AI 産業が急成長するにつれ、環境にどのような悪影響を与えるのでしょうか?

Jun 12, 2023

ハイテク企業は、複雑なプログラムやモデルのトレーニングに必要なエネルギーと水の量について秘密を保ち続けている

ChatGPT が完全に答えることができない質問の 1 つは、どのくらいのエネルギーを消費しますか?

「AI 言語モデルとして、私は物理的に存在したり、エネルギーを直接消費したりしません」と言うでしょう。または、「私の操作に関連するエネルギー消費は主に、システムをホストして実行するために使用されるサーバーとインフラストラクチャに関連しています。」モデル。"

Googleの吟遊詩人はさらに大胆だ。 「私の二酸化炭素排出量はゼロだ」と主張している。 製作と訓練に消費されるエネルギーについて尋ねると、「公表されていない」と答えた。

AI プログラムは実体がないように見えるかもしれません。 しかし、それらは世界中のデータセンターにあるサーバーのネットワークによって電力を供給されており、電力を供給するために大量のエネルギーと、冷却のために大量の水を必要とします。

AI プログラムは非常に複雑であるため、他の形式のコンピューティングよりも多くのエネルギーを必要とします。 しかし問題は、その量を正確に特定するのが非常に難しいことです。

より洗練された AI モデルの構築を目指して競争する中、ChatGPT を作成した OpenAI などの企業、Google や Microsoft は、AI モデルのトレーニングと実行にどれだけの電力と水が必要か、データセンターに電力を供給するエネルギー源は何かを明らかにしません。 、あるいはデータセンターの一部がどこにあるのかさえ。

たとえば、Facebookの親会社であるMetaは昨年、AI Research SuperCluster（RSC）と呼ばれる世界最速のスーパーコンピューターと思われるものを構築していることを明らかにした。 しかし、スーパーコンピューターがどこにあるのか、どのように電力が供給されていたのかは明らかにされなかった。

現在、テクノロジー業界が電子メールや検索から配食アプリやメンタルヘルスサービスに至るまで、事実上あらゆるものに生成型 AI の導入を急いでいる中、業界の専門家や研究者らは、このテクノロジーの野放しな成長が多大な環境コストをもたらす可能性があると警告している。

AI企業ハギング・フェイスの気候変動責任者サーシャ・ルッチョーニ氏は、「AIの急激な利用により、ますます多くのエネルギーが必要になる」と述べた。 「それにもかかわらず、持続可能性を考慮せずに、そうすべきだと感じるだけで生成 AI モデルを使用する人々の変化が見られます。」

ルッチョーニ氏は、特定の AI モデルの作成時に生成される排出量の評価を試みた数少ない研究者の 1 人です。

まだ査読されていない研究論文の中で、彼女と共著者らは、スーパーコンピューター上でハギング・フェイス独自の大規模言語モデル「ブルーム」を訓練するために使用されるエネルギー量を集計した。 スーパーコンピューターのハードウェアの製造とインフラの維持に使用されるエネルギー。 そして、プログラムが起動するとその実行に使用される電力。 研究の結果、同機による二酸化炭素排出量は約50トンに達し、これはロンドンとニューヨーク間の約60便に相当することが判明した。

ブルームのスーパーコンピューターは二酸化炭素を排出しない原子力エネルギーを利用しているため、ブルームのエネルギー使用量は他の生成AIプログラムよりも低いとルッチョーニ氏らチームは推定している。 対照的に、公開されている限られたデータによると、ChatGPT の GPT3 モデルのトレーニングだけで約 500 トンの CO2 が生成されたことが示唆されており、これは平均的なガソリン車で走行した 100 万マイル以上に相当すると研究者らは指摘しています。

「ChatGPTの最新モデルであるGPT4について、（OpenAIは）トレーニングに費やした時間や場所、使用しているデータについては何も語っていない」とルッチョーニ氏は述べた。 「つまり本質的には、排出量を見積もることは不可能ということになります。」

その一方で、新しい AI モデルは大型化し、より多くのエネルギーを消費します。 モデルが大きくなると、より強力なグラフィックス処理ユニット (GPU) の使用が必要になり、トレーニングに時間がかかるため、より多くのリソースとエネルギーが消費されるとルッチョーニ氏は述べています。

