AIの持続可能性への期待と厳しい現実

AIと気候の関係は、想像以上に複雑です。それは、この関係がAIモデルのエネルギー要件によって複雑化しているからです。ChatGPTのようなチャットボットのバックエンドシステムである大規模言語モデル（LLM）は、検索機能に比べて消費電力が大きすぎ、計算能力を過剰に消費します。.

環境コストとエネルギー消費

これらのモデルの運用には、大量の電力と水が必要です。これらのモデルが消費する電力の二酸化炭素排出量は非常に大きく、しかもその実態は比較的知られていません。これは、これらのモデルが保管・運用されている場所によって、データセンターに電力を供給する電力網の種類が異なるためです。. 

AI業界で最も著名な人物の一人であるOpenAIのCEO、サム・アルトマン氏は、AIはがん治療や気候変動問題への対応など、人類に多くの恩恵をもたらす可能性があると述べました。マイクロソフトのCEO、サティア・ナデラ氏も昨年の株主への書簡で同様の見解を示し、気候変動を私たちの世代を defi問題として強調しました。AIについて、彼は次のように述べています。

「気候危機への取り組みを強力に促進する可能性がある」

出典: Thestreet.

NVIDIAのCEO、ジェンスン・フアン氏も同様の考えを持っており、ナデラ氏と同様に、人工知能は気候研究と科学の飛躍的な進歩につながると考えています。こうした楽観的な見方にもかかわらず、少なくとも気候への影響に関しては、現実は全く異なります。.

メタ社の最新モデルであるラマ3は、トレーニング中のみで2,290トンの二酸化炭素を排出すると言われている。米国環境保護庁（EPA）によれば、平均的なガソリン車は2,500マイル走行するごとに1トンの二酸化炭素を排出する。.

AIの持続可能性の約束

Googleは2030年までに二酸化炭素排出量を実質ゼロにするという目標を設定しており、カーボンオフセットによって部分的に達成できる可能性があります。Googleの2022年の二酸化炭素排出量は1,020万トンでした。この数字を理解するために、フィンランドを例に挙げてみましょう。フィンランドでは、人口550万人の国全体で、同年に4,580万トンの二酸化炭素を排出しました。.

もう一つの重要な気候影響指標は水です。同年、Googleは56億ガロン（約1億4000万リットル）の水を消費し、前年比20%増加しました。この水の大部分はデータセンターで使用されました。Googleは2030年までに消費水の120%を代替物質に置き換えると発表しましたが、ある報告書によると、同年の代替物質の量はわずか6%でした。.

マイクロソフトのエネルギー担当副dent 、ボビー・ホリス氏も同様の見解を示し、再生可能エネルギーをはじめとする環境目標達成に向けた取り組みへの投資を継続すると述べました。AIの膨大なエネルギー消費は業界にとって未知のものではありません。1月にはサム・アルトマン氏が、AIは近い将来、エネルギー分野のブレークスルーを必要とするだろうと指摘し、メディアで大きく取り上げられました。. 

AIとサステナビリティ研究者のサーシャ・ルッチオーニ氏によると、法学修士課程は誰もが何が定着するかを模索しているトレンドであり、彼女は計算量の増加とエネルギー消費の増加を予測しています。しかし、一部の専門家は、こうした大規模モデルの費用対効果について考える必要があると主張しています。彼らは、非常に大規模なモデルの訓練と運用に伴う気候への影響は、そのモデルがより大きな環境へのプラスの影響を与えるために使用できる場合、正当化できると述べています。