本記事のオリジナルは、Yale Environment 360によって配信されていたものです。執筆者の翻訳許諾の下、翻訳・転載しています。

This story was originally published by Yale Environment 360.

2022年11月のリリースから2ヵ月後、OpenAIのChatGPTは1億人のアクティブユーザーを獲得し、テック企業は突如として「生成AI」の普及に躍起になった。識者たちは、この新しいテクノロジーのインパクトを、インターネット、電化、産業革命、あるいは火の発見になぞらえた。

しかし、人工知能の爆発的な普及がもたらす結果のひとつは明らかだ。

AIの使用は、再生不可能な電力による二酸化炭素排出と、何百万ガロンもの淡水の消費に直接関与しており、AIが稼働する電力消費の多い機器の構築と維持による影響を間接的に押し上げている。ハイテク企業は、履歴書の書き方から腎臓移植医療まで、またドッグフードの選択から気候モデルまで、あらゆるものに高負荷のAIを組み込もうとしており、AIが人類の環境負荷を削減するのに役立つ可能性があるとして、多くの方法を挙げている。しかし、議員、規制当局者、活動家、国際機関は現在、AIがもたらす危険性の高まりによって、その恩恵が上回らないことを確認したがっている。

マサチューセッツ州選出のEdward Markey上院議員は2月1日、ワシントンで声明を発表し、他の上院議員や下院議員とともに、連邦政府に対してAIの現在の環境負荷を評価し、将来的な影響を報告するための標準化されたシステムを開発することを義務付ける法案を提出した。同様に、先週加盟国によって承認されたEUの「AI法」は、「リスクの高いAIシステム」（ChatGPTや類似のAIを動かす強力な「基盤モデル」を含む）に対して、エネルギー消費、資源使用、およびシステムのライフサイクル全体を通してのその他の影響を報告することを義務付けるものである。EU法は来年施行される。

一方、製造業者や規制当局などのための基準を策定する世界的なネットワークである国際標準化機構は、今年後半に「持続可能なAI」の基準を発行すると発表した。この基準には、エネルギー効率、原材料の使用、輸送、水の消費量を測定する基準や、原材料の採掘やコンピュータ部品の製造過程から計算によって消費される電力に至るまで、AIのライフサイクル全体を通してAIが与える影響を低減するための実践が含まれる予定だ。ISOは、AIの利用者がAIの消費について十分な情報を得た上で意思決定できるようにしたいと考えている。

今のところ、宿題を手伝ってほしいというAIのリクエストや、宇宙飛行士が馬に乗っている写真が、二酸化炭素排出量や淡水資源にどのような影響を与えるかを知ることはできない。そのため、2024年の「持続可能なAI」の提案には、AIの影響についてより多くの情報を得る方法が記載されている。

UCリバーサイドの電気・コンピューター工学准教授であるShaolei Ren氏は、「基準や規制がないため、テック企業はAIの影響について、好きなことを好きなように報告してきた」と述べ、過去10年間、計算の水コストについて研究してきた。Microsoft社の冷却システムの年間水使用量から計算すると、GPT-3との質疑応答（およそ10～50回答）を行う人は、1/2リットルの真水を消費することになる。「地域によって異なるだろうし、もっと大きなAIを使えば、もっと増えるかもしれない」。しかし、AIを実行するコンピュータを冷却するために使用される何百万ガロンもの水については、まだ明らかにされていないことが多いと彼は言う。

炭素についても同様だ。

テック企業は、履歴書の書き方から腎臓移植医療まで、あらゆるものにAIを組み込もうとしている中で、AI が 人類の環境負荷の削減に役立つ可能性があるさまざまな方法を挙げています 。

「AIが温室効果ガスに与える影響について、データサイエンティストは今日、簡単かつ信頼できる方法で測定することができない。彼らが論文を発表して以来、AIのアプリケーションとユーザーは急増しているが、一般市民はまだそれらのデータについて無知である」と、AIの影響に関する10人の著名な研究者からなるグループは2022年の会議論文では述べられている。論文の共著者の一人であるシアトルのアレン人工知能研究所の研究科学者Jesse Dodge氏によると、論文発表以来、AIアプリケーションとAIユーザーは急増したが、一般大衆はまだそれらのデータについて暗中模索しているという。

