AIの重い気候コストは単なる大気汚染を超え、より多くのものを要求する

人工知能には、しばしば議論されますがあまり関心が払われていない、より暗い側面があります。それは他ならぬ、その気候コストです。

AIが持つすべての興奮と可能性にもかかわらず、AIモデルをトレーニングするには膨大な量のエネルギーが必要であり、テキストの作成や画像の作成に使用する場合でも、機能するために十分なエネルギーが必要です。これらのプロセスは、データセンターの場所やAIモデルが運用される場所に応じて、大量の炭素を放出します。

より大きなモデルはより多くのエネルギーを必要とする

専門家は、テクノロジーが成熟し発展するにつれて、企業がスケーラブルな性質を持ち、サイズが大きくなるにつれてパフォーマンスが向上するため、さらに大きなモデルの構築を試みているため、炭素排出量は時間とともに悪化するだけだと述べています。これはビジネスには有益ですが、環境には高コストです。

Alex de Vries氏は、より大きなモデルはより多くのエネルギー要件をもたらし、それは環境にとって良くないと述べています。彼はDigiconomistの創設者であり、彼の企業の研究分野は、新技術の環境影響を研究することです。

ChatGPTのバックエンドで動作する大規模なAIモデルのトレーニングは、長年にわたり研究者によって推定されてきたように、多くのエネルギーを消費します。2021年に発表した研究論文の筆頭著者であり、UC Berkeleyのコンピュータサイエンス教授であるDavid Petterson氏は、OpenAIによってChatGPTとして使用されるように洗練されたAIモデルGPT-3のトレーニングには、1287メガワットの電力が必要だったと書き記しています。この量のエネルギーは、123世帯の平均的な米国の家庭に1年間供給するのに十分です。

ここでは世界で有名なAIモデルについて話していますが、それが当時の最大のものであったとしても、その後に開発された他の多くのモデルもまた、膨大な量のエネルギーを消費しています。 

Hugging FaceのAIおよび気候担当であるSacha Luccioni氏によると、2021年に発表されたGoogle DeepMindのプロジェクトであるGopherモデルは、2022年に発表された別の研究論文で彼女が言及したように、推定で1066メガワット時のエネルギーを必要としました。 

現在の世代モデルは、さらに大きな気候コストを持っています

しかし、これらはどちらもある種の以前の世代のAIモデルであり、今日の基準ではかなり小さく見えます。GPT-3の後継であるGPT-4は、それよりも10倍大きいと考えられており、そのトレーニングには51〜62ギガワットのエネルギーが必要でした。研究者のKasper Groes Albin Ludvigsen氏によると、これは4600世帯の米国の家庭の総需要を上回ります。 

同様に、GoogleにはGopherよりもはるかに大きなモデル、つまりGeminiがあり、Googleが必要なエネルギー量を公開していないにもかかわらず、計算は単純です：大きく構築すればするほど、より多くのエネルギーが必要です。

これらの推定値は、開発およびトレーニングフェーズのみのものでした。これらのモデルは、トレーニングに基づいて出力を生成する必要がある実際の運用で使用されるように作られており、ユーザーの要求に応えてその出力を生成することもエネルギーを必要とするという、もう一つの重要な点があります。

専門家のによると、ChatGPTが1000件のクエリに応答するには、47ワットを消費する必要があり、これは通常のLED電球5つを1時間点灯させるのに相当します。テキストベースの応答のみについて話していることを考えると、これがどのように急速に積み重なるかを想像してみてください。 

専門家は、AIの開発者が、AIの炭素排出量は保存および運用場所によって大きく異なるため、クリーンエネルギーで稼働するデータセンターを使用することで、カーボンフットプリントを削減できると主張しています。

Bloombergによると、電力需要は最近すでに増加しており、これらの拡大するデータセンターからの追加需要は、再生可能エネルギー源の展開を上回っています。したがって、世界中の供給ユニットも、石炭および天然ガスの発電所の廃止を遅らせており、これもAIのカーボンフットプリントに加算されています。

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