47% の企業が生成 AI のせいで持続可能性目標を弱めている

キャップジェミニの新しいレポートによると、企業は生成人工知能の利点の実現を逃すよりも、持続可能性への取り組みを縮小することを望んでいます。ほとんどまたはすべての部門でテクノロジーを導入している企業のうち、47% が当初の環境目標を「見直す必要があった」と回答しています。

7月、Googleは年次環境報告書で次のようなことが明らかになったことで非難を浴びた。 排出量は48%増加した AI 開発をサポートするデータセンターの拡張のおかげで、4 年でこの成長率を達成しました。また、2030年までに全事業とバリューチェーン全体でネットゼロ排出を達成するという目標は「非常に野心的」であり、「（グーグルは）重大な不確実性を乗り越える必要がある」とも述べた。

「持続可能な GenAI の開発」に関して、キャップジェミニ研究所は、すでに GenAI に取り組んでいる世界中の 2,000 の大規模組織の幹部を対象に調査を行いました。ほぼ半数 (47%) が、組織の温室効果ガス排出量が過去 1 年間で平均 6% 増加したと回答し、同様の割合 (48%) が AI 使用量の増加に関係していると回答しました。

生成 AI には大量のエネルギーと水が必要です

GenAI は環境に大きな影響を与えます。この技術の動作の中心となるグラフィックス処理ユニットにはレアアース金属が必要であり、これを採掘する必要があり、温室効果ガスを排出します。その背後にあるハードウェアも頻繁なアップグレードが必要であり、調査によると、これにより最大で 2030年までに500万トンの電子廃棄物。

データセンターが次のことを担当すると推定されています。 世界の電力需要の最大 4% 2030 年までに、少なくとも部分的には AI によって推進されます。 OpenAI のトレーニング GPT-4、1.76兆のパラメータを持ち、大量のエネルギーを消費 米国の5,000世帯の年間電力使用量に相当。これには、AI が新しいデータに基づいて出力を生成する推論に必要な電力も含まれていません。

サーバーを冷却するためにもかなりの量の水が必要です。大規模な言語モデルで 10 ～ 50 のクエリの推論を実行するには、 水約500ml。

見る： ChatGPT を使用して 1 つのメールを送信すると、ボトル入り飲料水 1 本を消費するのに相当します

EU は、2030 年までにこの地域の温室効果ガス排出量を 予測より少なくとも 11.7% 低い 10年の初めに。しかし、ヨーロッパにおけるビットバーンの需要は 3倍になると予測されている その間、地域の総エネルギー需要に占める割合は 3% 増加し、その目標は達成できなくなりました。

企業は、AI の使用に伴う排出量について知らない、あるいは気にさえしていない可能性があります

現在、多くの企業が AI を使用しています。 80% が 2023 年以降、投資を増やしています、キャップジェミニによれば。現在、ほぼ 4 分の 1 が場所や機能の一部またはほとんどに生成 AI を統合しており、2023 年の 6% から増加しています。

見る： 生成 AI を使用している組織の 31% がコードの作成を AI に依頼

しかし、新しいレポートは、AI の電力と水の需要に対する認識がまだらであることを強調しています。調査対象となった経営幹部のわずか 38% が、使用している GenAI が環境に与える影響を認識していると主張し、12% が自社がそのフットプリントを測定していると回答しました。

影響を認識している調査対象者のうち、51% が、AI の使用が組織の排出量増加の主な理由の 1 つであると述べています。また、今後 2 年間で社内業務による排出量の割合が 2.2% 増加すると予想しています。

GenAI の使用による環境への影響を監視している企業が存在しないのは、努力が不足しているためではありません。調査対象者のほぼ 4 分の 3 (74%) が、ハイパースケーラーやモデルプロバイダーの透明性が限られているため、これを行うのは難しいと回答しました。

あ Uptime Institute からのレポート 再生可能エネルギーの消費量や水の使用量などの指標を追跡しているデータセンターの所有者や運営者の半数未満がいることがわかりました。によると、Google、Microsoft、Meta、Apple が所有するデータセンターの排出量は、公式報告よりも約 662% 多い可能性があります。 ガーディアン。これは主に、企業が再生可能エネルギーを使用していない場合でも使用していると主張できる再生可能エネルギー証明書とカーボン・オフセット制度によるものです。

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一方で、経営幹部は、AI の使用が自社の排出量に及ぼす影響を懸念していない可能性があります。キャップジェミニ調査の回答者のうち、GenAI モデルを選択または構築する際に環境フットプリントを上位 5 つの要素にランク付けしたのはわずか 5 分の 1 でした。

経営幹部の 53% がコスト競争力を考慮事項のトップ 5 に挙げています。しかし、調査会社エナジー・システムズ・カタパルトのAIプラクティスマネージャー、サミュエル・ヤング氏によると、これは根本的にエネルギー使用に関係しているという。

同氏は次のように述べています。「大規模に実装すると、組織はすぐに推論コストに敏感になります。したがって、彼らは二酸化炭素への影響を削減できる、エネルギー消費量の少ないモデルを採用するインセンティブを持っています。」