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水は開発、生産、消費のために必要であるにもかかわらず、私たちはこの代替不可能な資源とシステムを過剰に使用し、汚染している。

5つの領域(気候、生物圏、水、栄養塩、エアロゾル)について、8つの安全かつ公正な境界が特定されている。この境界を超えると、人間と自然に重大な害が及び、転換点を超えるリスクが高まる。人類はすでに、水に関する安全で公正な地球システム境界線を越えている

現在までに、8つの境界のうち7つが越えられ、エアロゾルの境界は地球レベルでは越えていないが、世界各地の都市レベルでは越えている。

水に関しては、安全かつ公正な境界線は、地表水の流量が月単位で自然流量の20%を超えて変動してはならないこと、地下水の取水量が涵養量を超えてはならないことを定めている。この2つの境界線はいずれも越えてしまっている

世界の最貧困層が水と衛生サービスを利用するための最低限のニーズが満たされていないにもかかわらず、これらの閾値は越えられた。こうしたニーズに対応することは、すでに逼迫している水システムにさらに大きな圧力をかけることになる

AIの可能性

人工知能(AI)は世界の水問題を解決する可能性を秘めていると、技術的楽観主義者たちは主張する。例えば、教師や医師の不足に対処し、農作物の収穫量を増やし、エネルギー需要を管理するシステムを設計することで、環境と社会の両方の持続可能な開発目標(SDGs)の達成に貢献できるとAIの支持者は主張する。

過去10年間で、この分野の研究は飛躍的に伸びており、農業における水効率の向上やモニタリング水の安全保障廃水処理の強化などの応用が期待されている。

AIを搭載したバイオセンサーは、飲料水中の有毒化学物質を現在の品質モニタリング手法よりも正確に検出することができる。

農業で使用される水を変えるAIの可能性は、農業システムを最適化するスマートマシン、ロボット、センサーの構築を通じて明らかだ。

例えば、スマート灌漑は、データの収集と分析を通じて灌漑を自動化し、効率の向上と漏水の検出によって水の使用量を最適化する。

smart aggregation

水、環境、世界的不平等の関係を研究する国際開発学者として、私たちはAIが実際に変化をもたらすことができるのか、それとも既存の課題を悪化させるのかについて興味がある。水とSDGsを管理するためのAIの利用については査読済みの文献があるが、水利用におけるAIの直接的・間接的な影響については査読済みの論文はない。

AIと水利用

初期の調査によれば、AIはかなりのウォーターフットプリントを持つ。AIは、その計算に必要なサーバーの冷却にも、AIが消費するエネルギーの生産にも水を使用する。AIが私たちの社会により深く組み込まれるにつれ、その水使用量は必然的に増加する。

ChatGPTや同様のAIモデルの成長は、”新しいGoogle“と称賛されている。しかし、1回のGoogle検索に必要な水のエネルギーは0.5ミリリットルだが、ChatGPTは5~50回のプロンプトごとに500ミリリットルの水を消費する

AIは、関連するハードウェアの生産を通じて水を使用し汚染する。AIハードウェアの生産には、シリコン、ゲルマニウム、ガリウム、ホウ素、リンなどの希少物質の資源集約的な採掘が含まれる。これらの鉱物の採掘は環境に大きな影響を与え、水質汚染の一因となっている。

半導体やマイクロチップは、製造段階で大量の水を必要とする。各種センサーのようなその他のハードウェアにも、関連するウォーターフットプリントがある。

データセンターは、AIの訓練と実行のための物理的インフラを提供し、そのエネルギー消費量は2026年までに倍増する可能性がある。これらのデータセンターの稼働と冷却に水を使用するテクノロジー企業は、2027年までに42億~66億立方メートルの取水を必要とする可能性がある。

aws datacenter

これに比べ、Googleのデータセンターでは2022年に210億リットル以上の飲料水を使用し、2021年の使用量より20%増加した。

人間の脳の計算レベルでAIを1年間訓練すると、12万6000リットルの水が必要になる。AIの訓練に必要な計算能力は年々10倍になり、より多くの資源が必要となる。

例えば、Microsoftのオランダのデータセンターの水使用量は、当初の計画の4倍だった。気候変動による平均気温の上昇により、冷却用水の需要は増加する一方だ。

相反するニーズ

テクノロジー・セクターの水需要は非常に高く、コミュニティは彼らの生活を脅かすとして水需要に抗議している。干ばつに見舞われやすいオレゴン州ザ・ダレスにあるグーグルのデータセンターは、同市の水の4分の1を使用しているため、懸念を呼んでいる。

世界の最先端半導体チップ生産の90%を担う台湾は、水需要に対処するため、クラウドシーディング、海水淡水化、流域間送水、18万ヘクタールの灌漑停止に頼っている。

データセンターの立地

水がますます高価になり、需要に対して希少になるにつれ、企業は発展途上国にデータセンターを戦略的に配置するようになっている。乾燥したサハラ以南のアフリカでもデータセンターへの投資は増加している

最近、過去74年間で最悪の干ばつに見舞われたウルグアイでGoogleが計画しているデータセンターは、1日あたり760万リットルを必要とし、広範な抗議を呼び起こした

発展途上国が、国際的な投資による経済的利益と、それが地元の水資源に与える負担との間でジレンマに陥っているという、地理的不平等という見慣れた図式が浮かび上がってくる。

私たちは、AIの急速な普及が水危機への対処に役立つどころか、むしろ水危機を悪化させる危険性があることを懸念する十分な証拠があると考える。現在のところ、AI産業とその水消費量に関する体系的な研究はまだない。テクノロジー企業は、新製品のウォーターフットプリントについて口を閉ざしている。

より大きな問題は、AIの社会的・環境的貢献が、その莫大な水使用量によって影を潜めてしまうのではないか、ということだ。


本記事は、Joyeeta Gupta氏、Hilmer Bosch氏、Luc van Vliet氏らによって執筆され、The Conversationに掲載された記事「AI’s excessive water consumption threatens to drown out its environmental contributions」について、Creative Commonsのライセンスおよび執筆者の翻訳許諾の下、翻訳・転載しています。

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