上昇に対する懸念を和らげるためによく使われる議論の 1 つ エネルギーと資源の需要 の データセンター それは、人工知能 (AI) モデルが改良され効率が向上するため、将来的には必要なモデルが少なくなるということです。
しかし、A氏によれば、この一見論理的思考は罠だという。 新しい国連報告書 AI の環境コストを数値化したものです。
同報告書は、2030年までにAIのエネルギー使用量が倍増して世界の電力の3%を消費し、排出量は英国に匹敵し、世界人口の年間飲料水需要を上回る量の冷却用水が枯渇する可能性があると推定している。
また、AI の使用はジェボンズのパラドックスとして知られる経済原則に従うとも予測しています。ジェボンズのパラドックスは、技術の向上によりリソースの効率が向上すると、そのリソースの全体的な消費量が減少するのではなく増加につながると予測します。
このパラドックスは経済学者の名前にちなんで名付けられました ウィリアム・スタンリー・ジェボンズ 19 世紀のイギリスで石炭の使用でこの効果が見られたのです。効率が向上しても全体の消費量は減少しませんでした。むしろ、コストの低下により使用が拡大し、全体的な需要が増加しました。
AI モデルがより安価でより魅力的になるにつれて、レポートでは、これが新たな用途や使用量の増加を促進し、効率向上による節約効果が影響し、場合によってはそれを消し去ることになると予想しています。
この罠に陥ることを避けるために、彼は、透明性、計画の効率性、公平性と正義、ライフサイクル責任、世界的な協力、持続可能な利用の指針に基づいて、人工知能の責任ある使用のためのロードマップを概説しています。
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問題の範囲
昨年、データセンターはすでにサウジアラビアと同じくらいの電力を消費しました。 世界第11位の電力消費者にランクされる。
電力使用量が 2030 年までに予想どおり 2 倍になった場合、それに伴う二酸化炭素排出量は、この需要を相殺するために 10 年間で 67 億本の樹木を成長させる必要があるでしょう。
データセンターには、9.3兆リットルの水とメキシコシティのほぼ10倍の土地も必要となる。
同報告書は、リソースの使用以外にも、AI ブームの中心にある構造的不平等も強調しており、AI 固有のクラウド インフラストラクチャをホストしている国はわずか 32 か国であり、その容量の 90% が米国と中国にあるという。
彼は、AI システムを構築および制御する国と、AI システムを利用する国との間のデジタル格差が拡大しており、後者は鉱物採掘や電子廃棄物によって引き起こされる不均衡な環境負荷を負っていることが多いと警告しています。
AI の責任ある使用
AI の運用フットプリントを形成する主な要因は 2 つあります。それは、AI をどれだけ使用するか、そしてどのように使用するかです。
これには、テキストやコードの生成から画像やビデオに至るまで、AI モデルが実行するすべてのタスクが含まれます。これらのタスクはそれぞれ、異なるレベルの計算量を必要とします。
各 AI システムはこれらのタスクを異なるエネルギーコストと環境コストで実行するため、モデルの選択も重要です。
報告書は、責任ある人工知能には鉱物調達からリサイクル、安全な廃棄に至るまでのバリューチェーンの完全なガバナンスが必要であると主張している。
これには、能力と環境管理の間の調整が必要です。つまり、人工知能が私たちのために何ができるか、そして自然環境の保護についての両方を考える必要があります。
これは、環境検出をモデル レベルとミッション レベルの両方で AI 開発の日常的な部分にし、AI の需要予測を気候とエネルギー計画に統合することを意味します。
各国が政府や公共部門で AI を推進および導入する中で、責任ある AI は不可欠です。
ニュージーランドのアオテアロアでは、政府が 国家AI戦略 そして 公共サービスにおける AI フレームワーク。
フレームワークは、 OECD の価値に基づく AI 原則包括的で持続可能な開発を含め、環境開示の義務はなく、エネルギー使用量や排出量を収集する規制当局もありません。
オーストラリアでも同様に、公共サービスの改善は社会保障の一環です。 国家 AI プログラム。たとえば、オーストラリア国立映画音響アーカイブは次のようなものを作成しました。 エアバードで機械学習を可能にし、資料を文書化するための大量の音声およびビデオの文字起こし用エンジン。退役軍人省は、 概念実証ツールを開発しました AI が請求処理のスピードアップに役立つかどうかを確認するため。
両国は、人工知能に対して意図的に「軽いタッチ」で原則に基づいた規制アプローチを採用しています。しかし、このアプローチは、人工知能を改善しても解決できない増大する環境コストを無視する危険があります。
自然環境は経済、文化、福祉の基盤です。それは私たちの思考の中心にあるべきです。 AI イノベーションの戦略を再考し、持続可能な技術の未来に焦点を移す時期が来ています。
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