Kevin TopolskyAIの持続可能性の潜在性
すべてのデジタルテクノロジーはエネルギーを消費しますが、これらは持続可能性を促進し、炭素フットプリントを削減するためにも活用できます。国連の開発アジェンダによると、デジタルテクノロジーは再生可能エネルギーと組み合わせることで温室効果ガス排出量を最大15%削減する可能性があります。デジタルテクノロジーや再生可能エネルギーを活用することで、低排出農業の開発や気候変動に強い農業の推進が進み、特に開発途上国に大きな利益をもたらすことができます。
革新的テクノロジーの環境への影響
持続可能なAIとは対照的に、Bitcoinマイニングで使用されるブロックチェーン技術は環境に非常に有害であるとされています。研究によると、Bitcoinの市場価値1ドルあたりの地球規模の気候影響は、牛肉生産や石油の燃焼などの活動からの排出量と同等です。このような技術によって引き起こされる環境の悪影響を軽減することは、より環境に優しい未来にとって重要です。
AIの排出量への懸念
人工知能モデルが急速に大きくなるにつれて、これらのモデルのトレーニングと使用に伴う炭素フットプリントが増加しています。大規模なAI言語モデルのトレーニングに関連するエネルギー消費と排出量は、重要な環境問題を引き起こしています。再生可能エネルギー源の利用や効率の向上を通じて、AIテクノロジーの炭素フットプリントを削減する取り組みは、持続可能な未来のために不可欠です。
水消費の課題
排出物に加えて、AIモデルの膨大な水消費は、追加の生態学的負担を引き起こします。ChatGPT-3やChatGPT-4などのAIモデルのトレーニングには、数百台の車両の水使用に匹敵する膨大な量の水が必要です。AIプロセスでの水消費の管理は、これらの技術の環境への影響を緩和するために不可欠です。
持続可能なAIの推進
太陽光などの再生可能エネルギー源への移行は、AIモデルのトレーニングおよび利用の炭素フットプリントを大幅に削減することができます。機械学習プロセス中のエネルギー消費の監視など、持続可能な実践の実施は、AIの環境持続可能性をさらに向上させることができます。緑色のデータセンターや再生可能エネルギーオプションの利用を奨励することは、人工知能へのより持続可能なアプローチを育む上で重要です。
