KI revolutioniert Wetter- und Klimadaten – Gefahr für globale Ungleichheit

Die rasche Einführung von Künstlicher Intelligenz in der Erdsystemforschung verspricht bislang ungeahnte Geschwindigkeit und Genauigkeit bei der Erzeugung von Klimadaten. Gleichzeitig baut diese technologische Kraft auf einer fragilen und ungleichen Basis auf, die die Kluft zwischen Nord und Süd im globalen Klimainformationssystem weiter vergrößern könnte.

Ein Blick auf die weltweite Verteilung von Hochleistungsrechnern und Dateninfrastruktur zeigt, dass die Entwicklung von Basismodellen fast ausschließlich im Globalen Norden stattfindet. Diese Ungleichheit wirkt sich in allen Phasen – von den Eingabedaten über die Modellprozesse bis hin zu den Ausgaben – fort und schafft systematische Leistungsunterschiede.

In der Wetter- und Klimamodellierung führt die Abhängigkeit von historisch verzerrten Daten zu Leistungslücken, die besonders die am stärksten gefährdeten Regionen benachteiligen. In der Klimawirkungsmodellierung birgt Datenknappheit und unausgewogene Validierung das Risiko irreführender Maßnahmen und maladaptiver Strategien. Auch große Sprachmodelle, die vorwiegend auf dominanten textuellen Klimawissensformen basieren, können bestehende Vorurteile verstärken.

Um diese Disparitäten zu beheben, müssen die drei Phasen Input, Prozess und Output neu gedacht werden. Ein Perspektivwechsel von modellzentriert zu datenorientiert, der Aufbau einer klimadigitalen öffentlichen Infrastruktur sowie die Einführung menschenzentrierter Bewertungskriterien sind entscheidend. Darüber hinaus sollte die Beziehung von Produzenten zu Konsumenten zugunsten einer gemeinsamen Wissensproduktion transformiert werden.