人工知能の環境への影響

人工知能（AI）の環境への影響は大きく異なる可能性があります。多くのディープラーニング手法は、かなりの二酸化炭素排出量と水使用量を伴います。^{[1]一部の科学者は、}人工知能が環境問題の解決策を提供できる可能性がある と示唆しています。

AIは、特にトレーニングと使用によるエネルギー使用量の増加により、かなりの二酸化炭素排出量をもたらします。^{[2] [3]}研究者は、AIの影響を理解しようとする場合、トレーニング中のAIモデルの二酸化炭素排出量を考慮する必要があると主張しています。^[4] ある研究では、2027年までにAIのエネルギーコストが85〜134 Twhに増加する可能性があることが示唆されており、これは現在の全電力使用量のほぼ0.5％に相当します。^{[5] [1] 1つ}のディープラーニングモデルのトレーニングには、最大で5台の自動車の生涯排出量と同じ二酸化炭素排出量が使用される可能性があります。 [2]大規模言語モデル（LLM）やその他の生成AIのトレーニングには、通常、トレーニング済みモデルで単一の予測を実行する場合と比較して、はるかに多くのエネルギーが必要です。 [ ⁶ ]ただし、トレーニング済みモデルを繰り返し使用すると、予測のエネルギーコストが簡単に数倍になる可能性があります。^{[6 [7]}さらに、化石燃料をエネルギー源として主に使用している場所で実行される人工知能アルゴリズムは、よりクリーンなエネルギー源を使用している場所よりもはるかに高い炭素フットプリントを排出します。^[8]これらのモデルは、精度を犠牲にして環境への影響を減らすように修正される可能性があり、精度と環境への影響のバランスを見つけることの重要性を強調しています。

2019年に訓練された生成AIモデルBERTは、「大陸横断往復飛行のエネルギー」を消費しました。^[9] GPT-3は訓練中に552トンの二酸化炭素を大気中に放出しましたが、「これはガソリン乗用車123台が1年間運転した量に相当します」。^{[9] [10] [11]}エネルギーコストの多くは、非効率的なモデルアーキテクチャとプロセッサによるものです。^[9] Hugging FaceのBLOOMというモデルは、より効率的なチップで訓練されたため、25トンのCO2しか排出しませんでした_。 [ ^10]システムのチップを製造するエネルギーコストを組み込むと、二酸化炭素排出量は2倍になり、「ロンドンとニューヨーク間の約60回の飛行に相当」しました。^[10] BLOOMを毎日運転すると、54マイル運転するのと同等の二酸化炭素排出量が排出されると推定されました。^[10]

エネルギーコストは低いが、1日に何百万回も実行されるアルゴリズムも、かなりの二酸化炭素排出量をもたらす可能性がある。^[10]検索エンジンにAIを統合すると、エネルギーコストが大幅に増加する可能性がある。 ^{[9] [12]}一部の推定では、エネルギーコストは年間300億kWh近くに上昇するとされており、これは多くの国のエネルギー使用量を上回る。^[13]別の推定では、ChatGPTをすべてのGoogle検索クエリに統合すると、年間10tWhのエネルギーが消費され、これは150万人の欧州連合居住者の年間エネルギー使用量に相当する。^[12]

AIによる計算需要の増加は、水とエネルギーの使用量の増加を引き起こし、送電網への需要を大幅に増加させました。^[14] AI関連プロジェクトによるエネルギー需要の増加により、カンザスシティ^[15]とウェストバージニア州^[1]の石炭火力発電所は閉鎖を延期しました。ソルトレイクシティ地域の他の石炭火力発電所は、石炭火力発電所の廃止を最大10年延期しました。^[16]バージニア州とフランスの両国では、追加のデータセンターの「モラトリアム」を求めるべきかどうかについて環境論争が激化しています。^{[15] 2024年の}世界経済フォーラムで、OpenAIの幹部サム・アルトマンはスピーチを行い、エネルギー開発を増やすための大きな技術革新がなければAI業界は成長できないと述べました。^{[17] [18] [19]}

2024年、GoogleはAIへの取り組みの結果、ネットゼロ計画の主要目標を達成できず、 ^{[20] [21]}、AIの成長に起因する温室効果ガス排出量が48％増加しました。^{[14] [1]} MicrosoftとMetaも同様にカーボンフットプリントが増加しましたが、これもAIが原因です。^[1] AIモデルのカーボンフットプリントは使用されるエネルギー源に依存し、再生可能エネルギーを使用するデータセンターはフットプリントを削減します。^[7]多くのテクノロジー企業は、再生可能エネルギー源からエネルギーを購入することでエネルギー使用量を相殺していると主張していますが、一部の専門家は、公益事業会社は主張する再生可能エネルギーを、他の顧客向けの非再生可能源の増加に置き換えているだけだと主張しています。^[16] AIモデルのカーボンフットプリントの分析は、データセンターのカーボンフットプリントの一部として集計され、一部のモデルは他の業界のカーボンフットプリントの削減に役立つ可能性があるため、判断が困難なままです。 ^[22]または企業からの報告の違いによります。^[23]

