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3 回のクリックで戯曲を執筆したり、Web サイトを作成したりできます。人工知能システム (AI) は魔法のように思えるかもしれませんが、その機能は環境に中立ではありません。
AIは水を飲みませんが、人工知能システムが訓練されているデータセンターはサーバーを冷却するために水を大量に使用します。デジタル水の消費量に関して言えば、これはパズルの 1 ピースにすぎません。
ChatGPT や Bard などの AI は、通常のインターネット検索よりもはるかに多くの水とエネルギーを消費します。
カリフォルニア大学リバーサイド校のプレプリントによると、ChatGPT との会話には約 50 cl の水が消費され、これは小さなペットボトルに相当します。
月間ユーザー数は約 15 億人なので、その数は急速に増加します。
CO2排出量の変動
AI トレーニングに不可欠なデータ センターは、世界のエネルギー消費のほぼ 1% を占めています。この数字は今後数年間でさらに上昇すると予想されます。
しかし、これらのセンターが排出する二酸化炭素の量は、拠点国が石炭やガスなどの発電所から電力を生産しているか、あるいは再生可能エネルギーから電力を生産しているかによって異なります。
Microsoft とアレン人工知能研究所が資金提供した論文の中で、研究者らは、AI のトレーニング場所を変更することで、AI の運用による CO2 排出量を 75% 削減できることを示しました。
デジタル企業の間では、「太陽に従う」こと、つまり、太陽エネルギーを継続的に使用できるように、AI トレーニングの場所を 1 日を通して変更することについてもよく話されています。
AI のトレーニング場所を最適化することは、環境への影響を制限する重要な手段となる可能性があります。
より具体的には、BigScience 研究プロジェクトの一環として開発された ChatGPT に相当する完全にオープンソースの Bloom のような AI は、トレーニング中に 25 トンに相当する CO2 を生成しました。
これは、使用されるエネルギーのほとんどが原子力から来ており、したがって炭素を含まないという事実にもかかわらずでした。 ChatGPT を実行する GPT-3 の場合、二酸化炭素排出量は 20 倍と推定され、これはパリからニューヨークまでの飛行機の約 300 往復に相当します。
AI は環境への影響にもかかわらず、地球温暖化との戦いにおいて果たすべき役割を担っています。たとえば、気象学者が異常気象を予測したり、産業プロセスを最適化して CO2 排出量を削減したりするのに役立ちます。
今日の開発者にとって特に大きな課題は透明性です。公開されている AI モデルのほとんどは、モデルがどこでトレーニングされたか、またはモデルを使用した場合の炭素コストを明らかにしていません。
ユーザーがこの情報を入手すれば、情報に基づいて独自の選択を行うことができます。たとえば、ChatGPT に基本的な質問をぶつける前に、電力をあまり消費しない単純なブラウザ検索を行うだけで済みます。
詳細については、上のビデオをご覧ください。
