Künstliche Intelligenz (KI) wird zunehmend als Schlüsseltechnologie zur Umsetzung der Sustainable Development Goals (SDGs) präsentiert. Damit kehren alte Vorstellungen von Entwicklung im Globalen Süden in neuer Form zurück. MIRIAM FAHIMI warnt vor neuen Plattformabhängigkeiten und sozial-ökologischen Kosten.
„In manchen Fällen ist KI nicht nur eine Lösung. Sie ist die einzige Lösung, die wir haben“, sagt Juan Lavista Ferres, Leiter des AI for Good Lab von Microsoft, in einem Video. Das AI for Good Lab hat sich zum Ziel gesetzt „KI zu nutzen, um zur Lösung einiger der größten Herausforderungen der Welt beizutragen“ und ist nur ein Beispiel dafür, wie Big-Tech-Unternehmen den Einsatz von KI im Globalen Süden als Entwicklungsstrategie rahmen.
KI-Hype
Nicht nur Big-Tech-Unternehmen treiben die Erzählung von KI als modernen Fortschritt für das gute Leben voran. Auch der neueste SDG-Report der UN von 2025 prognostiziert einen positiven Einfluss von KI auf die 17 definierten Entwicklungsziele. Eine vielzitierte Studie des Ingenieurs Ricardo Vinuesa kam 2020 sogar zu dem Schluss, dass KI positive Auswirkungen auf insgesamt 134 der 169 Unterziele der SDGs haben könne. Auf der Hamburg Sustainability Conference 2025 erklärte Reem Alabali Radovan, deutsche Bundesministerin für wirtschaftliche Zusammenarbeit und Entwicklung, „dass die KI unserem Planeten und den Menschen nützt, vor allem auch jenen im Globalen Süden”. Im Anschluss rief die Konferenz in einer Erklärung Regierungen, NGOs, Unternehmen und Wissenschaft auf, “inklusive und nachhaltige KI zu stärken, lokale Innovationen zu fördern und sicherzustellen, dass Schwellen- und Entwicklungsländer von der digitalen Zukunft nicht ausgeschlossen bleiben”. Auch staatliche und EZA-Akteur_innen scheinen dem KI-Hype verfallen zu sein.
Alte Versprechen und zwei neue Probleme
Die Vorstellung, Technologien aus dem Globalen Norden ermöglichten wirtschaftliche Entwicklung im Globalen Süden, steht in einer längeren Tradition entwicklungspolitischen Denkens. Sie erinnert an modernisierungstheoretische Paradigmen der 1950er- und 1960er-Jahre, die Entwicklung als linearen Nachholprozess verstanden. Gesellschaften des Globalen Südens galten als „unterentwickelt“ und sollten durch technologische Innovation, Industrialisierung und westliches Expertenwissen an den vermeintlich fortgeschrittenen Globalen Norden herangeführt werden. Dieser verstand wiederum seine Aufgabe darin, eine solche aufholende Entwicklung durch Kredite oder Technologie zu unterstützen.
Dieses eurozentrische Entwicklungsmodell wurde später insbesondere durch dependenztheoretische und postkoloniale Ansätze grundlegend kritisiert und zurückgewiesen. Es ist bemerkenswert, dass zentrale Elemente dieses Denkens im gegenwärtigen KI-Diskurs wieder auftauchen. KI wird dabei als technische Lösung vielfältiger gesellschaftlicher Probleme gerahmt. Neben der Idee des technologischen Solutionismus, der Vorstellung, ein Algorithmus könne mit genügend Daten einfach Lösungen für alle Probleme der Welt ausrechnen, werden abermals lokales Wissen und Praktiken abgewertet, da sie für diese Algorithmen nicht verwertet werden können.
Plattformabhängigkeit
Mit diesen alten ideologischen Versprechen tauchen neue Probleme auf. Eine neue Herausforderung ist die zunehmende Plattformabhängigkeit von einigen wenigen privatwirtschaftlichen Tech-Konzernen: wer in der EZA eine Cloud oder KI-Lösung anbieten will, kommt um Microsoft, Amazon oder Google nicht herum. Mehr noch, Big-Tech positioniert sich immer mehr als zentraler entwicklungspolitischer Akteur. Dadurch verschiebt sich politische Gestaltungs- und Definitionsmacht zugunsten von Institutionen, die sich jeglicher demokratischen Kontrolle entziehen. Die zweite Herausforderung liegt in der KI selbst, die wie keine andere Technologie jemals zuvor mit erheblichen sozialen und ökologischen Kosten einhergeht.