化石燃料の発見や探査など、機械学習の一部の用途は気候変動を悪化させる可能性がある。^{[4] [11]}オンラインでのパーソナライズされたマーケティングにAIを使用すると、商品の消費量が増加し、世界的な排出量が増加する可能性がある。^[11]

AIチップ（GPUなど）は、従来のCPUチップよりも多くのエネルギーを消費し、多くの熱を放出します。^[1]非効率的に実装されたアーキテクチャを持つAIモデルや、効率の低いチップでトレーニングされたAIモデルは、より多くのエネルギーを消費する可能性があります。^[9] 1940年代以降、計算のエネルギー効率は1.6年ごとに倍増しています。^{[24]一部の懐疑論者は、AI効率の向上はAIの使用を増加させ、}ジェヴォンズのパラドックスにより二酸化炭素排出量を増加させるだけだと主張しています。^[22]

2024年9月、マイクロソフトはコンステレーション・エナジーとスリーマイル島原子力発電所を再開し、同発電所が生産する全電力の100%を20年間マイクロソフトに供給する契約を締結したと発表した。1979年に2号機原子炉の部分的なメルトダウンを経験した同発電所の再開には、米国原子力規制委員会による徹底的な安全審査を含む厳格な規制プロセスをコンステレーションが通過する必要がある。承認されれば（米国で初の原子力発電所の再稼働となる）、835メガワット超（80万世帯に十分な量）の電力が生産される。再開とアップグレードにかかる費用は16億ドルと見積もられており、2022年の米国インフレ抑制法に含まれる原子力発電への税制優遇措置に左右される。^[25]米国政府とミシガン州は、ミシガン湖のパリセーズ原子炉を再開するために約20億ドルを投資している。2022年から閉鎖されているこの発電所は、2025年10月に再開される予定である。スリーマイル島の施設は、原子力推進者であり、エクセロンの元CEOでコンステレーションのエクセロンからの分離の責任者であったクリス・クレインにちなんで、クレインクリーンエネルギーセンターと改名される予定である。^[26]

AIサーバーの冷却には大量の真水が必要となり、冷却塔で蒸発させる必要がある。^{[22] [23]}実際、AIを収容するデータセンターは、世界的にデンマークの6倍の水を消費すると予想されている。^[27] 2027年までに、AIは最大66億立方メートルの水を使用する可能性がある。^[28]ある教授は、10～50件の応答があるChatGPTの平均セッションでは、最大0.5リットルの真水が使用されると推定している。^{[22] [29] [30] GPT-3のトレーニングには70万リットルの水が使用された可能性があり、これは320台の}テスラ電気自動車の製造にかかる水フットプリントに相当する。^[29]

マイクロソフトがフェニックス近郊に建設を検討していたデータセンターの1つは、AIの利用増加により、毎年最大5,600万ガロンの淡水を消費すると予想されており、これは670世帯の水使用量に相当します。^[28]マイクロソフトはAIの影響で水の消費量を34%増加させた可能性があり、グーグルはAIの影響で水の使用量を20%増加させました。 [ ^{30] [7]}アイオワ州のデータセンタークラスターにより、マイクロソフトは地元の町の淡水使用量の6%を占めていました。^[30]

AIハードウェアの製造による電子廃棄物も排出に寄与する可能性があります。 ^[7] AIの急速な成長により、デバイスの劣化が早まり、有害な電子廃棄物が発生する可能性があります。^[31]ロボットのリサイクルなど、AIの一部のアプリケーションでは、電子廃棄物を削減できる可能性があります。^{[32] [33]}

2024年9月20日、マイクロソフトとコンステレーション・エナジーの間で、スリーマイル島と呼ばれる原子力発電所を再開する契約が承認された。ビル・ゲイツは、マイクロソフトがその電力を自社のシステム内や人々の家庭内でのOpen AIのサービス利用に利用するつもりであると述べた。^[34]

しかし、規制当局によると、この発電所の新たな命を繋ぐ重要な規制許可はまだ申請されていないという。^[34]この取引が成立すれば、スリーマイル島はマイクロソフトに80万世帯分の電力、つまり835メガワット相当のエネルギーを供給することになる。これは廃止された発電所が再開される初めてのケースであり、商業用発電所が単一の顧客に提供される初めてのケースでもある。^[35]

AIは、天気予報の改善、防災、天気追跡などを通じて、気候変動の影響を緩和する上で大きな可能性を秘めています。^{[36] [37]}気象学者の中には、再生可能エネルギーシステムなどのシステムの効率を向上させるためにAIを使用できると示唆する人もいます。^[13] Googleは、洪水の予測や交通の効率化など、気候変動の影響の一部をAIが緩和するのに役立つと主張しています。 ^[21]一部のアルゴリズムは、より激しいハリケーンの影響を予測したり、極地の氷の融解や森林破壊を測定したり、発生源からの排出物を監視したりするのに役立ちます。^{[11] [37]}機械学習プロジェクトの1つであるOpen Catalystプロジェクトは、再生可能エネルギー源のバッテリーストレージに「適切な低コストの電気触媒」を特定するために使用されています。^{[4] AIは、食品や}ファストファッションなど、環境に有害な産業のサプライチェーンと生産の効率も向上させる可能性があります。^[36]

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