テキストメッセージを自動修正する単純なAIはスマートフォンで動作する。しかし、人々が最も使いたいと思うようなAIは、ほとんどのパーソナル・デバイスには大きすぎるとDodge氏は言う。「あなたのために詩を書いたり、電子メールの下書きをしたりすることができるモデルは、非常に大きいです。そのような機能を持たせるためには、サイズが重要なのです」。

巨大なAIは膨大な数の計算を非常に高速に実行する必要があり、通常は専用のGPU（Graphical Processing Unit）を使用する。他のチップに比べて、GPUはAIにとってエネルギー効率が高く、大規模な「クラウド・データセンター」（GPUチップを搭載したコンピューターでいっぱいの専用ビル）で稼働させるのが最も効率的だ。データセンターが大きければ大きいほど、エネルギー効率は高くなる。近年のAIのエネルギー効率の向上は、より多くのコンピュータを備え、迅速に拡張できる「ハイパースケールデータセンター」の建設が進んだことも一因となっている。一般的なクラウド・データセンターが約10万平方フィートであるのに対し、ハイパースケール・データセンターは100万平方フィート、あるいは200万平方フィートにもなる。

世界のクラウドデータセンターの数は、約9,000から約11,000と推定されている。さらに多くの施設が建設中だ。国際エネルギー機関（IEA）は、2026年のデータセンターの電力消費量は2022年の2倍、日本の現在の総消費量にほぼ匹敵する1,000テラワットになると予測している。

しかし、AIの影響を測定する方法の問題点の一例として、このIEAの試算は、AIにとどまらず現代生活の多くの側面にまで及ぶ、すべてのデータセンター活動を含んでいる。Amazonのストアインターフェースの運営、Apple TVのビデオ配信、Gmailでの数百万人のEメールの保存、Bitcoinの「採掘」もデータセンターで行われている。(他のIEAの報告書では、暗号演算は除外されているが、その他のデータセンターの活動はすべて一緒くたにされている）。

データセンターを運営するハイテク企業のほとんどは、エネルギー使用量の何パーセントがAIを処理しているかを明らかにしていない。例外はGoogleであり、同社は「機械学習」（人間のようなAIの基礎）がデータセンターのエネルギー使用量の15％弱を占めるとしている。

基準や規制がないため、テック企業はAIの影響について、好きなことを好きなように報告してきた。

もうひとつ複雑なのは、Bitcoinの採掘やオンラインショッピングとは異なり、AIは人類の影響を減らすために利用できるという事実だ。AIは気候モデルを改善し、より効率的なデジタル技術の製造方法を見つけ、輸送における無駄を省き、炭素や水の使用を削減することができる。例えば、ある試算によると、AIが運営するスマートホームは、家庭のCO2消費量を最大40％削減できるという。また、Googleの最近のプロジェクトでは、AIが大気のデータを高速で解析することで、飛行機パイロットを最も飛行機雲の少ない飛行経路に誘導できることを発見した。

「もし航空業界全体がこのたったひとつのAIのブレークスルーを利用すれば、2020年にすべてのAIが排出するCO2よりも多くのCO2を削減できるだろう」と、カリフォルニア大学バークレー校のコンピューターサイエンス名誉教授でグーグルの研究者でもあるDave Pattersonは言う。

Pattersonの分析によれば、AIのソフトウェアとハードウェアのエネルギー使用効率の向上により、AIの二酸化炭素排出量はすぐに頭打ちになり、その後減少に転じるという。2019年以降、AIの利用が増加する一方で、Googleのデータセンターのエネルギー使用量に占めるAIの割合は15％未満にとどまっている。また、IEAによると、世界のインターネットトラフィックは2010年以降20倍以上に増加したが、データセンターやネットワークが使用する世界の電力量の割合ははるかに少なかった。

