人工知能の急速な拡大に伴い、環境保護団体は人工知能モデルが消費するエネルギー量について警鐘を鳴らし始めている。しかし、このような警告は実際の数字に基づく必要がある。Digiconomistの創設者であるアレックス・デ・フリースによる新しいレポートは、AIが環境に与える影響の拡大を定量化することを試みている。
暗号通貨マイニングのエネルギー消費量も追跡しているデフリースは、AIモデルのトレーニング段階が最もエネルギーを消費すると述べている。これは、プログラムが1つのプロンプトに答える前に、大規模なデータセットを供給するときである。しかしドゥ・ブリースは、AIが実世界のデータに対してテストされる推論段階は、AIモデルのライフサイクルコストに大きく寄与する可能性があるにもかかわらず、環境保護団体からそれほど注目されていないと主張している
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“デジタルトレンドの予期せぬ結果を明らかにする “という目的でDigiconomistが創刊されてから9年が経った。この9年間の大部分において、ビットコインなどのデジタル資産の持続可能性は、デジコノミストによる調査の重要な焦点であった…
– Digiconomist (@DigiEconomist) 2023年10月10日
デ・フリースはTCNに対し、「AIの二酸化炭素排出量に関する数字がいくつか発表されていますが、いくつかの懸念はあるものの、少なくともこれまでのところ、それを裏付けるような内容はありませんでした」と語った。「非常に難しいことではあるが、私はそこに足を踏み入れ、光を当ててみようと考えた。
「数字を出すのは暗号通貨とは全く違う」と彼は付け加えた。
AI開発者たちは、暗号通貨会社と同じように、再生可能エネルギーを生産するよう電力会社に影響を与えると主張することが多い。しかし、何百台ものコンピューターやサーバーを収容するために必要な大規模データセンターの建設コストは、地域経済にとって雇用など何ももたらさない。
「データセンターを運営するのに人手は必要ないし、データセンターの隣にいる必要もないので、新たなビジネスが生まれることもない。「データセンターの隣にいる必要がないため、新たなビジネスを呼び込むこともできない。
デ・フリース氏は、大量のエネルギーを消費する産業に関する環境コミュニティの対応時間や、2017年のバブル崩壊後に行われたビットコインに対する生態学的精査と今日のAIをめぐる誇大広告との違いを強調した。
「ビットコインの電力消費に関する最初のヘッドラインは、最初のビットコインバブルが起こった2017年か2018年のようだった。「環境保護団体が真剣に関与し始めるまでには、2022年の後半までかかった」。
今月初め、AP通信の報告によると、ChatGPTに使用されているようなデータセンターは、5～50回のプロンプトごとに約500ミリリットルの水を消費するという。AP通信は、OpenAIのデータセンターは、地元のトウモロコシ畑に水を供給するアイオワ州の同じ水域の近くに位置していると言われていると指摘した。
デ・ブリースや他の人々がAIのエネルギー消費に注目を集めようとしている一方で、ブロックチェーンのエネルギー消費と同様に、この懸念は誇張されすぎていると指摘する人もいる。
HIVEリサーチ・ディレクターのアダム・シャープは以前、TCNに対し、ビットコインが2020年までに世界のエネルギーを100％消費するという2017年のニューズウィーク誌の予測を引き合いに出しながら、「AIのエネルギー消費に関する終末論的な予測は平坦なものになるだろう」と語った。
「この技術は非常に新しく、効率は今後数年で劇的に改善するだろう」とシャープは語った。
デ・ブリース氏は報告書の中で、AI技術やハードウェアの改良がテクノロジーの環境問題を解決すると期待するのは禁物だと警告している。
「ハードウェアとソフトウェアの効率改善によって、AI関連の電力消費の長期的な変化が完全に相殺されると期待するのは、楽観的すぎるだろう。「これらの進歩は、効率の向上がAI需要の増加につながり、総資源使用量を削減するよりもむしろ増加させるというリバウンド効果を引き起こす可能性がある。
デ・フリース氏は、AIの電力消費に関する見出しが増えるにつれ、暗号通貨から学んだ環境保護団体が注意を払うようになることを期待している。しかし、利用可能なデータが限られているため、AIのエネルギー消費に関する問題を後回しにする団体も出てくるかもしれないとデ・フリースは言う。
今のところ、数値は小さいので、”まだ小さいのに、なぜこんなことを重要課題にする必要があるのか？”と主張することはできる。「しかし、この問題は長くは続かないだろう。
デ・フリースは、人々がAIを使用する際、持続可能性を重要な要素と考え、その他の既知の制限や懸念事項を考慮することを望んでいる。AIツールがユビキタス化するにつれ、研究者たちはデータのプライバシー、AIが偏った回答や人種差別的な回答をするパターン、幻覚としても知られる偽情報の生成について警鐘を鳴らしている。
「多くの誇大広告があり、それが新興テクノロジーの最大の特徴だと思います」とデ・ブリースは言う。「誰もがいつも誇大広告と乗り遅れることへの恐怖に惑わされ、何かをしなければならないのに、エンドユーザーのことをすっかり忘れてしまう。
ブロックチェーンにまつわる誇大宣伝になぞらえて、デ・フリースはAIを世の中のあらゆる問題を解決する銀の弾丸のように考えないよう注意を促した。
「AIが世の中のあらゆる問題を解決する特効薬だと考えてはいけないと彼は言う。「分散型データベースが必要な場合とそうでない場合、また、AIが必要な場合とそうでない場合、バックエンドに非常に大きなモデルが必要な場合とそうでない場合が明確に分かれるだろう」
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