動力として使用されるエネルギー 人工知能 (AI)できる 世界の電力需要の3%にまで跳ね上がる 2030 年までに、サハラ以南アフリカの 13 億人が 1 年間に消費するのと同じ量の水を、家庭用水の需要を満たすために飲み込みます。
以上がAさんの結論です 最新の国連報告書 土地利用、水消費量、 温室効果ガス AIの目まぐるしい拡大に伴う排出量。 AI の基盤となるデータセンターが国である場合、その国のエネルギー使用量は世界 11 位になります。 高いインフラストラクチャと電力のニーズ 練習する これまで以上に複雑なモデル ユーザーにレポートを提供し、検索します。
再生可能エネルギーの量にもよりますが、2030年までにデータセンターはエネルギー消費量で世界第6位に浮上し、コネチカット州ほどの土地面積を持ち、2025年には英国と同程度の排出量を排出する可能性があります。
この調査結果は、人工知能とそれをサポートするインフラストラクチャが今後数年間で環境と気候にどれほどのさらなる圧力をかける可能性があるかを浮き彫りにしています。しかし、なぜ AI はこれほど大きな影響を及ぼしているのでしょうか。AI の成長に伴う機会から誰が利益を得て、誰が取り残されるのでしょうか。被害を抑えるにはどうすればよいでしょうか?
さらに詳しく知るために、私たちは次の人と話をしました。 デンマークのライン国連報告書の主任研究員。国連大学水・環境・健康研究所所長。あなたも 今年のストックホルム・ウォーター・アワード受賞者。
サーシャ・パラ: このレポートから得られる主なポイントは何だと思いますか?
デンマークのライン: このレポートの主な結果は、一般的な議論では AI は仮想、デジタル、あるいは雲の上のものとみなされているが、実際には [a] 人工知能とそれをバックアップするサプライチェーンとインフラストラクチャに対する巨大な物理性。そしてそれが、このレポートがやろうとしたことの 1 つです。すべての指示、すべての使用、すべての相互作用の背後には、環境に対する一定レベルの影響があることを人々に思い出させることです。これは、重要な鉱物の採掘が行われるサプライチェーンから、ハードウェアの生産、データセンターの建設、データセンターの運営、電子廃棄物の処理に至るまで、環境に大きな影響があるためです。これらすべてを考慮すると、デジタルなものが必ずしも影響を与えないわけではないことがわかります。それには常に足跡が関係しており、それを覚えておく必要があります。
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SP: AI はなぜこれほど広大な土地と水域に存在するのでしょうか?
キロ： このレポートでは、AI のエネルギー使用による炭素、水、土地への排出量について説明しています。重要な鉱物の抽出から電子廃棄物の処分と処理に至るまで、サプライチェーン全体にわたって、水や土地を必要とし、二酸化炭素排出に関連する作業や介入が行われています。たとえば、重要なミネラルの抽出について考えてみると、その過程で大量の水が使用されることがわかります。 大量の汚染された毒水。を出版しました 報告 重要なミネラルの水における不正行為の影響に関する4月の記事は、重要なミネラルを抽出する場所で何が起こるかを正確に示しています。
水を農業に使い続けたいのか、それともデータセンターに水を注ぎ込みたいのかを決める必要があります。
デンマークのライン
でもそれを忘れないようにしましょう [new] この報告書はAIのエネルギー利用に焦点を当て、エネルギー生産プロセス自体にも大量の水と土地が必要であると主張しようとしている。データセンターの電力供給に水力発電を使用すると、大量の土地と水を使用することになります。これは、クリーンかどうか、または再生可能かどうかに関係なく、あらゆる種類のエネルギー源に当てはまります。それらはすべて水と土地を必要とします。もちろん、陸上にデータセンターを建設する必要がありますが、冷却用の水も必要です。だからこそ、サプライ チェーンに沿って、AI のライフサイクル全体を通じて、二酸化炭素の排出に加えて、水と土地が大量に使用されます。
SP: この報告書には、2030 年までに AI の環境負荷がどれほど大きくなる可能性があるかについての興味深い統計が満載されています。しかし、その影響はどのくらい重大なのでしょうか?