さらに不明瞭なのは、さまざまな AI モデルの作成と使用で消費される水の量です。 データセンターでは、機器の過熱を防ぐために蒸発冷却システムに水を使用しています。 カリフォルニア大学リバーサイド校の研究者らが主導した査読なしの研究では、Microsoft の最先端の米国データセンターで GPT3 をトレーニングした場合、潜在的に 700,000 リットル (184,920.45 ガロン) の淡水が消費された可能性があると推定されています。

正確な公開データがないため、研究者らは「水利用効率」、つまりデータセンターが使用するエネルギーと、データセンターの冷却と機能を維持するために使用される水の比率を、マイクロソフトの自己申告平均に基づいて推測する必要があった。

実際に使用されるリットル数は、GPT-3 がいつどこで正確にトレーニングされたかによって大幅に異なる可能性があります。灼熱のアリゾナ州ではサーバーの過熱を防ぐために大量の水が必要ですが、ワイオミング州ではセンターで使用する水の量が少ない可能性があります。 特定のデータセンターの設計も数値に大きく影響する可能性があります。 センターでは、大量の水を使用する蒸発冷却システムを使用する代わりに、水の使用量は少なくなりますが、電力の使用量が増える従来の空調を使用する場合があります。

Googleはテクノロジー大手として初めて世界中で水の使用量を公表したが、提供した平均値はデータセンターの地域的な影響に関する重要な詳細を隠したものだった。 オレゴン州人との長期にわたる法廷闘争の末、オレゴン州ダレス市は、グーグルのデータセンターが町の水道供給量の4分の1を使用していることを示すデータを発表した。

カリフォルニア大学リバーサイド校の電気工学およびコンピュータ工学の准教授であるシャオレイ・レン氏は、AIプロジェクトの水利用効率はその計算能力を推測するために利用される可能性があるため、企業は水の使用を秘密にしたいと考えていると述べた。 「彼らは私たちにできる限り少ない情報を提供したいと考えています」と彼は言った。

一般に、企業は電力が安い場所にデータセンターを建設する傾向があります。 グーグルやマイクロソフトなどの大手ハイテク企業は実質ゼロ排出目標を目指す中、特にアリゾナ州など太陽光発電や風力発電が豊富だが水が不足している地域での建設に意欲を示している可能性がある。

MetaとOpenAIはガーディアン紙のコメント要請に応じなかった。 GoogleとMicrosoftは記録上の回答を拒否した。

大手AI企業のトップがAIによってもたらされる「実存的リスク」を防ぐための規制を求めたとき、超知能が社会にもたらす脅威についての憶測が広がった。 しかし研究者らは、より差し迫った適切なリスクの一つは環境であると警告した。

ルッチョーニ氏は、AIモデルの作成と使用で使用される天然資源と排出される炭素排出量について企業がより透明性を高めれば、生成AIをいつ、どのように戦略的に使用するかについての議論が活発になる可能性があると述べた。 がん治療に生成 AI 技術を使用するのは環境コストを払う価値があるかもしれませんが、他の場合に使用するのは無駄です。

それにもかかわらず、生成 AI は固定観念になっています。 「会社は使わなければ時代遅れだという考えがあります」とルッチョーニ氏は言う。

数か月前、OpenAI は ChatGPT をアプリに組み込むための有料アクセスを提供し、オンライン食料品配達会社 Instacart を含む企業がこの機能を利用して食料品リストと食材の推奨事項をカスタマイズしています。 そして先月、Googleは、本質的に同じタスクを実行するために、飛躍的に複雑でエネルギー集約的なテクノロジーを使用して、生成AIをGmailと検索に組み込むと発表した。 企業は、銀行詐欺の検出に同様のツールを使用することを提案しており、すでに検出に優れている紛争統計モデルを使用しています。

「実際には、人々が長年にわたって開発してきた、影響が少なく効率的な AI アプローチや手法が非常にたくさんあるのに、人々はあらゆるものに生成 AI を使用したいと考えているため、イライラさせられます」とルッチョーニ氏は述べています。 「顕微鏡を使って釘を打つようなものです。仕事はできるかもしれませんが、このツールの本当の目的はそれではありません。」