要約:AIは環境にどのように悪いのか？

• ジェネレーティブAIは、データセンターからモデルのトレーニング、AIツールと対話するエンドユーザーまで、膨大な電力を使用する。

• データセンターの建設には水が必要で、AIサーバーを冷却するための運用にも水が使われる。水の大量消費は、地域の環境や生態系に影響を与える可能性がある。

• データセンターでは、鉛や水銀などの有害物質を含む電子廃棄物が大量に発生する。

• AIに使用されるマイクロチップやハードウェアは希少元素や鉱物を使用しており、それらは持続不可能な方法で採掘されることが多い。

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なぜAIは環境に悪いのか？

ジェネレーティブAIは大量のエネルギーを使う

ジェネレーティブAIを収容するデータセンターは、建設時からモデルのトレーニング、運用に至るまで、大量の電力を必要とする。

データセンターは以前から存在していたが、ジェネレーティブAIのブームにより、急速にその数と建設が増加している。こうしたセンターの増加の問題点は、ジェネレーティブAIが非常に電力を必要とすることだ。

「ジェネレーティブAIのトレーニング・クラスターは、一般的なコンピューティング・ワークロードの7、8倍のエネルギーを消費する可能性があります」。

と、MIT Climate and Sustainability ConsortiumのComputing and Climate Impact Fellowで、Computer Science and Artificial Intelligence Laboratoryのポスドクであり、『The Impact Paper』の主執筆者であるノーマン・バシールは言う。バシールによれば、データセンターの需要は非常に高く、持続可能な方法では運営できないという。そのため今のところ、データセンターが使用する電力のほとんどは化石燃料の燃焼によるもので、二酸化炭素排出量の増加につながる。

過剰な電力の必要性はそれだけにとどまらない。AIモデルは訓練され、常に改善されなければならない。そのために、企業はトレーニング用データセットのサイズを大きくし、データ処理に使用する計算量を増やす。モデルが訓練され、私たち（ユーザー）がAIに質問したり、電子メールを要約したり、情報を要約したりし始めると、これを実行するコンピューティング・ハードウェアもまた、大量のエネルギーを消費する。

例えば、ChatGPTに質問した場合の、1つの生成AIクエリのカーボンフットプリントに関するデータはまだ限られているが、Googleのような検索エンジンのクエリよりも4〜5倍高いと推定されている。

このことを念頭に置き、ChatGPTやGeminiのようなAIツールで検索することがいかに普通になっているかを考えれば、世界的にどれだけの電力が使用されているか想像がつくだろう。

水の消費量が多い

電力消費が多いことに加え、AIは大量の水を使用する。データセンターは建設中も水を必要とし、稼働中も生成AIモデルのトレーニングやデプロイに使用されるハードウェアを冷却するために水を必要とする。これらのデータセンターは大量の水を使用するため、自治体の水供給を圧迫し、生態系を乱す可能性がある。

ハードウェア

バッテリーや半導体のようなハードウェアを構築するのに必要な原材料には、レアアースや金属が使われている。多くの場合、レアアースの採掘は持続不可能な方法で行われており、これらの材料の加工は環境破壊を引き起こす可能性がある。森林伐採から土壌浸食、水質汚染まで。

環境に優しいAIの使い方はあるのだろうか？

AIの利用は諸刃の剣である。AIは前向きな変化を促すことができるが、資源を非常に大量に消費する技術である。環境に優しいAIの使い方があるかどうかを知ることは、現在議論されている複雑なテーマである。

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ビッグテックによる持続可能なAIへの誓い

我々はしばしばビッグ・テックのプライバシー洗浄戦略について報じているが、今、同じようなことが起こりつつある**。**

メタ、グーグル、アマゾン、マイクロソフトのようなハイテク大手は、AIモデルを急速に開発し、可能な限り自社製品に組み込んでいる。しかしもちろん、彼らは環境への影響が大きいことも知っており、だからこそカーボンニュートラルを約束したり、リサイクル対策を講じたりするのだ。ユーザーのプライバシーに配慮しているように見えるプライバシーの洗浄と同様に、環境に配慮していると思われるように持続可能なAIを売り込むのは一般的だ。

これらのテック・ジャイアントがどの程度環境に配慮しているかはまだ不明だが、二酸化炭素排出量が増加しているという報告もある。国連の報告書によると、メタ、アマゾン、マイクロソフト、グーグルのデータセンターのエネルギー需要が高いため、間接的な二酸化炭素排出量は2020年から2023年にかけて平均150％増加したという。

もうひとつの興味深い発見は、2030年までに炭素排出量をネットゼロにするという目標を掲げたグーグルが、自社のウェブサイトからネットゼロの炭素排出量目標をひっそりと削除したことだ。ネットゼロの目標はまだ会社のポリシーにあるようだが、もはやそれを前面に出して宣伝していないことや、AIに多額の投資をしていることを考えると、この目標が達成されることに説得力はない。

何ができるのか？

AI、特にジェネレーティブAIのブームは、素晴らしいことをする可能性を秘めているが、多くの害をもたらす可能性も秘めている。環境に対してだけでなく、例えば偏った結果を出すことによって、私たち社会に対してもだ。AIが環境にとってどれほど悪いものかは明らかではないが、良くないということを示す証拠は十分にある。ですから、今度ChatGPTやあなたが選んだAIを開くときは、質問をする前に、メールを書く前に、タスクを実行する前に、よく考えてみてください。