人工知能（AI）分野は急速に拡大する一方で、世界の温室効果ガス排出量の2.1%から3.9%を占めています。しかし、グリーンAIは、その利点を損なうことなく、こうした環境コストを軽減する持続可能なソリューションを提供します。この記事では、グリーンAIのさまざまな特性と影響について解説します。
グリーンAIのメリット
コンピューティングやAIを炭素効率の良い方法で実現する方法を探求することが、グリーン人工知能の領域を定義する。これは、技術や人間の活動による環境への影響を軽減するだけでなく、持続可能なグリーンアルゴリズムの開発と展開を通じて気候変動に取り組むことを目指す、新興分野である。
それでは、グリーン AI の利点と課題を見てみましょう。
| 公式サイト限定 | チャレンジ |
| あなたが使用します エネルギー効率の高いAI 組織の環境、社会、ガバナンスの目標を取得します。 | 発展途上国におけるデータの課題 データの品質に影響を与える. |
| 生産性と 農家の持続可能性 データ主導のソリューションで食品生産者を支援します。 | 機密性の高いデータを取り扱う プライバシーが必要 およびセキュリティ保護。 |
| 都市生活の質の向上 道路の安全、廃棄物、公共サービスなどの都市管理の側面を最適化することにより。 | AIと環境科学のスキルを持つ専門家が必要とされており、その不足が開発の妨げとなっている。 |
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グリーン AI の目的は何ですか?
Green AI は、環境への影響を軽減することを目的として、3 つの主要な目標とそれに応じた実践に重点を置いています。
1. AIシステムの環境への配慮と資源効率を積極的に向上させるため、2つのアプローチを実施する。1つ目は、データセンター、アルゴリズム、ハードウェアの改善。2つ目は、グリーンエネルギーとクラウドコンピューティングまたはエッジコンピューティングの活用。
2．AIモデルの計算負荷と費用負担を軽減するため、誰もがAIを利用しやすく、手頃な価格で利用できるようにするための戦略を策定する。そうすることで、誰もが革新的なAIソリューションを開発できるようになる。
3. AIを気候変動、生物多様性の喪失、さらには社会正義といった喫緊の地球規模の問題に取り組むためのツールとして活用することで、 AIの目標が人間の価値観や倫理観と一致するようにすることが不可欠である。
これらの機能を善のために活用することで、グリーン AI のメリットは、AI が環境や社会に与える影響を最適化することにつながります。
生成AIの二酸化炭素排出量を削減する持続可能な実践
生成 AI は、テキスト、画像、音楽、コードなどのコンテンツを作成できる強力なテクノロジーです。ただし、学習と動作には大量のデータと強力なコンピューターが必要なため、環境に大きな影響を与えます。その結果、大量のエネルギーが使用されます。したがって、生成 AI からの炭素排出量を削減する持続可能な方法を使用し、慎重に管理することが重要です。
AI の持続可能性を向上させる方法をいくつか紹介します。
1.現在のサービスプロバイダーは、多くのエネルギーと大量のリソースを投入して大規模なモデルを構築し、それを再利用しています。多くの企業はクラウドデータとコンピューティングを通常利用できるため、ゼロから自社で構築する必要はありません。
2.既存のモデルに特定のコンテンツを追加することで、既存のモデルを改善できます。これは、最初から大規模な新しいモデルをトレーニングするよりもはるかに少ない電力で済みます。また、従来のモデル作成方法では見られないような形で、ビジネスの価値を高めることにもつながります。
3.エネルギー消費量を削減し、同時にコスト削減にも繋げる方法として、TinyMLを使えば、低消費電力の小型デバイス上で機械学習モデルを直接実行できます。こうすることで、大型コンピュータとの間でデータをやり取りする必要がなくなります。これらの小型デバイスは、CPUやGPUといった大型部品に比べて、消費電力が1000分の1以下です。
4. 大規模モデルの重要性を検討し、より多くのエネルギーを消費する価値があるかどうかを判断します。システムが3倍の電力を消費して性能が1～3%しか向上しない場合、そのアプローチを採用する正当な理由はありません。問題解決のためのさまざまな方法を検討することで、機械学習や人工知能を使用する必要がない場合もあります。
5．生成型AIの利用は慎重に行うべきです。機械学習や自然言語処理は医療や災害予測には役立ちますが、ブログ記事の執筆に関してはあまり効果的ではありません。コンテンツ作成にこれらのツールを使用することが本当に必要で、費用に見合う価値があるのかを慎重に検討する必要があります。なぜなら、これらのツールは人々の役に立つどころか、世界に多くの問題を引き起こす可能性があるからです。
6.クラウドサービスやデータセンターの電力源を確認しましょう。再生可能エネルギーを使用している場所でAIやソフトウェアを使用することで、二酸化炭素排出量を削減できます。これにより、運用時の排出量を4分の3削減できる可能性があります。Googleは、2030年までにクリーンエネルギーのみで稼働するデータセンターをケベック州に建設中です。
7．すべての研究機関、AIサービスを提供する企業、そして人工知能を利用する企業は、自らが排出する二酸化炭素の量を計算するべきである。二酸化炭素の使用量を記録し、その情報を共有することで、顧客はAI関連の案件で協力するかどうかを決定する際に、十分な情報に基づいた判断を下せるようになる。
