誤った情報や人間の職追放への脅威など、AIの危険性についての疑問が依然として議論の大半を占めているが、ボストン大学の教授は、生成型AIツールが環境に多大な影響を与える可能性があるという別の副作用の可能性について警鐘を鳴らしている。 **
ボストン大学コンピューターサイエンス准教授のケイト・サエンコ氏は、「AI研究者として、AIモデルの構築にかかるエネルギーコストをよく心配する」とThe Conversationの記事で述べ、「AIは強力であればあるほど、 、より多くのエネルギーが必要になります。」
ビットコインやイーサリアムなどのブロックチェーンのエネルギー消費は、ツイッターから国会議事堂に至るまで研究と議論の焦点となっているが、人工知能の急速な進歩が地球上に与える影響については、まだ同様の注目が集まっていない。
サエンコ教授はこの状況を変えることを目指しているが、記事の中で、個々の生成 AI クエリの二酸化炭素排出量に関するデータが限られていることを認めている。しかし、同氏は、生成AIクエリは単純な検索エンジンクエリよりも4～5倍多くのエネルギーを消費することが今回の調査結果で示されたと述べた。
2019年のレポートによると、サエンコ教授は、BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）と呼ばれる生成人工知能モデルについて言及しました。これには1億1,000万のパラメータがあり、モデルのトレーニングに消費されるエネルギーは、大陸の飛行とモデルを横断する1人の人間に相当します。グラフィックス プロセッシング ユニット (GPU) を使用したトレーニング。
AI モデルにおけるパラメーターは、モデルの予測を導くデータから学習された変数です。通常、モデル内のパラメーターが増えるとモデルがより複雑になるため、より多くのデータとコンピューティング リソースが必要になります。トレーニング中に、エラーを最小限に抑えるためにパラメーターが調整されます。
これと比較して、サエンコ教授は、OpenAI の GPT-3 モデルには 1,750 億個のパラメーターがあり、1 年間にガソリンエンジンの乗用車 123 台分、つまり約 1,287 メガワット時と同じくらいのエネルギーを消費すると述べました。同時に、このモデルは 552 トンの CO2 を生成しました。同氏はまた、この数字はモデルの発売準備が整い、消費者がそのモデルを使い始めていない場合にのみ示されたと付け加えた。
「チャットボットが検索エンジンと同じくらい普及すれば、これらのAIの導入にかかるエネルギーコストは非常に高くなる可能性がある」とサエンコ教授は述べ、マイクロソフトが今月初めにWebブラウザ「Bing」にChatGPTを追加したことを例に挙げた。
Perplexity AI や OpenAI の人気の ChatGPT など、ますます多くの AI チャットボットがモバイル アプリをリリースしていることも問題をさらに複雑にしています。これにより、使いやすくなり、より幅広いユーザー層に公開されるようになります。
サエンコ教授は、より効率的なモデル アーキテクチャとプロセッサ、さらに環境に優しいデータ センターを使用することで二酸化炭素排出量を大幅に削減できることが判明した、Google が実施した調査を指摘しました。
「単一の大規模な AI モデルが環境を破壊することはありませんが、数千の企業がさまざまな目的に合わせてわずかに異なる AI ロボットを開発し、それぞれのロボットが数百万の顧客によって使用される場合、エネルギー消費が問題になる可能性があります。」
最終的にサエンコ氏は、生成 AI をより効率的にするにはさらなる研究が必要であると結論付けましたが、彼女は楽観的です。
「良いニュースは、AI が再生可能エネルギーで実行できるということです。再生可能エネルギーが豊富な場所または時間に計算を配置することで、主に再生可能エネルギーを燃料とする電気を使用するよりもはるかに簡単に実行できます」と彼女は書いています。これにより、主要な送電網と比較して排出量を 30 ～ 40 分の 1 に削減できる可能性があります。」
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生成 AI ツールは環境にどのような影響を与えますか?
誤った情報や人間の職追放への脅威など、AIの危険性についての疑問が依然として議論の大半を占めているが、ボストン大学の教授は、生成型AIツールが環境に多大な影響を与える可能性があるという別の副作用の可能性について警鐘を鳴らしている。 **
ボストン大学コンピューターサイエンス准教授のケイト・サエンコ氏は、「AI研究者として、AIモデルの構築にかかるエネルギーコストをよく心配する」とThe Conversationの記事で述べ、「AIは強力であればあるほど、 、より多くのエネルギーが必要になります。」
ビットコインやイーサリアムなどのブロックチェーンのエネルギー消費は、ツイッターから国会議事堂に至るまで研究と議論の焦点となっているが、人工知能の急速な進歩が地球上に与える影響については、まだ同様の注目が集まっていない。
サエンコ教授はこの状況を変えることを目指しているが、記事の中で、個々の生成 AI クエリの二酸化炭素排出量に関するデータが限られていることを認めている。しかし、同氏は、生成AIクエリは単純な検索エンジンクエリよりも4～5倍多くのエネルギーを消費することが今回の調査結果で示されたと述べた。
2019年のレポートによると、サエンコ教授は、BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）と呼ばれる生成人工知能モデルについて言及しました。これには1億1,000万のパラメータがあり、モデルのトレーニングに消費されるエネルギーは、大陸の飛行とモデルを横断する1人の人間に相当します。グラフィックス プロセッシング ユニット (GPU) を使用したトレーニング。
AI モデルにおけるパラメーターは、モデルの予測を導くデータから学習された変数です。通常、モデル内のパラメーターが増えるとモデルがより複雑になるため、より多くのデータとコンピューティング リソースが必要になります。トレーニング中に、エラーを最小限に抑えるためにパラメーターが調整されます。
これと比較して、サエンコ教授は、OpenAI の GPT-3 モデルには 1,750 億個のパラメーターがあり、1 年間にガソリンエンジンの乗用車 123 台分、つまり約 1,287 メガワット時と同じくらいのエネルギーを消費すると述べました。同時に、このモデルは 552 トンの CO2 を生成しました。同氏はまた、この数字はモデルの発売準備が整い、消費者がそのモデルを使い始めていない場合にのみ示されたと付け加えた。
「チャットボットが検索エンジンと同じくらい普及すれば、これらのAIの導入にかかるエネルギーコストは非常に高くなる可能性がある」とサエンコ教授は述べ、マイクロソフトが今月初めにWebブラウザ「Bing」にChatGPTを追加したことを例に挙げた。
Perplexity AI や OpenAI の人気の ChatGPT など、ますます多くの AI チャットボットがモバイル アプリをリリースしていることも問題をさらに複雑にしています。これにより、使いやすくなり、より幅広いユーザー層に公開されるようになります。
サエンコ教授は、より効率的なモデル アーキテクチャとプロセッサ、さらに環境に優しいデータ センターを使用することで二酸化炭素排出量を大幅に削減できることが判明した、Google が実施した調査を指摘しました。
「単一の大規模な AI モデルが環境を破壊することはありませんが、数千の企業がさまざまな目的に合わせてわずかに異なる AI ロボットを開発し、それぞれのロボットが数百万の顧客によって使用される場合、エネルギー消費が問題になる可能性があります。」
最終的にサエンコ氏は、生成 AI をより効率的にするにはさらなる研究が必要であると結論付けましたが、彼女は楽観的です。
「良いニュースは、AI が再生可能エネルギーで実行できるということです。再生可能エネルギーが豊富な場所または時間に計算を配置することで、主に再生可能エネルギーを燃料とする電気を使用するよりもはるかに簡単に実行できます」と彼女は書いています。これにより、主要な送電網と比較して排出量を 30 ～ 40 分の 1 に削減できる可能性があります。」