Datenkolonialismus
Die Kontinuität des Kolonialismus in neuer, technologisch aufgehübschter Form wird von Nick Couldry und Ulises Meijas als “Datenkolonialismus” verstanden. Damit beschreiben sie einerseits die Selbstverständlichkeit, mit der Daten gesammelt und zu Profit gemacht werden, andererseits neue Formen der Extraktion, in denen immer mehr Lebensbereiche zur Ressource gemacht werden. Nutzer_innen der Plattformen produzieren kontinuierlich Daten und leisten so unbezahlte Wertschöpfung für Big-Tech. Denn diese verkaufen diese Daten an Dritte. Je länger es Plattformen also gelingt die Aufmerksamkeit der Nutzer_innen zu binden, desto mehr Daten können sie über ihr Surfverhalten sammeln und verkaufen.
Verdeckte Kosten der KI
Während KI als Instrument nachhaltiger Entwicklung vermarktet wird, werden bestehende Ressourcen- und Versorgungssysteme belastet und ausgebeutet. Nach Prognosen der International Energy Agency wird sich der Stromverbrauch durch KI in den nächsten fünf Jahren verdoppeln und bald rund drei Prozent des globalen Stromverbrauchs ausmachen. Ein Wachstum, das viermal schneller verläuft als bei allen anderen Sektoren zusammen. Die Entwicklung eines einzigen KI-Systems verbraucht CO₂-Emissionen in der Größenordnung der gesamten Lebenszeit von fünf Autos oder bis zu 700.000 Litern an Süßwasser. Hinzu kommen lokale Umweltfolgen: Kühlungstechnologien von Rechenzentren belasten Böden und Grundwasser oder heizen die Umgebung auf.
Unternehmen wie Google verlagern gleichzeitig ihre Rechenzentren in Regionen wie Andhra Pradesh in Indien, wo sie von günstigen Ressourcen profitieren, während die lokale Bevölkerung die Folgen von Wasserverbrauch, Landnahme und Umweltbelastungen trägt. Entlang der gesamten KI-Wertschöpfungskette werden seltene Erden und andere Rohstoffe extrahiert, deren Verarbeitung erhebliche ökologische Belastungen erzeugt. Die Hardware endet schließlich häufig als Elektroschrott im Globalen Süden. Aktuelle Prognosen gehen von einem Anstieg des E-Waste-Aufkommens um bis zu 136 Prozent bis 2030 aus.
Ist eine andere KI möglich?
Angesichts dieser skizzierten Herausforderungen stellt sich die drängende Frage, ob und wie eine andere Welt mit KI möglich ist. Forscher_innen wie Abeba Birhane plädieren für eine Dekolonisierung der männlichen und weißen Informatik als Macht- und Wissensfeld. Aníbal Quijano forderte in den 1980er Jahren eine „epistemologische Dekolonisierung“, die eurozentristisches Wissen als das aufdeckt, was es ist: eine von vielen Weisen die Welt zu verstehen. Damit rückt weniger die Frage nach einer „besseren“ KI in den Vordergrund als vielmehr danach, wie KI überhaupt als Lösung für Entwicklungsprobleme denkbar wird. Unter der Zuspitzung von Tech-Monopolen scheint es umso wichtiger, sich für eine Perspektive einzusetzen, nach der die beste KI vielleicht gar keine KI ist.
Dr. Miriam Fahimi ist Postdoktorandin im ERC-Projekt “Cultures of the Cryosphere” an der Universität Paderborn. Sie untersucht die sozial-ökologischen und geopolitischen Auswirkungen von Rechenzentren im Kontext des KI-Hypes. An der Universität Wien studierte sie Internationale Entwicklung und VWL, an der Universität Klagenfurt promovierte sie mit einer ethnographischen Arbeit zu Diskriminierender KI im Fach der Wissenschafts- und Technikforschung (STS).