8.生成型AIを活用して、よりクリーンなエネルギーへの移行を加速させる。この技術は、人々が必要とするエネルギー量を予測したり、天候を考慮した設計を改善することで再生可能エネルギー源からのエネルギー生成量を増やしたりすることができる。しかし、あらゆる場面で必要となるわけではない。多くの場合、基本的なAI診断技術の方が環境に優しく、より効果的である。
また、 ChatGPTが1日にどれくらいのエネルギーを消費するかについても調べてみてください。
レッドAIとグリーンAIの比較：持続可能な効率化を推進
変化と拡大を続ける AI の分野では、プログラマーや開発者が、より優れた、より洗練された AI システムの開発に懸命に取り組んでいます。しかし、この取り組みは環境に良い影響と悪い影響の両方を与え、レッド AI とグリーン AI と呼ばれるものが生まれました。レッド AI は、現代の自動車のスポーツ設定と同様に機能し、経済性よりもパワーを優先します。
以下は、Red AI と Green AI の違いを示す表です。
| 側面 | レッドAI | グリーンAI |
| 目標 | 最先端の結果を達成するには | 高品質の結果を達成するには |
| 特性 | 大規模で複雑なモデル。 高いデータおよびコンピューティング要件。 データ主導の意思決定 | 小型でシンプルなモデル。 データとコンピューティングの要件が低い。 環境社会影響評価 |
| 公式サイト限定 | 経済効率と競争力を高める | エネルギー使用量と二酸化炭素排出量を削減 |
| 探求と創造の限界を探る | AIの進歩へのアクセスと包括性を向上させる | |
| チャレンジ | 雇用保障とプライバシー保護に関する懸念が高まる | アルゴリズムの偏りを徹底的に調査し、対処する必要がある |
| AI研究の初心者にとって障害となる | AI専門家によるさらなる革新と独創性の要求 | |
| 費用 | モデルの開発、トレーニング、実行にかかる高額な費用 | モデルの開発、トレーニング、実行にかかる費用が低い |
| 精度 | タスクとデータセットが豊富 | タスクとデータセットについて中程度から高い |
| 効率化 | データとコンピューティングの消費効率が低い | データとコンピューティングの消費効率が高い |
| トレーニングと予測時間の効率が低い | トレーニングと予測時間における高い効率 |
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その他のグリーンテック用語
AI 手法の持続可能性を向上させるための環境への影響に関連する用語は他にもあります。
グリーンITとは何ですか?
グリーンITとは、環境に配慮した方法でコンピュータや類似製品を製造・使用することを意味します。環境への負荷が少ない素材を使用し、エネルギーを節約し、資源を保護するとともに、これらの製品の適切なリサイクルや廃棄方法を確保することも含まれます。
データセンターのエネルギー効率の向上と、データセンター内でのさまざまなグリーンコンピューティング戦略の活用は、グリーンITに含まれます。これには、仮想化の利用、クラウドコンピューティング技術の導入、環境に配慮したデータストレージとネットワークの構築といった取り組みが含まれます。
グリーンインテリジェンスとは何ですか?
自然界の革新技術と人工知能を融合させた「グリーンインテリジェンス」は、環境や社会に関する問題に取り組んでいます。エネルギー生産、農業、建築設計などの分野で、スマートな手法を用いて問題を解決します。
グリーンインテリジェンスは AI と機械学習の環境への影響をどのように軽減するのでしょうか?
グリーン インテリジェンスは、さまざまな方法で AI と ML の環境への影響を軽減できます。
1. AIおよびMLシステムからのエネルギー使用量と排出量を削減するために、より優れたハードウェア、ソフトウェア、アルゴリズムを使用して、発電と補償戦略の両方で再生可能エネルギー資源を活用することができます。
2. 農業、木工、エネルギー輸送などのさまざまな分野で、人工知能 (AI) と機械学習 (ML) を使用して環境の問題を解決できます。
3．人々、団体、そしてリーダーたちが環境についてより深く理解し、行動を起こせるようにするためには、適切な環境情報を提供することが重要です。つまり、単に事実を伝えるだけでなく、それらの事実が何を意味するのかを理解させる必要があるということです。
Green AI Cloudとは何ですか?
これは、環境への負荷を最小限に抑えつつ、クラウドコンピューティングにおいて人工知能を活用することを意味します。再生可能エネルギーの利用、より優れたハードウェアやソフトウェアの採用などによって、AIプログラムが消費する二酸化炭素とエネルギーの量を削減しようと試みています。
グリーンAIクラウドの例としては、
1. Green AI Cloudは、水と風力エネルギーのみを使用して、人工知能向けに非常に高速かつ環境に優しいスーパーコンピューティングを提供するクラウドサービスです。また、余剰熱を工業製品の製造に利用できる温かい液体に変換します。
2. Cerebras Systemsは、Wafer Scale Engine 2という名称の、世界最大かつ最速のAIチップを提供しています。このチップは、通常のチップよりも10,000万倍高速にAI処理を行い、消費電力も少なくて済みます。
グリーン AI は、持続可能性と技術の進歩の両方を重視した考慮事項と戦略目標の調和を目指しています。ただし、ルールと規制がないため、課題が生じます。したがって、説明責任を育み、創造性を育むことは、業界全体でグリーン AI の原則の統合を推進するとともに重要です。このような興味深いトピックについて詳しくは、引き続きブログ投稿をお読みください。
