人工知能 (AI) が登場してからまだ日が浅いですが、その変革の可能性から、すでにゲームチェンジャーと見なされています。しかし、その開発、保守、廃棄はすべて、大きな二酸化炭素排出量の原因となります。このため、人々は AI の環境への影響を懸念しています。このブログでは、この隠れたジレンマを深く掘り下げていきます。
人工知能の実際の環境への影響：マイナスとプラス
あらゆるAIの背後には、膨大なエネルギー消費と二酸化炭素排出量を伴うプロセスが存在する。現在、AIデータセンターは24時間7日稼働しており、そのエネルギーの大部分は化石燃料由来である。これらのデータセンターは、世界の温室効果ガス排出量の約2.5～3.7%を占めている。
OpenAIの研究者によると、最高のAIモデルを訓練するために必要な計算能力は、2012年以降3.4ヶ月ごとに倍増していると聞けば、きっと驚かれるでしょう。マサチューセッツ大学アマースト校の専門家による最近の研究では、さまざまな大規模AIモデルの訓練が環境に与える影響についても調査されました。その結果、このプロセスによって62万6000ポンド以上の二酸化炭素が排出される可能性があることが判明しました。これは、平均的なアメリカの自動車が生涯で排出する量のほぼ5倍に相当します。
以下の表は、AI の主なプラスの影響とマイナスの影響を表しています。
| プラスの影響 | 悪影響 |
| 森林破壊、山火事、野生動物の病気との闘い、生物多様性の監視を支援します。 | トレーニング中の電力消費量が多い。 |
| 循環型経済の取り組みを奨励します。 | 水や原材料などの資源使用量が増加する可能性があります。 |
| 農業、輸送、廃棄物管理プロセスを最適化します。 | 電子廃棄物の発生に寄与します。 |
| エネルギー使用パターンを予測し、エネルギー効率を向上させます。 | 既存の環境問題を悪化させる可能性があります。 |
| 再生可能エネルギー源のパフォーマンスを向上します。 | トレーニングに膨大な計算時間がかかると、AI の排出量が増加します。 |
| 電力供給を管理し、信頼性を高めます。 | トレーニング データに偏りがあると、AI アルゴリズムによる決定に偏りが生じる可能性があります。 |
| 持続可能な農業のために土壌を分析し、収穫量を予測し、害虫を特定します。 | AI の使用が増えるにつれてエネルギー需要が高まります。 |
| 効率的な災害対応を支援します。 | 淡水集約型のトレーニングは水不足の一因となります。 |
| 新しい材料の作成を容易にします。 | 航空機に匹敵する二酸化炭素排出量を生み出し、社会的に疎外されたコミュニティに影響を及ぼします。 |
| 生物多様性保全の取り組みを支援します。 | エネルギーの消費は大気汚染につながります。 |
人工知能が環境に与える悪影響
AIの主な欠点は、AIモデルの維持に大量のエネルギーを消費するデータセンターに関連しています。通常の建物と比較すると、データセンターは1フロアあたり約10～50倍のエネルギーを消費します。GPT-4のような大規模言語モデル（LLM）が大きくなるにつれて、これらのデータセンターのエネルギー消費量は増加し続けています。AIに関連する環境上の課題についていくつか議論してみましょう。
1. エネルギー消費量の増加
AI モデルのトレーニングには大量の電力が消費されますが、そのほとんどは化石燃料から生産されます。その結果、温室効果ガスの排出量が増加します。
米国エネルギー効率・再生可能エネルギー局によると、AI関連のデータセンターを含め、データセンターは米国の総電力使用量の約2％を占めている。
2. 資源消費の増加
製造業などの業界で AI を使用すると、水や原材料などの資源の消費量が増加する可能性があり、環境に悪影響を与える可能性があります。
AIのトレーニングにはGPU（グラフィックス処理ユニット）も不可欠です。GPUの製造には、希少金属と大量の水が必要となります。
3. 電子廃棄物の増加
この廃棄物には、鉛、水銀、カドミウムなどの有害化学物質が含まれています。これらは水や土壌を汚染するだけでなく、人間や自然環境にも深刻な害を及ぼす可能性があります。
世界経済フォーラムの予測によると、2050年までに年間1億2000万トン以上の電子廃棄物が発生する見込みです。これを防ぐためには、電子廃棄物の管理とリサイクルを改善する必要があります。
相互参照：人工知能技術を用いた最新の電子廃棄物管理
4. 自然生態系への影響
自動運転車や配送ドローンなどのAIは、動物や自然に害を及ぼす可能性がある。これは、特に商品が迅速かつ頻繁に配送されるeコマースにおいて、廃棄物や消費量の増加につながる可能性がある。
