastungen wie der stark steigende Energie- und Wasserverbrauch von Rechenzentren, wachsende Mengen an Elektronikabfällen sowie die wachsenden CO₂-Emissionen durch KI-Nutzung. Zudem besteht die Gefahr sozialer Ungleichheiten durch algorithmische Verzerrungen (Bias), die zu Diskriminierung in Bereichen wie Kreditvergabe, Bewerbungen oder im Gesundheitswesen führen können.
In der Diskussion wird deutlich, dass KI sowohl Chancen für die Erreichung der SDGs eröffnet als auch erhebliche Herausforderungen mit sich bringt. Studien zeigen, dass KI zahlreiche SDG-Unterziele positiv beeinflussen kann, während andere gefährdet werden. Handlungsempfehlungen umfassen daher eine konsequente Ausrichtung von KI an Nachhaltigkeitskriterien, die Förderung energieeffizienter Algorithmen, den Einsatz erneuerbarer Energien in Rechenzentren, Transparenz und Diversität in Trainingsdaten sowie die Einbindung globaler Stakeholder. Politische und ethische Leitlinien – wie die EU-KI-Verordnung – werden als wichtige, aber noch unzureichende Schritte bewertet.
Das Fazit betont, dass die Wirkung von KI auf nachhaltige Entwicklung stark von ihrer Gestaltung und Regulierung abhängt. Nur wenn ökologische, soziale und ethische Aspekte systematisch berücksichtigt werden, kann KI ihr volles Potenzial entfalten und gleichzeitig die Risiken minimieren.
Inhaltsverzeichnis
- Abkürzungsverzeichnis
- Abbildungsverzichnis
- 1 Einleitung
- 2 Begriffliche Grundlagen
- 2.1 Künstliche Intelligenz
- 2.2 Sustainable Development Goals (SDGs)
- 3 Potenziale von KI: Fallbeispiele
- 3.1 SDG 2 - Kein Hunger: Präzisionslandwirtschaft
- 3.2 SDG 13 - Klimaschutz: Klimamodellierung & Emissionsoptimierung
- 4 Risiken und Gefahren
- 4.1 Ökologische Belastung
- 4.2 Soziale Ungleichheit & Bias
- 5 Diskussion und Handlungsempfehlungen
- 6 Fazit und Ausblick
- 7 Nutzung von KI zur Erstellung dieser Arbeit
- Literatur- und Quellenverzeichnis
Zielsetzung & Themen
Diese Hausarbeit untersucht umfassend, ob Künstliche Intelligenz (KI) eine Chance oder eine Bedrohung für die Verwirklichung der nachhaltigen Entwicklungsziele (SDGs) der Vereinten Nationen darstellt. Das primäre Ziel ist es, die Potenziale und die damit verbundenen Hindernisse von KI im Kontext der SDGs detailliert zu präsentieren.
- Konzeptionelle Grundlagen von Künstlicher Intelligenz und den Sustainable Development Goals.
- Potenziale von KI-Anwendungen, insbesondere in der Präzisionslandwirtschaft und Klimamodellierung.
- Analyse der Risiken und Gefahren von KI-Technologien, einschließlich ökologischer Belastung und sozialer Ungleichheit.
- Entwicklung spezifischer Handlungsempfehlungen zur verantwortungsvollen Nutzung von KI für nachhaltige Entwicklung.
- Diskussion der Wechselwirkungen zwischen KI und den SDGs.
Auszug aus dem Buch
Potenziale von KI: Fallbeispiele
Ein zentrales Potenzial von KI befindet sich im Sektor der Präzisionslandwirtschaft, die entscheidend zur Erreichung von SDG 2 „Kein Hunger“ beitragen kann. Kl-gestützte Systeme ermöglichen eine effizientere und ressourcensparende Gestaltung landwirtschaftlicher Prozesse (vgl. BMEL n.d.; Editverse 2024). Zum Beispiel ermöglichen Sensortechnologien, Drohnen und KI-Algorithmen die Echtzeitanalyse von Wetterdaten, Bodeneigenschaften und dem Wachstum von Pflanzen. Das resultiert in einer präziseren Bewässerung und Düngung, was sowohl die Erträge erhöht als auch Umweltbelastungen verringert (vgl. Agrarraum.info 2022). Das Bundesministerium für Ernährung und Landwirtschaft unterstützt gegenwärtig viele Projekte, die KI-Anwendungen für die Praxis entwickeln (vgl. BMEL o.J.) Nach Schätzungen des Weltwirtschaftsforums könnte Kl die Produktivität in der Landwirtschaft bis 2050 um bis zu 70 Prozent erhöhen (vgl. Next Destination Future 2025).
Im Bereich des Klimaschutzes (SDG 13) bietet Kl erhebliche Chancen. So kommen KI-gestützte Systeme zum Einsatz, um Klimamodelle zu optimieren, Emissionen zu kontrollieren und die Energieeffizienz zu erhöhen (vgl. Bundesministerium für Umwelt 2025). Ein Beispiel dafür ist die Optimierung von Rechenzentren mittels KI, wie sie von DeepMind umgesetzt wurde. Durch eine intelligente Steuerung konnte der Energieverbrauch für die Kühlung um bis zu 40 Prozent gesenkt werden (vgl. KI-Verband 2021). Zusätzlich fördern Kl-gestützte Stromnetze eine optimierte Einbindung erneuerbarer Energien sowie eine bedarfsorientierte Energieverteilung (vgl. Mittelstand Digital 2024). Untersuchungen von Microsoft und PwC belegen, dass die kontinuierliche Anwendung von KI-Technologien bis zum Jahr 2030 zu einer Senkung der weltweiten CO2-Emissionen um rund vier Prozent führen könnte (vgl. Next Destination Future 2025).
