人工知能（AI）の進展により、私たちが技術とのインタラクションを行う方法が革新されました。ライトを点けるなどの簡単な作業から複雑な音声指示まで、AIは私たちの日常生活の重要な一部となりました。しかし、これらの看似容易な相互作用の背後には、膨大な資源、労働力、そしてアルゴリズムの処理が存在しています。
2018年、ケイト・クロフォードとヴラダン・ジョレールが、AIシステムがさえも簡単なタスクを実行するために必要な資源の巨大さについて書きました。AIの運用にかかるエネルギーと労働力の規模は、同じタスクを実行するために人間が必要とするものをはるかに超えています。2021年になると、この産業の成長がいかに指数関数的であるかが見えてきます。
最近の分析によると、大規模なAIモデルのトレーニングに使用される計算能力は、過去6年間で大幅に増加しています。実際に、これはMooreの法則よりも300,000倍速く増加しているとされており、Mooreの法則は計算能力が約2年ごとに倍増する傾向を説明しています。この計算能力の急激な成長は、大量のデータの処理と「学習」に不可欠です。
AIが進化するにつれて、これらのシステムのエネルギー消費量も増加しています。AIの電力消費量について正確な数字を把握するのは難しいですが、報告によれば、2021年にはAIがGoogleの総電力消費量の10～15%を占めました。これは年間約2.3兆ワット時に相当し、アトランタの規模の都市の電力使用量と同等です。
AIのエネルギーへの飢餓感は、将来の予測でも明らかです。AIサーバーチップの一流メーカーであるNvidiaは、2027年までに年間150万台のAIサーバーユニットを出荷すると予測されています。これらのサーバーがフル稼働している場合、年間少なくとも85.4兆ワット時の電力を消費し、多くの小国のエネルギー使用量を超えます。
エネルギー技術の突破口がますます緊急になっています。OpenAIのCEOであるサム・アルトマンは、AIのエネルギー需要を持続させるためには核融合技術または大規模な規模での非常に安価な太陽エネルギーが必要だと提案しています。アルトマン自身もこの突破口をもたらすために核融合ベンチャー企業Helion Energyに投資しています。
一方、AIの高い電力消費は制約要因のままです。エネルギーや財政面でのAIの使用コストは、洗練されたAIモデルへの広範なアクセスを制約します。AIモデルの計算コストが上昇するにつれて、Googleなどのテック大手がこれらのモデルを一般に提供することに慎重なのも理解できます。
AIの未来は信じられないほどの可能性を秘めていますが、これらのシステムに関連するエネルギー需要とコストに取り組むことが、持続可能な開発にとって重要です。エネルギー技術の突破口を目指す一方で、AIの成長が環境や資源に対して犠牲になることがないようにする必要があります。
FAQ:
1. 人工知能（AI）は技術にどのような影響を与えていますか？
– AIは私たちが簡単な作業を行ったり、複雑な音声指示を行ったりするなど、技術とのインタラクションを革新しました。
2. AIシステムがタスクを実行するためにどのくらいのリソースと労働力が必要ですか？
– ケイト・クロフォードとヴラダン・ジョレールは、AIシステムがさえも簡単なタスクに対しても膨大なリソースと労働力を必要とすることに気付きました。
3. 大規模なAIモデルのトレーニングに使用される計算能力はどれくらい速く増加していますか？
– 最近の分析によれば、大規模なAIモデルのトレーニングに使用される計算能力は、Mooreの法則よりも300,000倍速く増加しています。Mooreの法則は計算能力が約2年ごとに倍増する傾向を説明しています。
4. AIシステムの電力消費量はどれくらいですか？
– 正確な数字を把握するのは難しいですが、報告によれば、2021年にはAIがGoogleの総電力消費量の10〜15％を占めました。これは年間約2.3兆ワット時に相当します。
5. AIの電力消費量の予測はどうなっていますか？
– Nvidiaは2027年までに年間150万台のAIサーバーユニットを出荷すると予測されており、これがフル稼働している場合、少なくとも85.4兆ワット時の電力を消費します。
6. AIのエネルギー需要を持続させるためにはどのようなエネルギー技術の突破口が必要ですか？
– OpenAIのCEOであるサム・アルトマンは、核融合技術または大規模な規模での非常に安価な太陽エネルギーが必要だと提案しています。アルトマン自身もこの突破口をもたらすために核融合ベンチャー企業Helion Energyに投資しています。
7. AIの高い電力消費がアクセス可能性にどのような影響を与えますか？
– AIモデルの高い電力消費は、計算コストが上昇し、洗練されたAIモデルへの広範なアクセスを制限します。Googleなどのテック大手は、これらのモデルを一般に提供することに慎重です。
定義:
– 人工知能（AI）: 機械による人間の知能プロセスのシミュレーションであり、音声認識、問題解決、学習などのタスクを含みます。
– 計算能力: コンピュータシステムの計算能力で、通常は1秒あたりに行うことができる演算の量で測られます。
– Mooreの法則: マイクロチップ上のトランジスタの数が約2年ごとに倍増するという観察結果であり、計算能力の指数関数的な成長をもたらします。
– テラワット時: 1兆（10^12）ワット時の電力単位。
関連リンク:
– OpenAI: 人工汎用知能を進めることを使命とする組織OpenAIの公式ウェブサイト。
– Nvidia: グラフィックス処理ユニット（GPU）とAIハードウェアの一流メーカーNvidiaの公式ウェブサイト。
– Google: 検索エンジンやAIの取り組みで知られる多国籍技術企業Googleの公式ウェブサイト。
[埋め込み]https://www.youtube.com/embed/Ot8VOUuaNQw[/埋め込み]
The source of the article is from the blog coletivometranca.com.br