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企業は、Gen AI が環境に及ぼす影響に徐々に気づき始めています

キャップジェミニの報告書によると、幹部のほぼ半数が温室効果ガスの増加はAIのせいだと述べている自社の AI の二酸化炭素排出量を測定しているのは 12% のみレポートが限られているため測定が困難データセンターの運営に必要な電力や天然資源に関して、企業は人工知能が環境に与える影響をますます意識するようになっていることが、新しい研究で明らかになった。近年、AI への関心と利用の急増により、AI データセンターは危機にさらされています。大量の電力と冷却用の水が必要なため、批評家は環境コストと比較した開発テクノロジーの有効性を疑問視しています。その結果、キャップジェミニの調査では、調査対象となった経営幹部のほぼ半数 (48%) が温室効果ガス排出量の増加が自社の生成 AI プロジェクトに原因があると考えていることが明らかになりました。企業はGenAIが環境に悪いということを知っているAI が環境に与える影響について企業はますます認識していますが、それを定量化することはさらに困難です。 GenAI の二酸化炭素排出量を測定している組織はわずか 12% であり、企業のモデル選択の決定に影響を与えるという点では持続可能性は低いランクにあります。また、サードパーティベンダーへの依存度も顕著であり、これにより企業が排出量を管理する量が減少しています。 4 人に 3 人以上が事前トレーニングされたモデルを使用しているのに対し、独自のモデルを構築しているのはわずか 4% です。環境への影響を削減するために小規模なモデルを使用しようとしている組織もあれば、排出量をさらに削減するために再生可能エネルギーの選択肢を模索している組織もあります。しかし、重要な課題は、現時点で持続可能性が経営幹部にとって優先順位が低いことです。持続可能性を重要だと考えているのは 5 人に 1 人だけです。重要な要素。また、モデル提供者は環境への影響に関するデータをほとんど開示しておらず、バンドルされたデータセットにより特定の影響を特定することが困難になっています。TechRadar Pro ニュースレターにサインアップして、ビジネスの成功に必要なトップ ニュース、意見、機能、ガイダンスをすべて入手してください。キャップジェミニ氏は、意思決定要素として持続可能性のランキングに取り組むことに加えて、企業はエネルギー消費量を削減するために、より小規模でタスク固有のモデルの使用を検討する必要があると述べています。企業は、効率的なハードウェアとグリーン データ センターを選択することで、インフラストラクチャの持続可能性を向上させることもできます。この報告書はまた、生成型 AI の倫理的かつ持続可能な使用に関するさらなるガバナンスを求めています。「Gen AI を持続可能なビジネス価値を生み出す力にしたいのであれば、データ コラボレーションに関する市場での議論が必要であり、AI による環境フットプリントをどのように考慮するかに関する業界全体の基準を策定し、ビジネス リーダーが以下の基準を策定できるようにする必要があります。キャップジェミニのグローバル…