農業におけるAIは、肥料や農薬の過剰使用につながる可能性もある。これは水、土壌、生物多様性に悪影響を及ぼす。環境分野でのAI利用は倫理的な懸念も引き起こす。AIの利点と自然保護のバランスを取り、両者が共存できるようにする必要がある。
5. 二酸化炭素排出量の増加
AI オペレーションは大量のエネルギーを消費するため、二酸化炭素排出量増加の主因となっています。新世代の AI モデルのトレーニングには数百万時間の計算時間が費やされており、これによりエネルギー消費がさらに増加しています。
多くの場合、このエネルギーの生産は天然ガス、石油、石炭、または水力発電に依存しており、これらはすべてAI排出の主要な発生源である。
6. 意思決定における偏見の促進
あらゆるAI対策における最大の課題は、AIが偏った判断を下す可能性に関係している。AIアルゴリズムは、学習に用いるデータに大きく依存している。偏った判断は、このデータに偏りをもたらす可能性がある。
AI を使って環境を制御することは、一連の倫理的な懸念を引き起こします。AI のアルゴリズムが環境保護よりも経済成長を優先するデータでトレーニングされた場合、長期的な環境の健全性よりも短期的な経済的利益を優先する可能性があります。
関連項目：AIにおけるバイアスにどう対処すべきか？
7. エネルギー需要の増加
現在の傾向は、AI が徐々に私たちの生活の中で支援ツールとしての地位を獲得していることを示しています。時間の経過とともに、AI の使用はさらに増加し、エネルギー需要も増加します。したがって、AI は温室効果ガス排出の大きな要因となります。
例えば、現在のAIのトレンドが続けば、2027年までにNVIDIAは年間約1.5万台のAIサーバーを出荷する可能性がある。これらのサーバーは年間約85.4テラワット時の電力を消費する可能性があり、これは多くの小国のエネルギー消費量を上回るだろう。
8. 水の浪費と大気汚染への寄与
AIモデルのトレーニングには大量の真水が必要であることをご存知ないかもしれません。これは水の無駄遣いにもつながります。最近の研究によると、ChatGPTはデータセンターの冷却のために、20～50の質問と回答ごとに約500mlの水を必要とします。この水は化学物質や廃棄物で汚染される可能性があるため、再利用するには追加の処理が必要になる場合があります。
この研究では、GPT-3の学習に700,000万リットル以上のきれいな水が消費された可能性も指摘されている。残念ながら、水は使用中に蒸発し、再利用することはできない。これは水不足の問題をさらに悪化させる。AIが使用するエネルギーも、特に再生不可能なエネルギー源を使用している場合は、大気汚染の一因となる可能性がある。
また、学校や大学に通う学生として二酸化炭素排出量を削減する方法もチェックしてみてください。
9. 説明責任と透明性が欠如している
AIの開発と利用は、しばしば透明性や説明責任を欠いている。多くの企業は、AI技術が引き起こす可能性のある環境被害よりも、自社の経済的利益と競争力を優先している。
AIは複雑であり、その複雑さゆえに、ユーザーはAIの真の環境負荷を把握するのに苦労する。さらに、AI開発に用いられる隠蔽されたデータや秘密裏に行われる学習方法は、AIの二酸化炭素排出量や環境影響の正確な評価を妨げている。AIが環境問題に配慮したものとなるよう、透明性のある手続きと法律を策定・実施する必要がある。
10. 歴史的に疎外されてきたコミュニティに害を及ぼす可能性がある
この技術は様々な分野で利用されており、航空業界と同程度の二酸化炭素排出量を発生させています。こうした排出量の増加は、特に歴史的に社会的に疎外されてきた、汚染のひどい地域に住む人々にとって有害です。彼らは汚染に伴う健康リスクに対してより脆弱なのです。
関連記事：ChatGPTの大量の水を消費するデータセンターが水資源を枯渇させている
人工知能が環境に与えるプラスの影響
マイナス面ばかりにとらわれないでください。プラス面もたくさんあります。気象衛星からのデータなど、膨大な量のデータを分析する機能があります。これに関連するその他のプラスの影響については、以下で説明します。
1. 気候変動の緩和
AIは、自然保護と自然災害対策において大きな可能性を秘めています。気候変動の監視をより迅速かつ広範囲に行うことを可能にし、そのデータは自然災害の正確な予測に役立ちます。これにより、効率的な避難が促進されるだけでなく、被害を最小限に抑えることができます。以下に、AIが気候変動の緩和に役立ついくつかの方法を示します。
- 森林破壊との闘い: 衛星画像を分析することで、次のような組織を支援します。 WWF AIを使用するなど 森林の先見 違法な森林伐採を検出し防止します。
