ワシントン — 国連大学の報告書によると、データセンターの環境負荷はすでに世界の一部の国に匹敵しており、人工知能の利用が増えるにつれて、水とエネルギーの使用量と汚染がわずか4年で2倍になると予測されています。
水曜日に発表された報告書によると、昨年、世界のデータセンターは448兆ワット時の電力を使用したが、これは世界10カ国を除くすべての国を上回っている。 AIのエネルギー使用が環境に与える影響に関する報告書によると、電気の使用によりアルゼンチンとほぼ同量の約2億800万トン（1億8900万トン）の二酸化炭素が発生し、そのようなエネルギーの生成には約1兆2000億ガロン（4兆5000億リットル）の水が使用されたという。
2030 年までに、データセンターは世界の予測電力消費量の 3% 近くを占め、その消費量は 935 兆ワット時になると予想されます。データセンターを国にたとえると、その国は2030年に6番目に多く電力を使用する国になると予想され、約4億4,000万トン（3億9,900万トン）の二酸化炭素を排出すると報告書は述べている。この研究はエネルギー使用に焦点を当てており、データセンターの冷却に使用される膨大な量の水については調査していません。
「これらの数字を見ると、各国とも同様の規模であることが分かります」と、研究共著者で水科学者であり、カナダの国連大学水・環境・健康研究所所長であるコア・マダニ氏は述べた。 「需要は膨大です。」
データセンターの成長の多くは AI によって推進されています。現在、データセンターのエネルギーの約 20% が AI によるものですが、2030 年までに 40% に増加するはずだと報告書は述べています。
コーネル大学のエネルギー工学教授で同大学の人工知能の持続可能性問題を指揮するフェンチー・ユー氏は、この報告書が重要なのは、単に目を見張るような数字が揃っているという理由だけではなく、国連の信頼性と権威のおかげであると述べた。
報告書には参加していないアサ氏は、「国連機関が炭素、水、土地、ライフサイクルへの影響、環境正義を一つの枠組みにまとめることが価値だ」と、秘密や部分的開示に包まれがちなテーマについて語った。
「一般の人々は懸念すべきだが、パニックに陥るべきではない」と同氏は付け加えた。
生物多様性センターのエネルギー・ジャスティス・プログラムのディレクター、ジーン・スー氏は、この報告書は「人工知能による環境へのダメージに光を当てる」初の国連、さらには世界的な報告書であるため重要だと述べた。
全米人工知能協会の会長であるカレブ・マックス氏は、自分の業界がどのように効率化しているのか、そしてそれがどのように国民に利益をもたらしているのかを強調した。「AIは急速に私たちの日常生活の一部となり、安全性の向上、長生き、より効率的な労働、食糧生産の改善、貧困の削減などのメリットをもたらしています。したがって、人工知能の開発によるエネルギー投資収益率が私たちの世界にとってより有益であるという証拠は日々増えています。」
Data Center Coalition の会長である Josh Levy 氏は、業界は環境への影響を真剣に受け止めていると述べた。
同氏は声明で、「データセンターが成長するにつれて、データセンターが責任を持って、透明性があり、利用可能なベストプラクティスを反映した方法で成長するよう、政策立案者、地域社会、業界パートナーと協力していくことに引き続き取り組んでいる」と述べた。
ストックホルム水賞の最近の受賞者でもあるメダニ氏は、この数字は人工知能の環境コストを示しており、車やストーブなど目に見える汚染がある他の機械装置よりも一見するとクリーンに見えるかもしれないと述べた。
「AIは単なる仮想的なものではありません。私たちが話しているのは、物理学を持ったもの、現実の影響を与えるものです。そこにはインフラがあり、エネルギーが使用されています」とマダニ氏は語った。 「これらすべての行動の背後には、多くのハードウェアが存在します。私たちには、デバイスから煙が見えないため、非常にクリーンに見えます。私たちの携帯電話やコンピューターの外などに目に見える煙はありません。しかし、どこかで誰かが苦しんでいます。」
マダニ氏は、人々が質問を丁寧にせず、より簡潔にすることで、AIの貪欲な食欲を抑えることができると述べた。このレポートでは、リクエストでの単語の使用を 30% 削減すると、AI が使用するエネルギーを 25% 削減できることがわかりました。これにより、アフリカの約70万人が年間に使用する電力とほぼ同じ量の電力が節約されると報告書は述べている。
「礼儀正しすぎると、そこに追加の『お願いします』が大きな違いを生む可能性があります」とマダニ氏は言う。 「非常に正確で、低くなければなりません。」
一般的な ChatGPT スタイルのクエリは、たとえばスパム フィルターで使用される基本的なテキスト分類の種類よりも 200 倍多くのエネルギーを必要とします。 AI によって作成された画像やビデオは、より多くのエネルギーを必要とします。
そして、AI が複雑になればなるほど、トレーニングや学習に多くのエネルギーが必要になります。報告書によると、GPT-3はトレーニングに約13億ワット時を使用したが、次のバージョンでは500億から700億ワット時を使用したという。
しかし、これは本当に権力を讃える訓練ではない、と研究著者で国連国立大学の環境政策研究者ミリアム・エッチェル氏は言う。 AIの消費電力の約90％は動作リクエストによるものだと同氏は述べた。 GPT だけで 1 日あたり 25 億の命令を処理していると彼女は言いました。
マダニ氏によると、この技術の支持者らはマシンの効率が向上していると主張することもできるが、物事の効率が向上すると、個々の使用がより効率的であっても、そのマシンの使用頻度が高まり、全体的なエネルギー消費量が増加するという共通の矛盾があるという。一部の企業はデータセンターへの再生可能エネルギーの利用を宣伝しているが、それはクリーンな電力供給が枯渇しており、そのためより汚れたエネルギーが他の場所で使用されていることを意味するとマダニ氏は述べた。
この調査を行う上での問題の1つは、多くの企業や場所が、どのようなデータセンターや人工知能を利用しているのか、さらにはどこにどれくらいの規模なのかさえも透明ではないことだとアクゼル氏とマダニ氏は述べた。
「企業が開示していないことを管理することはできない」とコーネル大学のYouは述べた。
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