Jeder möchte über den Chatbot reden.
Da lebt die Aufregung. Geben Sie eine Eingabeaufforderung ein. Erhalten Sie in Sekundenschnelle einen Unterrichtsplan. Es fühlt sich an wie Magie. Schwerelos, fast. Wie eine Google-Suche, die zurückschreibt.
Aber dieses Gefühl? Es ist eine Illusion.
Und bevor die Bezirke damit beginnen, ihre Lehrpläne im Hinblick auf generative KI neu zu gestalten, müssen sie eine langweiligere, schwierigere Frage beantworten:
Können wir uns das überhaupt leisten?
Der Turm im Raum
Erinnern Sie sich an die Computerlabore der späten 90er?
Kinder tippten auf einer Tastatur, starrten auf einen Monitor und gingen davon aus, dass das Gehirn in der beigen Kiste auf dem Schreibtisch lebte. Das war nicht der Fall. Die eigentliche Arbeit fand in einem riesigen, summenden Turm statt. Oder im Serverraum am Ende des Flurs.
Generative KI funktioniert genauso, nur dass der Turm jetzt eine Festung ist.
Liegt Hunderte von Kilometern entfernt. Manchmal sind es nur fünf Meilen die Straße hinunter. Ein weitläufiges Rechenzentrum, kein Desktop-PC.
Stellen Sie sich Ihre Eingabeaufforderung wie eine TV-Fernbedienung vor.
Die Hardware in der Cloud? Das ist die Verkabelung im Inneren des Sets. Die Antwort? Das Bild auf dem Bildschirm.
Sie sehen die Verkabelung nicht.
Aber Sie sollten sich darum kümmern. Jede Aufforderung. Jeder automatisierte Feedback-Kommentar. Jeder Unterrichtsplan. Sie kosten Strom. Sie verbrauchen Wasser. Sie erfordern spezialisierte Prozessoren. Sie benötigen knappe Rechenkapazität, die nicht auf Bäumen wächst.
Generative KI ist nicht nur Code. Es ist eine physische Sache, die Kraft, Land und Wasser erfordert.
Die Registerkarte „Energie“.
Die meisten Pädagogen konzentrieren sich auf den Einsatz von KI. Alphabetisierung. Regierungsführung. Stanford-Rezensionen besagen, dass die Akzeptanz die Beweise für die Studienergebnisse übertrifft. Die UNESCO drängt auf menschliche Aufsicht. Alle wichtigen Gespräche, ja. Aber sie vermissen das Fundament.
Eine andere Gruppe von Forschern untersucht den Fußabdruck.
PhD Xiaofan Liang kartiert, wie KI die Landnutzung verändert. PhD Shaolei Ren spürt dem Durst nach.
Hier ist die Zahl, auf die es ankommt.
Im Jahr 2023 erreichte der Stromverbrauch von US-Rechenzentren etwa 176 Terawattstunden. Das sind 4,4 % des gesamten Stroms im Land.
Sagen Sie das in menschlichen Begriffen.
Das ist genug Strom, um 17 Millionen Haushalte ein ganzes Jahr lang mit Strom zu versorgen.
Schauen Sie sich das Gitter an.
Der Appetit auf KI-Leistung wächst und ist unersättlich.
Warum es nie billiger wird
Früher kauften Schulen Software anders.
Sie haben eine Plattform lizenziert. Ein LMS. Ein Bewertungstool. Der Preis wurde festgelegt. Vorhersehbar. Absehbar. Wenn Sie Benutzer hinzufügten, sanken die Grenzkosten häufig. Skaleneffekte.
KI? Nicht so sehr.
Brancheninsider nennen es „Inferenzkosten“.
Jedes Mal, wenn Sie das Model etwas fragen, verbrennen Sie Ressourcen. Es generiert neue Daten. Es kostet Geld. Jeder. Einzel. Zeit.
Durch die Skalierung werden die Stückkosten nicht gesenkt. Es erhöht die Gesamtrechnung.
Hier liegt also das Dilemma.
Die meisten Bezirke experimentieren. Pilotprogramme. Begrenzte Lizenzen. In anderen Apps gebündelte Funktionen. Wir kennen die Kosten für den universellen Zugang nicht.
Was kostet es, wenn jeder Schüler im Bezirk täglich KI nutzt?
Wir haben keine Antwort. Und wenn die Preise steigen, steckt der Bezirk fest.
Datenschutz ist ein Preisschild
Dann gibt es Daten.
Die Eltern sind besorgt. Zu Recht. Sie wollen nicht, dass Daten von Studenten in kommerzielle Modelle einfließen.
Also die Lösung?
Hosten Sie es selbst. Verwenden Sie private Bereitstellungen. Behalten Sie die Schlüssel.
Klingt sicher, oder?
Es ist teuer.
Wenn Sie Kontrolle wollen, brauchen Sie Server. Sie brauchen Cybersicherheit. Sie benötigen Netzwerkhardware. Sie benötigen Techniker, um das Problem zu beheben.
Datenschutz ist nicht nur eine Richtlinieneinstellung.
Es handelt sich um einen Infrastrukturbau. Je mehr Privatsphäre Sie wünschen, desto größer wird Ihr Geldbeutel.
Das bewegliche Ziel
Unterdessen verändert sich der Markt unter ihren Füßen.
OpenAI. Anthropisch. Die Preismodelle ändern sich, bevor Sie die Nutzungsbedingungen vollständig gelesen haben. Die Investitionen in die Infrastruktur bleiben astronomisch. Die Wirtschaftslage ist unklar.
Und wann kommen sie damit in die Schulen?
Als die ESSER-Bundesmittel aufgebraucht waren. Wenn Staaten über jeden Cent der Ausgaben für Bildungstechnologie streiten. Wenn Lehrer ausgebrannt sind. Wenn psychische Krisen ihren Höhepunkt erreichen.
Verstehen die Distrikte die Verpflichtung, zu der sie sich verpflichten?
Wahrscheinlich nicht.
Es ist kein Kauf. Es ist eine Abhängigkeit.
Die Spaltung der Community
Eine letzte Sache.
Rechenzentren breiten sich in den gesamten USA rasant aus.
Die örtlichen Gemeinden wehren sich. Zumindest verhandeln sie.
Auf öffentlichen Versammlungen reden wütende Nachbarn über den Wasserverbrauch. Über die Belastung des lokalen Stromnetzes. Über Hitzeabgase. Über Landnutzung.
Pädagogen könnten denken, dass dies weit vom Klassenzimmer entfernt ist.
Das ist es nicht.
Jeder KI-Unterrichtsplan hängt davon ab, welche Gebäude gebaut, genehmigt und mit Strom versorgt werden.
Kein einfaches Ende
Wir diskutieren darüber, wie wir KI nutzen sollen, obwohl wir noch nicht herausgefunden haben, ob wir sie unterstützen können.
Die Infrastruktur nimmt Gestalt an. Die Wirtschaftslage ist unklar. Die Regierungsführung ist chaotisch.
Vielleicht ist das der Punkt.
Schulen sollten wahrscheinlich zuerst herausfinden, was sie behalten können, bevor sie entscheiden, wie viel sie verlieren.