- 山火事との戦い: カメラ映像などのデータを分析することで、山火事の場所を特定し、その拡大を予測することができます。これにより、消防士はより効果的に対応できるようになります。
- 野生動物の病気の検出: 野生動物の病気の兆候を素早く特定します。これは早期発見と予防に非常に役立ちます。
- 生物多様性の追跡: AI をドローンや衛星映像と組み合わせると、動物の行動の変化を効率的に監視できます。さまざまな動物の個体群を追跡できるだけでなく、生物多様性への脅威を特定することもできます。
- 乱獲の防止: のような AI ツール スマートボートイニシアチブ 漁業慣行を監視し、違法漁業を防止するのに役立ちます。
2. 循環型経済への貢献
循環型経済に貢献するためには、
- リサイクル可能なものの識別と回収: AI 誘導ロボットは、リサイクル可能なものをより速く、より効率的に分別します。リサイクルを促進し、温室効果ガスの排出を削減するのに役立ちます。
- 水のリサイクルと再利用： AI ツールを使用して水質を監視できます。汚染を早期に検出し、水処理プロセスを支援します。
3. 運用の最適化
さまざまな分野にわたって業務を最適化します。
- 農業： この分野では、土壌や天候に関するデータを取得するために AI ツールが使用されています。これにより、精密農業が強化されるだけでなく、収穫量も増加します。
- 交通： このツールは、ルートを最適化し、交通渋滞を軽減するために使用することができ、全体として、輸送による排出量を最小限に抑えます。
- 廃棄物管理： AI を使用すると、需要を予測し、在庫を最適化できます。これにより、廃棄物管理プロセスが強化され、廃棄物が削減され、効率が向上します。
4. エネルギー効率の向上
以下の点は、AI がどのようにこの効率性を向上させることができるかを示しています。
- エネルギー使用量の予測: エネルギー消費パターンを予測し、エネルギーを節約できる領域を特定できます。
- 冷却システムの最適化: Google などの企業は、AI を使用して冷却システムを最適化しています。これにより、エネルギー消費が削減されるだけでなく、二酸化炭素排出量も削減されます。
5. 再生可能エネルギーの支援
また、太陽光や風力などの再生可能エネルギー源の普及もサポートします。エネルギー生産を予測し、パフォーマンスを向上させ、メンテナンスを合理化することでこれを実現します。
例えば、GEリニューアブルエナジーは風力タービンにAIを活用しています。これらのタービンにはセンサーとAIアルゴリズムが搭載されており、風況の変化を予測できます。そして、それに応じてタービンの運転を調整します。この予測能力は、発電量を向上させるだけでなく、タービンの効率的な稼働も保証します。
6. スマートグリッドの支援
AIは電力網のスマート化に貢献します。センサーやメーターからの情報を分析することで、電力会社は電力の供給と需要を適切に管理できるようになります。これにより、エネルギーの無駄がさらに削減され、信頼性が向上します。
マイクロソフトは、データセンターのエネルギー効率を高めるためにもAIを活用している。同社は持続可能性目標の一環として、2030年までにカーボンネガティブ（二酸化炭素排出量実質ゼロ）を目指している。
7. 持続可能な農業の支援
AIは持続可能な農業において大きな助けとなる可能性があります。どのように役立つのか、きっと気になっていることでしょう。AIは土壌データを分析して作物の収穫量を予測できます。また、害虫や病気の発生を検知することも可能です。農家が作物の生産量を最大化できるよう支援し、肥料や農薬の使用量を最小限に抑えることを促進します。
FarmWiseは、持続可能な農業におけるAI活用の好例です。AI搭載ロボットを用いて、畑の雑草を正確に識別し除去しています。これにより、化学除草剤の使用量を削減し、持続可能な農業手法を支援しています。
8. 災害対応への支援
AIは技術進歩を加速させる力を持っています。これは災害対応において大きな変革をもたらす可能性を秘めています。AIツールは、気候変動、浸食、地滑りといった主要な環境現象について正確な予測を提供できます。災害発生に関するより正確な知識があれば、災害への対応準備もより万全になるでしょう。
9. 新しい素材の作成
この技術は、環境に優しい素材の開発にも役立ちます。軽量性や強度など、特定の特性を持つ素材を設計することが可能です。こうした素材は、建築や航空宇宙分野で活用できます。
再生可能な資源から材料を作ることができれば、化石燃料への依存も減ります。これにより、材料の生産に伴う環境への悪影響も最小限に抑えられます。