Zusammenfassung der Kapitel
1 Einleitung: Stellt die Forschungsfrage nach den Chancen und Risiken von KI für die SDGs vor und skizziert den Aufbau der Arbeit.
2 Begriffliche Grundlagen: Definiert Künstliche Intelligenz als Kollektivbegriff für digitale Systeme und erläutert die Sustainable Development Goals (SDGs) als globalen Leitfaden für nachhaltige Entwicklung.
3 Potenziale von KI: Fallbeispiele: Zeigt anhand von Präzisionslandwirtschaft (SDG 2) und Klimamodellierung (SDG 13) auf, wie KI zur effizienteren Ressourcennutzung und Emissionsoptimierung beitragen kann.
4 Risiken und Gefahren: Diskutiert die negativen Auswirkungen von KI-Technologien, insbesondere deren ökologischen Fußabdruck durch hohen Energie- und Wasserverbrauch sowie die Verstärkung sozialer Ungleichheiten durch algorithmischen Bias.
5 Diskussion und Handlungsempfehlungen: Erörtert die Notwendigkeit einer systematischen Analyse von KI im Kontext der SDGs und schlägt konkrete Maßnahmen vor, um Potenziale zu nutzen und Risiken zu minimieren, etwa durch energieeffiziente Algorithmen und transparente Daten.
6 Fazit und Ausblick: Fasst zusammen, dass KI sowohl Chancen als auch Risiken für die SDGs birgt und betont die Bedeutung klarer politischer und ethischer Leitlinien, insbesondere hinsichtlich der Regulierung ökologischer Risiken.
Schlüsselwörter
Künstliche Intelligenz (KI), Sustainable Development Goals (SDGs), Nachhaltige Entwicklung, Potenziale, Risiken, Klimaschutz, Präzisionslandwirtschaft, Soziale Ungleichheit, Ökologische Belastung, Bias, Digitalisierung, UN, Klimamodellierung, Energieeffizienz.
Häufig gestellte Fragen
Worum geht es in dieser Arbeit grundsätzlich?
Diese Arbeit untersucht die Rolle von Künstlicher Intelligenz (KI) in Bezug auf die Erreichung der nachhaltigen Entwicklungsziele (SDGs) der Vereinten Nationen und beleuchtet dabei sowohl die Chancen als auch die potenziellen Gefahren.
Was sind die zentralen Themenfelder?
Die zentralen Themenfelder sind die Definition von KI und SDGs, die Potenziale von KI in spezifischen Anwendungsbereichen wie Landwirtschaft und Klimaschutz, sowie die Risiken von KI bezüglich ökologischer Belastung und sozialer Ungleichheit.
Was ist das primäre Ziel oder die Forschungsfrage?
Das primäre Ziel ist es, die Potenziale und Hindernisse von KI im Zusammenhang mit den SDGs zu präsentieren und die Forschungsfrage zu beantworten, ob KI eine Chance oder Bedrohung für die Verwirklichung dieser Ziele darstellt.
Welche wissenschaftliche Methode wird verwendet?
Die Arbeit basiert auf einer Literaturanalyse und der Untersuchung spezifischer Fallbeispiele, um die Zusammenhänge zwischen KI und nachhaltiger Entwicklung zu beleuchten und daraus Handlungsempfehlungen abzuleiten.
Was wird im Hauptteil behandelt?
Der Hauptteil behandelt die begrifflichen Grundlagen von KI und SDGs, konkrete Fallbeispiele für die Potenziale von KI (Präzisionslandwirtschaft, Klimamodellierung) und die Risiken und Gefahren von KI (ökologische Belastung, soziale Ungleichheit).
Welche Schlüsselwörter charakterisieren die Arbeit?
Die Arbeit wird charakterisiert durch Schlüsselwörter wie Künstliche Intelligenz (KI), Sustainable Development Goals (SDGs), Nachhaltige Entwicklung, Potenziale, Risiken, Klimaschutz und soziale Ungleichheit.
Welche konkreten Fallbeispiele werden für die Potenziale von KI im Kontext der SDGs genannt?
Die Arbeit nennt die Präzisionslandwirtschaft im Kontext von SDG 2 ("Kein Hunger") zur Effizienzsteigerung und Ressourceneinsparung sowie Klimamodellierung und Emissionsoptimierung im Rahmen von SDG 13 ("Klimaschutz").
Inwiefern kann KI soziale Ungleichheit und Diskriminierung verstärken?
KI-Systeme können durch Algorithmen mit Bias, die auf nicht-repräsentativen Trainingsdaten basieren, vorhandene soziale Ungleichheiten verstärken und bestimmte Gruppen, beispielsweise bei Kreditwürdigkeitsprüfungen oder Diagnosen, systematisch benachteiligen.
Wie wurden KI-Tools bei der Erstellung dieser Hausarbeit eingesetzt?
KI-Tools wie ChatGPT, DeepL, Perplexity und Mistral.ai wurden zur Erstellung des Inhaltsverzeichnisses, zur Textkorrektur, zur Literaturrecherche, zur Strukturierung des Schlussteils und zur Verbesserung der sprachlichen Qualität eingesetzt.
Welche Handlungsempfehlungen werden gegeben, um die Risiken von KI zu minimieren?
Es werden Handlungsempfehlungen gegeben, den Einsatz von KI konsequent an Nachhaltigkeitskriterien auszurichten, energieeffiziente Algorithmen zu unterstützen, transparente und nachvollziehbare KI-Systeme zu fördern und vielfältige, repräsentative Trainingsdaten zu verwenden.
- Arbeit zitieren
- Anonym (Autor:in), 2025, KI für die nachhaltigen Entwicklungsziele der Vereinten Nationen (SDGs). Potenzial oder Gefahr?, München, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/1609960
