解説: 生成 AI の環境への影響 |マサチューセッツ工科大学ニュース

2部構成のシリーズで、 マサチューセッツ工科大学ニュース 生成 AI の環境への影響を調査します。この記事では、このテクノロジーがリソースを非常に大量に消費する理由を説明します。 2 番目の記事では、genAI の二酸化炭素排出量やその他の影響を削減するために専門家が何を行っているかを調査します。

潜在的なメリットをめぐる興奮 生成AI、労働者の生産性の向上から科学研究の進歩まで、無視することはできません。この新しいテクノロジーの爆発的な成長により、多くの業界で強力なモデルを迅速に展開できるようになりましたが、この生成 AI の「ゴールド ラッシュ」が環境に与える影響は、軽減することはおろか、特定することも依然として困難です。

OpenAI の GPT-4 など、多くの場合数十億のパラメーターを持つ生成 AI モデルのトレーニングに必要な計算能力は、驚異的な量の電力を必要とする可能性があり、これが二酸化炭素排出量の増加と電力網への圧力につながります。

さらに、これらのモデルを現実世界のアプリケーションに展開して、何百万人もの人々が日常生活で生成 AI を使用できるようにし、その後モデルを微調整してパフォーマンスを向上させるには、モデルの開発後も長期間にわたって大量のエネルギーが必要になります。

電力需要のほかに、生成 AI モデルのトレーニング、展開、微調整に使用されるハードウェアを冷却するために大量の水が必要であり、これにより自治体の水道供給に負担がかかり、地域の生態系が破壊される可能性があります。生成 AI アプリケーションの増加により、高性能コンピューティング ハードウェアの需要も刺激され、その製造と輸送による間接的な環境への影響が加わりました。

「生成 AI が環境に与える影響について考えるとき、それはコンピューターを接続したときに消費される電力だけではありません。システム レベルにまで及び、私たちが行う行動に基づいて持続する、より広範な影響があります。」と彼は言います。 Elsa A. Olivetti 氏、材料科学工学部教授、MIT の新しい脱炭素化ミッションの責任者 気候変動プロジェクト。

オリベッティ氏は 2024 年の論文の上級著者です。生成 AI が気候と持続可能性に与える影響」は、社会にとってプラスの方向とマイナスの方向の両方で生成 AI の変革の可能性を探求する全研究所の論文募集に応えて、MIT の同僚によって共著されました。

要求の厳しいデータセンター

データセンターは、ChatGPT や DALL-E などの一般的なツールの背後で深層学習モデルをトレーニングおよび実行するために使用されるため、データセンターの電力需要は、生成 AI の環境への影響に寄与する主要な要因の 1 つです。

データ センターは、サーバー、データ ストレージ ドライブ、ネットワーク機器などのコンピューティング インフラストラクチャを収容する温度管理された建物です。たとえば、Amazon には次のものがあります。 世界中に 100 か所のデータセンターそれぞれのサーバーには約 50,000 台のサーバーがあり、クラウド コンピューティング サービスをサポートするために使用されています。

データセンターは 1940 年代から存在していましたが (最初のデータセンターは 1945 年にペンシルバニア大学に建設され、 最初の汎用デジタルコンピュータ、ENIAC）、生成 AI の台頭により、データセンター建設のペースが劇的に向上しました。

「生成 AI の違いは、必要な電力密度です。基本的には単なるコンピューティングですが、生成 AI トレーニング クラスターは、一般的なコンピューティング ワークロードの 7 ～ 8 倍のエネルギーを消費する可能性があります」と、インパクト論文の筆頭著者であり、MIT クライメートのコンピューティングおよび気候変動影響フェローであるノーマン バシール氏は述べています。サステナビリティ コンソーシアム (MCSC) およびコンピューター サイエンスおよび人工知能研究所 (CSAIL) のポスドク。

科学者らは、北米のデータセンターの電力要件が、生成 AI の需要によって部分的に促進され、2022 年末の 2,688 メガワットから 2023 年末には 5,341 メガワットに増加すると推定しています。世界のデータセンターの電力消費量は、2022 年に 460 テラワットに増加しました。これにより、データセンターは、サウジアラビア (371 テラワット) とフランス (463 テラワット) に次いで、世界で 11 番目に大きな電力消費国となるでしょう。経済協力開発機構。

2026 年までに、データセンターの電力消費量は 1,050 テラワットに近づくと予想されます (これにより、データセンターは世界ランキングで日本とロシアの間で 5 位に浮上します)。

すべてのデータセンターのコンピューティングに生成 AI が含まれているわけではありませんが、このテクノロジーはエネルギー需要の増加の主な原動力となっています。

「新しいデータセンターに対する需要は、持続可能な方法では満たせません。企業が新しいデータセンターをこのペースで建設しているということは、電力の大部分を化石燃料ベースの発電所から供給する必要があることを意味します」とバシール氏は言います。

