Smart, schnell, schmutzig?

Generative KI im Spannungsfeld von Bildungsinnovation und ökologischer Verantwortung

Abstract

Generative KI gilt in Bildungsdebatten häufig als niedrigschwellige Innovationsressource: Texte, Bilder und Unterrichtsmaterialien lassen sich scheinbar auf Knopfdruck erzeugen. Die folgende Analyse problematisiert diese Immaterialitätsannahme und zeigt, dass generative KI als sozio-technisches System auf energie-, wasser- und rohstoffintensiven Infrastrukturen beruht. Ausgehend von aktuellen Analysen zur steigenden Rechenzentrums- und KI-Energienachfrage wird die Materialität generativer KI entlang ihres Lebenszyklus systematisiert und mit einer politischen Ökonomie digitaler Plattformen sowie mit dekolonialer Technikkritik verschränkt. In dieser Perspektive werden nicht nur ökologische Nebenfolgen sichtbar, sondern strukturelle Mechanismen von Externalisierung, Rebound und Infrastrukturabhängigkeit. Daraus ergibt sich, dass instrumentelle Ansätze von AI Literacy zu einer kritisch-nachhaltigen KI-Kompetenz erweitert werden sollten. Diese verbindet die Analysebereiche Materialität, politische Ökonomie und dekoloniale Gerechtigkeit mit einer übergreifenden Praxis- und Gestaltungsdimension. Das vorgeschlagene Modell übersetzt damit die materiellen, ökonomischen und globalen Bedingungen generativer KI in konkrete Fähigkeiten zur Analyse, Beurteilung und Gestaltung. Diese Erweiterung wird im Anschluss an aktuelle Diskurse zu Critical AI Literacy, an Medienkompetenzmodelle und an Bildung für nachhaltige Entwicklung begründet.