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「私たちはAI革命と環境目標を調和させなければなりません。」

L人工知能 (AI) の急速な台頭は、19 世紀の蒸気機関や 20 世紀の電気と情報技術のような、大きな技術革命をもたらしました。しかし、すべてエネルギーの流れの力強い成長に基づいたこれまでの革命とは異なり、AI の革命は、温室効果ガス排出量の削減が今や世界的な優先事項となっている状況で普及する必要があります。 しかし、現時点では、AI の使用の爆発的な増加に伴い、エネルギー消費の急速かつ憂慮すべき増加が生じています。さらに憂慮すべきは、経済政策研究センターが9月に発表した調査結果によると、米国では電力インフラの適応が不十分なために、 データセンターに電力を供給するための化石燃料の使用量の増加。 分析もお読みください | 購読者向けに予約された記事 エネルギーを大量に消費するAIは米国で電力不足を引き起こす可能性がある 後で読む いわゆる生成 AI の起源である大規模言語モデル (LLM) は、エネルギー消費量の増加に不釣り合いに寄与しています。単一の最先端モデルのトレーニングには数ギガワット時間を必要とし、各クエリは Google 検索の最大 10 倍の電力を消費します。そしてこれには、LLM がまだ開発の初期段階にあるという事実さえ考慮されていません。今のところ、技術的優位性をめぐる競争により、世界チャンピオンはますます複雑なモデルの構築を迫られており、コンピューティング能力は 100 日ごとに 2 倍になります。 したがって、私たちは AI 革命と環境目標を調和させるという希望をすべて諦めるべきでしょうか?私たちの答えはノーです。まず、2010 年代には、サーバーとインフラストラクチャのエネルギー効率の大幅な向上により、データセンターに関連するエネルギー消費が抑制されました。 したがって、今日までに観察された力関係は、野心的な制度的枠組みの導入によって逆転でき、実際の用途に応じてエネルギー効率と AI モデルの合理的なサイジングを促進することが可能になると考えられます。 2025 年に発表されたユネスコの研究を含む、この問題に関する初期の研究では、モデルの圧縮が大幅なエネルギー節約につながることが示されています。特に、特定のアプリケーション向けに小規模言語モデル…