Die Erwartungen an Künstliche Intelligenz (KI) und automatisierte Entscheidungsfindung in Wirtschaft und Gesellschaft sind hoch. Ob Sprach- oder Gesichtserkennung, Empfehlungssysteme, autonomes Fahren, medizinische Diagnostik oder vorausschauende Wartung: Viele Akteure erhoffen sich Produktinnovationen, neue Märkte und Wettbewerbschancen, oder neue Forschungsperspektiven. Auch um Nachhaltigkeitsziele zu erreichen, werden positive Beiträge von KI-basierten Systemen erwartet. Chancen werden etwa gesehen in vernetzten Energie- und Verkehrsinfrastrukturen, einer genaueren Erdbeobachtung für Klimaveränderungen, neuen Warn- und Prognosesystemen oder verbesserten Lösungen für das Abfall- und Ressourcenmanagement.

Verfahren, die auf mehrschichtigen maschinellen Lernprozessen (Deep Learning) und algorithmischer Entscheidungsfindung basieren, bringen allerdings vielfältige ökologische und soziale Probleme mit sich, wie zum Beispiel hohe Energieverbräuche oder Diskriminierung von marginalisierten Gruppen. Das Projekt SustAIn zielt darauf ab, Kriterien für die Nachhaltigkeitsbewertung von Anwendungen mit Künstlicher Intelligenz zu entwickeln und die Nachhaltigkeitswirkungen exemplarisch zu erheben. In Fallstudien werden die transformativen Potenziale von Anwendungen mit einem hohen Reifegrad in nachhaltigkeitsrelevanten Sektoren (Energie, Mobilität und Online-Konsum) untersucht. Die Ergebnisse der Nachhaltigkeitsbewertung werden in jährlichen „Sustainable AI Index Reports“ veröffentlicht sowie Visualisierungen entwickelt, um breitenwirksam Bewusstsein zu schaffen.

Um den gesellschaftlichen Diskurs im Sinne der Nachhaltigkeit zu stärken, werden im Rahmen von „Sustainable AI Labs“ Dialogprozesse für Entwickler/innen organisiert, Richtlinien für nachhaltige KI-Entwicklung formuliert sowie Politikempfehlen erarbeitet. Das Verbundprojekt wird in der BMU-Förderinitiative KI-Leuchttürme finanziert und gemeinsam mit AlgorithmWatch (Verbundkoordination) und dem Institut für ökologische Wirtschaftsforschung (IÖW) durchgeführt.