しかし、効率向上に関するデータは一部の懐疑論者を納得させず、彼らは「ジェボンズのパラドックス」と呼ばれる社会現象を引き合いに出している。これは、ある資源をより安価なものにすると、長期的にはその消費量が増えることがあるという社会現象である。「高速道路を広くすると、交通が速くなるため、人々は燃料をあまり使わなくなる。以前よりも燃料消費が増えるのです」。ある評論家は最近、AIによって家庭の暖房効率が40％向上すれば、人々は1日のうちより多くの時間、家を暖かく保つことになると書いている。

「AIはあらゆるものを加速します。何を開発するにしても、より速く進めることができます」と、Dodge氏は言う。Allen Instituteでは、AIは気候のモデル化、絶滅危惧種の追跡、乱獲の抑制など、より優れたプログラムの開発に役立っていると彼は言う。しかし、世界的にAIは“気候変動を加速させる可能性のある多くのアプリケーション”をサポートする可能性もある。「どのようなAIを望むのか、倫理的な問題が出てくるところです」。

世界的な電力使用は少し抽象的に感じられるかもしれないが、データセンターの水使用はよりローカルで具体的な問題である。データセンターの清潔な内部でデリケートな電子機器を冷却するため、水にはバクテリアや不純物が含まれていない必要がある。つまり、データセンターは「人々が飲んだり、料理したり、洗濯したりするのと同じ水を奪い合う」ことが多いのだ、とRenは言う。

2022年、Googleのデータセンターは冷却のために約50億ガロン（約200億リットル）の真水を消費した。(“消費的使用”には、ビル内を通過して水源に戻る水は含まれない）。Renの最近の調査によると、Googleのデータセンターは2022年に2021年よりも20％多く水を使用し、Microsoftの水使用量は同期間に34％増加した。(Googleのデータセンターは、Geminiチャットボットと他の生成AIをホストしている。Microsoftのサーバーは、ChatGPTと、その大きな兄弟であるGPT-3とGPT-4をホストしている。3つとも、Microsoftが大口出資しているOpenAIが制作している)

オレゴン州ダレスでは、Googleの現存する3つのデータセンターが、市の水供給の4分の1以上を使用している。

データセンターの建設や拡張が進むにつれ、近隣住民はデータセンターがどれだけの水を使用しているかを知ることに悩まされている。例えば、Googleが3つのデータセンターを運営し、さらに2つのデータセンターを計画しているオレゴン州ザ・ダレスでは、市政府が2022年、農業や地域の動植物への影響を懸念する農家や環境保護活動家、ネイティブアメリカンの部族からGoogleの水使用量を秘匿するために訴訟を起こした。市は昨年初めに訴えを取り下げた。その後公開された記録によると、Googleの現存する3つのデータセンターは、同市の水供給の4分の1以上を使用しているという。また、チリとウルグアイでは、飲料水を供給する貯水池と同じ貯水池を利用するGoogleのデータセンター計画をめぐって抗議運動が勃発している。

研究者によれば、何よりも必要なのは、AI開発という希薄な世界における文化の変革だという。生成AIの創造者たちは、最新の創造物の技術的な飛躍を超えたところに焦点を当て、その創造に使用するデータ、ソフトウェア、ハードウェアの詳細についてあまり警戒しないようにする必要がある。

Dodge氏は、将来AIが、ユーザーが行うそれぞれの要求が水や二酸化炭素に与える影響について、ユーザーに知らせることができるようになるかもしれない、あるいは法的に義務付けられるかもしれない、と述べた。「それは環境に役立つ素晴らしいツールになるでしょう」と彼は言う。しかし今のところ、個々のユーザーは自分のAIの環境負荷を知るための情報や力をあまり持っておらず、ましてやそれについて決断を下すことはできない。

「残念ながら、個人ができることはあまりありません」とRenは言う。だが、今のところ、「サービスを賢く使おうとする」ことはできる。