AIのエネルギー使用、炭素排出量、および環境影響の解明

人工知能（AI）は、さまざまな産業に便利さと課題の両方をもたらしたことは間違いありません。AIは医療や天文学などの分野で大きな進歩を遂げましたが、その環境への影響や他の分野での潜在的な害は、その全体的な利益について疑問を投げかけています。AI技術とその環境への影響の間の複雑な相互作用は、より多くの研究と透明性への呼びかけを促しています。

セントメリーズ大学のAI研究者であるテレーザ・ヘファナン教授は、GoogleのBardやChatGPTのような大規模言語モデル（LLM）の環境フットプリントに関する懸念を指摘しています。テキストベースの能力で称賛されているこれらのモデルは、トレーニングと使用の両方で大量のコンピューティングエネルギーを消費し、炭素排出量に貢献しています。

透明性は重要な問題であり、ヘファナンはデータとプロセスに関するオープンさの欠如を指摘しています。AIの環境影響を評価するために、カナダ高度研究研究所（CIFAR）による最近のレポートは、LLMトレーニング中に生成される二酸化炭素排出量に焦点を当てました。このレポートは、3つの重要な要因を特定しました。モデルトレーニング時間、ハードウェアの電力使用量、およびエネルギーグリッドからの炭素強度です。これらは総じて、LLMの動的な電力消費量を決定します。

研究は、AIモデルのトレーニングに関連する桁外れの炭素排出量を明らかにしました。例えば、MicrosoftのGPT-3は、トレーニング中に1年間で304世帯の排出量に相当する502トンのCO2を排出しました。同様に、2021年のLLMであるDeepMindのGopherは、トレーニング中に352トンのCO2を放出しました。重要なのは、AIモデルがクエリに応答する際に炭素排出量が継続し、継続的な環境影響に貢献していることです。

AIアプリケーションの多様な環境影響

Bloomのような小規模なアルゴリズムは、一見すると影響が小さいように見えますが、開発中に1日あたり19キログラムのCO2を生成します。これは、ウェブ検索などのユーザー向けアプリケーションに展開されると、毎日数百万のクエリが発生するため、大きなものになります。

炭素排出量に加えて、AIシステムは動作時に熱を発生させるため、冷却が必要となり、淡水貯留量を枯渇させます。コーネル大学の研究によると、Googleのデータセンターは2021年に127億リットルの淡水を消費し、MicrosoftのGPT-3トレーニングセンターは約70万リットルを使用しました。ChatGPTのようなAIモデルとの単純な対話でさえ、冷却目的のために500ミリリットルのペットボトル1本分の消費に例えることができます。

AIの環境影響を懸念するCTVNews.caは、レポートで言及された企業に連絡を取りました。例えば、Microsoftは持続可能性へのコミットメントを強調し、エネルギー使用量と炭素影響を測定するための研究への投資、効率の向上、クリーンエネルギーへの依存を約束しました。

Microsoftの環境責任へのコミットメント

レポートはLLMに焦点を当てていますが、他のAIアプリケーションも環境に圧力をかけています。マギル大学のコンピュータサイエンス教授であるDavid Rolnickは、AIの影響はその応用次第であると強調しました。AIは森林破壊の監視などのアプリケーションで使用される際には善のツールとなり得ますが、石油・ガス探査などの場合、環境問題を悪化させる可能性があります。

Rolnickは、AIをハンマーに例え、その影響がどのように扱われるかにかかっていると強調します。多くのAIアルゴリズムはエネルギー効率が良く、製造から金融までさまざまな産業で重要な役割を果たしています。