専門家が生成AIの気候影響に対処
生成AIの急増がエネルギー需要と炭素排出を激化させ、持続可能な解決策への呼びかけを促しています。業界リーダーと研究者は、これらの影響に対抗するための効率的な技術と再生可能エネルギーの必要性を強調しています。対応は、気候目標に沿ったAI開発の最適化に焦点を当てています。
ChatGPTのようなツールを駆動する生成AIは爆発的な成長を遂げましたが、その環境負荷も増大しています。最近の分析によると、これらのモデルを訓練・運用するためのエネルギーが急増しています。例えば、1つの大規模AIモデルの訓練だけで数百トンの二酸化炭素を排出する可能性があり、GPT-3の訓練だけでも552トンのCO2を発生させ、これはニューヨークとサンフランシスコ間の往復フライト120回分の排出量に相当します。
問題の規模は顕著です：AI駆動のデータセンターは現在、世界の電力の約1-2%を消費していますが、予測では2027年までに3-4%、2030年までに最大8%に上昇する可能性があり、無制限の場合です。これはオランダのような国全体の電力使用量に匹敵します。医療、金融、エンターテイメントなどの分野でAIの採用が加速する中、電力網と天然資源への圧力が高まっています。
専門家は積極的な対策を強調しています。「生成AIの急速な台頭は前例のないエネルギー需要を引き起こしていますが、革新的で持続可能なシステムを設計できます」と、報告書で引用された気候テック研究者のエレナ・ラミレス博士は述べています。GoogleやMicrosoftなどの企業は、2030年までにデータセンターを100%再生可能エネルギー駆動とするコミットメントで先駆けています。Googleは例えば、先進的な冷却システムと効率的なチップに投資し、計算あたりのエネルギー使用を最大90%削減しています。
他の戦略には、同等の性能をより少ない電力で提供する小型で効率的なAIモデルの開発が含まれます。AI for Goodプラットフォームのようなイニシアチブは、低炭素AI訓練のためのガイドラインを推進しており、非ピーク時間にアイドル状態の計算リソースを使用するなどが含まれます。政策立案者も介入しており、欧州連合はAIプロジェクトに対する環境影響評価を義務付ける規制を検討しています。
再生可能エネルギー源の不足などの課題が残るものの、これらの対応は責任あるAI開発へのシフトを示しています。最初から持続可能性を統合することで、業界は気候変動を悪化させることなくAIの可能性を活用することを目指しています。今後数年で、イノベーションが環境的要請に追いつけるかどうかが試されます。