AIの持続可能性に関する約束と厳しい現実は

AIと気候の関係は、考えるよりも複雑です。これは、AIモデルのエネルギー要件によって関係が緊張しているためです。ChatGPTのようなチャットボットの背後にあるバックエンドシステムである大規模言語モデル（LLM）は、電力を大量に消費し、検索対応のモデルよりもはるかに多くのコンピューティングパワーを消費します。

環境コストとエネルギー消費

これらのモデルを運用するための環境コストには、多くの電力と水が必要です。これらのモデルが消費するすべての電力の炭素排出量は膨大であり、これらのモデルが保存され、運用されている異なる場所のデータセンターを動かすグリッドによって使用されるさまざまな電力供給源のため、相対的に不明瞭です。 

AI業界で最も著名な名前の一人であるOpenAIのCEO、Sam Altman氏は、AIががんの治療や気候問題の解決など、人間に多くの恩恵をもたらす可能性があると述べました。MicrosoftのCEO、Satya Nadella氏も昨年株主への手紙で同様の見解を示し、気候変動を私たちの世代の定義的な問題として強調しました。AIに触れ、彼は言いました。

「気候危機に対処するための強力な加速剤となり得る。」

ソース: Thestreet.

NvidiaのCEO、Jensen Huang氏も同様の見解を持っており、Nadella氏と同様に、彼にとって人工知能は気候研究と科学におけるブレークスルーをもたらすと考えられています。これらの楽観的な見解にもかかわらず、現実はかなり異なり、少なくとも気候への影響に関してはそうです。

Metaの最新モデルであるLlama 3は、トレーニング中にのみ2290トンの二酸化炭素を排出するとされています。米環境保護庁（EPA）によると、これは平均的なガソリン車の二酸化炭素排出量（走行2500マイルあたり1トン）と比較すると、非常に大きな数値です。

AIの持続可能性に関する約束

Googleは2030年までに炭素排出量をネットゼロレベルに削減するという目標を設定しており、これは部分的に炭素オフセットを通じて達成される可能性があります。Googleの炭素排出量は2022年に1020万トンでした。これを理解するために、フィンランドを考えてみましょう。フィンランドの国全体が同じ年に4580万トンの二酸化炭素を排出しました。これは人口550万人の国です。

もう一つの重要な気候影響指標は水であり、Googleは同年に56億ガロンを消費し、前年比20%の増加でした。この水の大部分はデータセンターによって使用されました。Googleは2030年までに消費する水の120%を置き換えると述べていますが、報告書によると、同年に置き換えたのはわずか6%でした。

Microsoftのエネルギー担当副社長、Boby Hollis氏も同様の見解を示し、同社は再生可能エネルギーへの投資とグリーン目標達成のための他の取り組みを継続すると述べています。AIの膨大なエネルギー使用量は業界にとって未知のものではなく、昨年1月、Sam Altman氏の声明はメディアを席巻し、AIはすぐにエネルギーのブレークスルーを必要になると指摘しました。 

AIと持続可能性の研究者であるSasha Luccioni氏によると、LLMは誰もが何が定着するかを見ようとしているトレンドであり、彼女はより多くのコンピューティングとより多くのエネルギー消費が見られると見ています。しかし、一部の専門家は、これらの大規模モデルのコスト便益比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トレーニングと運用の気候への影響は、そのモデルがはるかに大きなプラスの環境影響をもたらすことができる場合に正当化されると述べています。