OpenAI の GPT-3 のようなモデルをトレーニングしてデプロイするために必要な能力を確認するのは困難です。 2021年の研究論文の中で、グーグルとカリフォルニア大学バークレー校の科学者らは、トレーニングプロセスだけで1,287メガワット時の電力を消費し（米国の平均的な家庭約120世帯に1年間電力を供給できる量）、約552トンの二酸化炭素が発生すると推定した。

すべての機械学習モデルはトレーニングする必要がありますが、生成 AI に特有の問題の 1 つは、トレーニング プロセスのさまざまな段階でエネルギー使用量が急速に変動することだとバシール氏は説明します。

送電網運営者は、送電網を保護するためにこれらの変動を吸収する方法を備えている必要があり、通常は ディーゼルベースの発電機 そのタスクのために。

推論による影響の増大

生成 AI モデルがトレーニングされると、エネルギー需要がなくなることはありません。

おそらく個人が ChatGPT に電子メールの要約を依頼することによってモデルが使用されるたびに、それらの操作を実行するコンピューティング ハードウェアがエネルギーを消費します。研究者らは、ChatGPT クエリは単純な Web 検索よりも約 5 倍の電力を消費すると推定しています。

「しかし、日常のユーザーはそれについてあまり考えません」とバシール氏は言います。 「生成 AI インターフェイスの使いやすさと、自分の行動による環境への影響に関する情報の欠如は、ユーザーとして生成 AI の使用を減らす動機があまりないことを意味します。」

従来の AI では、エネルギー使用量は、データ処理、モデルのトレーニング、および推論 (トレーニングされたモデルを使用して新しいデータを予測するプロセス) にほぼ均等に分割されます。しかし、バシール氏は、生成型 AI 推論の電力需要が最終的には主流になると予想しています。なぜなら、これらのモデルは非常に多くのアプリケーションで普及しており、モデルの将来のバージョンがより大規模で複雑になるにつれて、推論に必要な電力は増加するからです。

さらに、新しい AI アプリケーションに対する需要の高まりにより、生成 AI モデルの有効期限は特に短くなります。企業は数週間ごとに新しいモデルをリリースするため、以前のバージョンのトレーニングに使用されたエネルギーは無駄になるとバシール氏は付け加えます。新しいモデルは通常、以前のモデルよりも多くのパラメータを持っているため、トレーニングにより多くのエネルギーを消費することがよくあります。

研究文献ではデータセンターの電力需要が最も注目されているかもしれませんが、これらの施設で消費される水の量も環境に影響を与えます。

冷水は、コンピューティング機器からの熱を吸収してデータセンターを冷却するために使用されます。バシール氏によると、データセンターが消費するエネルギーのキロワット時ごとに、冷却用に 2 リットルの水が必要になると推定されています。

「これが『クラウド コンピューティング』と呼ばれているからといって、ハードウェアがクラウド内に存在するという意味ではありません。データセンターは私たちの物理世界に存在しており、水を使用するため、生物多様性に直接的および間接的に影響を及ぼします」と彼は言います。

データセンター内のコンピューティング ハードウェアは、直接的ではない独自の環境影響をもたらします。

集中的な生成 AI ワークロードを処理できる強力なプロセッサの一種である GPU の製造にどのくらいの電力が必要かを見積もることは困難ですが、製造プロセスがより複雑であるため、より単純な CPU を製造するのに必要な電力よりも多くなるでしょう。 GPU の二酸化炭素排出量は、材料や製品の輸送に関連する排出量によってさらに増大します。

また、GPU の製造に使用される原材料の入手には環境への影響もあり、これには汚い採掘手順や処理に有毒な化学物質が使用される可能性があります。

市場調査会社 TechInsights は、大手メーカー 3 社 (NVIDIA、AMD、Intel) が 2023 年にデータセンターに出荷した GPU は 385 万個で、2022 年の約 267 万個から増加すると推定しています。その数は 2024 年にはさらに大きな割合で増加すると予想されています。 。

業界は持続不可能な道を歩んでいますが、環境目標をサポートする生成 AI の責任ある開発を奨励する方法はある、とバシール氏は言います。

彼とオリベッティ氏、そしてMITの同僚らは、これには生成型AIのすべての環境的および社会的コストを包括的に考慮するだけでなく、認識されるメリットの価値を詳細に評価する必要があると主張している。

「私たちは、この分野における新たな開発の影響を体系的かつ包括的に理解するための、より状況に応じた方法を必要としています。改善のスピードが速かったため、トレードオフを測定し理解する能力に追いつく機会がありませんでした」とオリベッティ氏は言います。