10. 生物多様性の促進
これはAIがもたらす主要な環境への好影響の一つです。AIは様々な生態系や生物種の保護に役立ちます。大量のデータを分析することができ、この能力を利用して、様々な生態系や生物種に関連する個体数、生息地、脅威に関するデータを分析します。
さて、AIと環境の持続可能性の関係について議論しましょう。それは、両者が共存できるかどうかを判断するのに役立ちます。
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AIで環境の持続可能性は可能か？
はい、 AIは環境の持続可能性を向上させる上で非常に役立ちます。AIが環境の持続可能性を実現できるいくつかの方法については、以下で説明します。
- 農業では、環境条件や作物の収穫量を監視できます。水や肥料の使用を減らすことにも役立ちます。
- 水の使用を最適化し、 効率的な水資源管理管理コストと環境への影響を低減することを目指します。
- 製造業では、 正確なシステム設計を行うこれにより、生産時の廃棄物とエネルギー使用量を削減できます。
- 熱をリサイクルし、占有状況を追跡することで、建物のエネルギー使用を最適化できます。 施設管理に最適です。
- 衛星画像を活用したAIが 土地利用や作物の病気の変化を検出する 早い段階で。これは土地の持続可能な利用に役立ちます。
- それができる 大気汚染を監視する レベルを監視し、都市部の住民に汚染源について警告します。
- できます エネルギー供給を効率的に管理する 再生可能エネルギーの生産予測も改善しました。
- 汚染を早期に検出し、 温室効果ガスの排出を削減する 車両から。
- それは助けることができます 天然資源を節約するこれは、農業投入物の合理化、製造における無駄の削減、建物におけるエネルギー使用の最適化によって実現されます。
こちらもご覧ください：エネルギー効率化のためのAIを開発するトップ15以上のスタートアップ企業
テクノロジー企業の CEO とビジネス スクールによる生成 AI の持続可能性に関する考察
これは、画像、音声、テキスト、合成データなど、さまざまな種類のコンテンツを作成できる別の種類の人工知能です。最近、この人工知能が注目を集めているのは、使いやすいインターフェースにより、ユーザーが一流のテキスト、グラフィック、ビデオをすばやく作成できるためです。
著名なテクノロジー企業の CEO、企業、ビジネス スクールは、Generative AI について次のように述べています。
1.アクセンチュアの最高技術・イノベーション責任者であるポール・ドーハティ氏によると、同社は生成型AIへの積極的な取り組みを提唱している。同氏は、企業は積極的にAIを活用し、実験を重ね、直接的な経験を積むべきだと述べている。このアプローチはアクセンチュア社内でも実践されている。
2. IBMによると、生成型AIは企業の資源効率を高めることができる。リアルタイムのエネルギー配分に関するデータを分析することで、コストと排出量を削減できる。また、CEOが持続可能な企業を設計するのに役立つ。これにより、理想が実行可能な戦略と測定可能な成果に結びつくことが保証される。これは、経営陣がステークホルダーの期待に効果的に応えることを可能にする。
3.ハーバード・ビジネス・レビュー誌によると、生成型AIは従業員と顧客の創造性を高めることができる。新しいアイデアの創出や発見、そしてその質の向上に役立つ。また、多様な思考を促進し、専門知識に基づく偏見を克服し、アイデアを評価・洗練させ、コラボレーションを促進することもできる。
4. EYはもう一つ興味深い事実を指摘している。CEOの約70%が、競争力を維持するために生成型AI（GenAI）の導入が急務であることを認識している一方で、68%はGenAIについてかなり不安を抱えているという。この不安が、迅速な行動を阻害しているのだ。
5.デロイトの分析によると、効果的なデジタルトランスフォーメーションは市場価値を最大1兆2500億ドル押し上げる可能性がある。そして、Gen AIはこの変化をもたらす主要な触媒となるだろう。Gen AI市場は2年ごとに倍増しており、AIによる生産性向上は今後10年間で世界のGDPに7兆ドルを追加する可能性があると予測されている。
生成型 AI はまだ新しいものですが、その能力は高く評価されています。AI は創造性を高め、リソース効率を高め、デジタル変革を推進することさえできます。AI の実際の環境への影響は認識されていますが、CEO は AI の導入についてまだ少し不安を抱いています。このような有益なコンテンツをさらにご覧になりたい場合は、当社の Web サイトにご注目ください。
