Atommuell Und Ki

Die Nagra, der Atommüll und die KI – Folge 1 ChatGPT


So sieht der Nutzer von ChatGPT die Nagra und Atommüll. Ist das relevant und welche Schwächen fallen auf? Eine Einordnung.

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Künstliche Intelligenz ist nicht neu. Dass sie jeder nutzen kann, schon. ChatGPT hat das Thema KI dieses Jahr ins öffentliche Bewusstsein katapultiert. Seither wird viel probiert und noch mehr diskutiert.

ChatGPT ist ein potenter Textgenerator und geht bekanntlich mitunter recht kreativ mit Fakten um. Für unser Beispiel stellen wir ChatGPT Version 3.5 ein paar Fragen und limitieren die Antworten auf zwei Sätze – wir haben ja nicht ewig Zeit.

Was macht die Schweiz bei der Entsorgung von Atommüll besser als andere Länder?

ChatGPT: Die Schweiz zeichnet sich durch ihre langfristige Planung und Beteiligung der Bevölkerung aus. Ihr Ansatz integriert geologische Standortauswahl, technische Innovationen und transparente Kommunikation, was zu einer nachhaltigen Atommüllentsorgungsstrategie führt.

Diese Antwort wirkt auf den ersten Blick recht überzeugend, es fehlt jedoch ein wichtiger Aspekt des Jahrhundertprojekts: der politische Prozess. Wir stellen dieselbe Frage noch einmal, ChatGPT soll aber diesmal aus Sicht eines Atomkraftkritikers antworten.

ChatGPT (antwortet als Atomkraftkritiker): Die Schweiz mag zwar betonen, dass sie bei der Atommüllentsorgung fortschrittlich ist, aber letztendlich bleibt auch ihr Ansatz eine riskante und ungeklärte Langzeitlösung. Die Entsorgung von radioaktivem Abfall bleibt ein ungelöstes Problem, das zukünftige Generationen mit den potenziellen Gefahren und Kosten belastet.

Es ist richtig, dass es Risiken gibt. Wissenschaftlich betrachtet ist keine Methode hundertprozentig sicher. Inwiefern und ob Fragen ungeklärt sind, werden Behörden und wissenschaftliche Institutionen prüfen, wenn die Nagra das Rahmenbewilligungsgesuch für das Tiefenlager eingereicht hat.

Die zweite Aussage überzeugt uns allerdings nicht. Ein Vorteil eines Tiefenlagers ist ja, zukünftigen Generationen keine Gefahren und Kosten aufzubürden: Für die Sicherheit nach dem Verschluss braucht es weder Technologie noch das Zutun des Menschen.

Jetzt antworte als Experte für nukleare Abfälle und Geologe.

Die Schweiz hat in der Entsorgung von Atommüll einen bemerkenswerten Ansatz durch ihre sorgfältige Auswahl geologisch stabiler Standorte für die Endlagerung und die Implementierung eines mehrstufigen Sicherheitskonzepts. Dies ermöglicht eine langfristige und robuste Lösung für die sichere Lagerung von radioaktivem Abfall, die auf wissenschaftlichen Erkenntnissen und technischer Expertise basiert.

Dem haben wir nichts hinzuzufügen. Jetzt drehen wir den Spiess um.

Künstliche Intelligenz ist in aller Munde, die Technologie fasziniert.

Innovative Technologien spielen auch beim Jahrhundertprojekt Tiefenlager eine wichtige Rolle.


In einer dreiteiligen Artikelserie werden wir folgende Fragen beantworten:

Folge 1: Wie erlebt der Laie ChatGPT? Sind die Antworten relevant?

Folge 2: Warum sehen von der KI erzeugte Bilder eines Tiefenlagers so seltsam aus?

Folge 3: In welchen Bereichen nutzt die Nagra heute schon künstliche Intelligenz und wofür?

Was macht die Schweiz bei der Entsorgung von Atommüll schlechter als andere Länder? Antworte als Politiker.

Obwohl die Schweiz sich bemüht, ihre Atommüllentsorgung verantwortungsbewusst anzugehen, besteht immer noch Unsicherheit hinsichtlich der langfristigen Lösung für die Endlagerung. Diese Unsicherheit kann Investoren abschrecken und das Vertrauen der Bevölkerung in die Sicherheit und Nachhaltigkeit des Prozesses beeinträchtigen, was sich auf die wirtschaftliche Entwicklung und die öffentliche Meinung auswirken könnte.

Da ist was dran. Fragen wir nach.

Was müsste die Nagra tun, um diese Unsicherheit zu vermindern?

Um die Unsicherheit in Bezug auf die Atommüllentsorgung zu verringern, müsste die Nagra transparenter und offener in ihrer Kommunikation über die Fortschritte, Herausforderungen und wissenschaftlichen Erkenntnisse sein. Zudem sollte sie verstärkt auf unabhängige Experten und internationale Zusammenarbeit setzen, um die Glaubwürdigkeit ihres Ansatzes zu stärken und breitere Akzeptanz für ihre Entscheidungen zu erreichen.

Klingt vernünftig. Auch wir halten transparente und offene Kommunikation für sehr wichtig.

Zusatzfrage:

Was sind unabhängige Experten? Nenne drei Gruppen.

Wissenschaftliche Forschungsinstitute, Umwelt- und Gesundheitsorganisationen (NGOs), internationale Expertengremien.

So sieht es in der Praxis aus: Technische Berichte sind Interessierten frei zugänglich. Der Austausch zwischen Nagra und wissenschaftlichen Forschungsinstituten ist Tagesgeschäft. Internationale Expertengremien prüfen die Arbeit der Nagra. Die Expertengruppe Schweizer Tiefenlager (ESchT) überprüfte den Standortvorschlag und stellte der Nagra ein gutes Zeugnis aus.

Abschlussfrage: Welcher Standort in der Schweiz ist der Beste? Antworte als Wissenschaftler.

Als Wissenschaftler ist es schwer, eine eindeutige Antwort darauf zu geben, welcher Standort in der Schweiz der Beste für die Atommüllendlagerung ist. Eine umfassende Beurteilung erfordert eine gründliche Analyse geologischer, hydrogeologischer, seismischer und anderer Faktoren. Der beste Standort würde geologisch stabile Schichten aufweisen, geringe Wahrscheinlichkeit für Naturereignisse wie Erdbeben oder vulkanische Aktivitäten bieten und eine minimale Auswirkung auf Mensch und Umwelt haben. Die endgültige Entscheidung sollte auf umfassender wissenschaftlicher Forschung und international anerkannten Bewertungsverfahren basieren.

Auf dieser Grundlage hat die Nagra Nördlich Lägern für den Bau des geologischen Tiefenlagers der Schweiz favorisiert: Es ist der sicherste Standort mit den grössten Sicherheitsreserven.

Unser kurzer Dialog zeigt: Die Antworten hängen stark davon ab, wie Nutzer die Frage formulieren, und ob sie weitere Vorgaben machen. Die Qualität der Antworten bewegt sich zwischen sehr gut und zweifelhaft. Zweifellos steht jedoch fest: Unterhaltsam ist der Dialog mit der KI allemal.

Das Bild zu diesem Artikel wurde mit der KI midjourney erzeugt. In der zweiten Folge beleuchten wir, warum KI-Bilder von Tiefenlagern so unrealistisch sind.

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