キロ： まず、AI が現在どのくらいのエネルギーを使用しているかを正確に見積もることは非常に困難ですが、現在のデータセンター負荷の約 20% が AI に起因している可能性があることがわかっています。数年以内に 40% になると予想しています。それまでに、AI の運用をサポートするデータセンターのエネルギー需要は、世界の総エネルギー需要の約 3% に達すると予想されます。これは世界で 6 番目にエネルギー効率の高い国に相当します。このための水の需要も膨大です。これに伴う水の使用量は、サハラ以南アフリカの 13 億人の生活用水需要を満たすのに十分です。
SP: 環境とコミュニティは、人工知能に必要なエネルギーと水の消費量の予測レベルに対処できますか?
キロ： 世界には大きな決断を迫られる場所が現れるでしょう。つまり、水を農業に使い続けるのか、それともデータセンターに水を注ぎ続けるのかを決断しなければなりません。これらはコミュニティの決定事項になります。そして、コミュニティが関与しなければ、最も弱い立場にある貧しい人々がその結果に直面することになります。
バージニア州アルディにある Microsoft Azure データ センター。
(画像クレジット: Lexi Critchett/Bloomberg via Getty Images)
同時に、世界中の電力消費量が増加し続けていることもわかっています。これは大きな問題です。私たちはエネルギー供給システムに再生可能エネルギーをどんどん加えようとしていますが、再生可能エネルギーは電力需要の増加に追いつけないからです。これは、古いシステムを廃止できないだけでなく、この増大する需要を満たすためにより多くの化石エネルギーを使用しなければならない可能性があることを意味します。そしてもちろん、それは脆弱な環境に対するさらなる圧力を意味します。
一部のデータセンターは、すでに乾燥している場所、またはいわゆる「水の破産」に苦しんでいる場所に位置していることがわかっています。 報告書 1月に出版させていただきました。これらは重要な問題です。環境へのさらなる圧力 [puts] 人間へのさらなるプレッシャー、そしてこのレシピはこう言っています [we could have] 自然と人間社会の両方を危険にさらす一種の強化劣化ループ。
SP: AI の拡大から最も恩恵を受けるのは誰ですか、誰が排除されますか?
キロ： AI の拡大は人類全体に利益をもたらします。それは私たちの生き方を変えました。それは多くの機会と改善をもたらしました。しかし同時に、それはいくつかの結果をもたらします。私たちが現在直面している問題は、世界で最も裕福な地域社会や国々がこのことから最も恩恵を受けており、これらの地域社会や国の中でも富裕層がこの拡大から最も利益を得ているということです。 AI への投資状況を見ると、多くの有力企業や個人投資家からの強いプッシュがあることがわかります。そして、汚染、水の破綻、土地の破壊などに関しては、彼らはそのコストを負担しません。
排出量について考えてみると、それらは排出量に貢献していることになります。 地球温暖化そして誰もがそれに苦しむことになるでしょう。 AI インフラストラクチャを持たない国ですら影響を受けます。重要な鉱物がどこから来るのかを考えてみると、アフリカ、南米、アジアの一部には多くの貧しいコミュニティ、貧しい国、貧しい地域があり、そこでは人々が基本的なインフラを持たず、きれいな飲み水やエネルギーインフラさえありません。彼らはこの拡大と、それによって提供される利益やサービスを享受していません。その結果を負担するのは最も脆弱なコミュニティと最も貧しい経済地域であり、他の地域はより多くの恩恵を受けることになります。
SP: AI は壊滅的にはじけようとしているバブルであるという懸念を考慮すると、2030 年までの AI の成長をどのように予測しますか?また、その数字が実現する可能性はどのくらいですか?
キロ： 私たちはデータセンターを調査しましたが、それでも私たちの予測は保守的であると考えています。さらなる成長に向けて民間部門からの多くのプッシュがあります。各国でも人工知能とデータセンターへの投資が見られる セキュリティへの投資主権などの問題もあるので、そこには競争もあります。一部の投資、つまり人工知能の拡大に関する一部の決定は、必ずしも包括的な評価に基づいているわけではありません。投資は引き続き競争に残るための手段であり、それはますますプッシュされることを意味します。したがって、私たちが予測したものはおそらく非常に保守的であると考えられます。
SP: 中国はデータセンターの建設とともにエネルギー容量を増加させています、それだけです データセンターを海上に置く ハードウェアの冷却問題の解決を試みます。この戦略についてどう思いますか?他の国もこの戦略から学ぶべきですか?
中国企業は、冷却要件を解決するために水中データセンターをテストしています。ここにあるのは、中国東部の京蘇省南通市の造船所で建設中のデータセンターです。
(画像クレジット: CN-STR / AFP、Getty Images)
キロ： 中国のより集中的な意思決定システムには利点がありますが、メディアで取り上げられる 1 つや 2 つのプロジェクトの情報を全体の戦略に組み込むことには注意が必要だと思います。
私たちはそれを知っています 中国が再生可能エネルギーの生産能力を拡大そしてそれは間違いなく良いことです。私たちは、AI による余分な負担が化石からのエネルギーの増加を引き起こさず、炭素放出プロセスを危険にさらさないようにする必要があります。しかし同時に、脱炭素化を考えるには、再生可能エネルギーを増やすだけでは不十分であることにも注意しなければなりません。気候変動を逆転させたいのであれば、再生可能エネルギーを大量に追加する必要がありますが、世界中でその十分な強力な兆候は見られません。したがって、これは私たちが懸念すべきことです。
これは、人工知能の拡大が世界にもたらした課題でした。海に物を沈めるということに関しては、それが環境への影響が少ないかどうかを判断するのに十分な情報と経験がまだ足りないと思います。私たちが隠したことには影響がないわけではありません。他にも懸念される影響があります。
SP: AI が環境や人々に与えているプレッシャーに対する他の解決策は何ですか?公平性を確保するには、急速な拡大にどのようにアプローチすべきでしょうか?
キロ： 私たちは、AI ガバナンスをより公平、透明、持続可能にするためのいくつかの原則に基づいたフレームワークを提案します。したがって、これらは提案された原則であり、開発者やサービスプロバイダーを含むすべての利害関係者、つまりテクノロジーを提供し、システムの透明性と効率性を高める責任があるすべての利害関係者に責任をもたらします。
次に、情報が利用可能であること、足跡が適切に監視され、開示され、規制されていることを保証する責任を政府に負わせます。彼らはさまざまなインセンティブ、メカニズム、または罰則を利用して、鉱山から埋め立て地に至るサプライチェーン全体で確実にフットプリントを削減できると私は主張します。したがって、それは可能です。公害税などを徴収できる。 [Governments should ensure] その結果に対処しなければならない人々も、データセンターがコミュニティにもたらす利益と機会から恩恵を受けています。決定は資源の利用可能性に基づいて行う必要があり、環境への影響も考慮されます。
ユーザーは、AI をより責任を持って、絶対に必要な場合にのみ使用することで、より賢明な選択を行うことができます。 AI を使用する場合は、適切なモデルを選択し、舞台裏で何が起こっているかを覚えておいてください。本当に別のイメージを作成する必要がありますか?本当に動画を作る必要があるのでしょうか？モデルを「思考モード」で使用する必要がありますか?すべての利害関係者が力を合わせれば変化を起こすことができ、ユーザーは透明性の向上を要求し、サービスプロバイダーにさらなる情報の提供と透明性の向上を求める措置を政府に強制することもできます。
編集者注: このインタビューはわかりやすくするために要約され、軽く編集されています。
