1719114953
2024-06-22 12:54:39
技術の進歩生成人工知能 (Gen AI) には、エネルギー消費の増加を補い、Gen AI に必要なコンピューティング能力の増大をサポートするために必要な冷却システムの使用を提供する必要があります。 この措置は、インパクト 環境 地球上のこれらのイノベーションの一部です。
現在、技術の進歩は前例のないペースで起こっていますが、それに対応する生産性の向上は観察されていません。 代理店の記事で強調されているように ロイター米国では生産性の伸びが遅く、2005 年以降わずか 1.4% にとどまっています。過去 15 年間の技術的恩恵にもかかわらず、世界的にも生産性は鈍化しています。
生成人工知能が環境に与える影響
ジェフ ウォン、EYの最高イノベーション責任者は最近、次の重要性を強調しました。 量子 コンピューティング 近い将来の潜在的な破壊的テクノロジーとして、その意味を考慮して人工知能 そしてジェネレーションAI。 しかし、今後の課題は、持続可能な未来に対する GenAI と量子コンピューティングの使用の影響に関するものです。 気候変動を緩和する AI の可能性が、地球規模の気候目標を損なわないように、AI が必要とする膨大なエネルギー消費のバランスを取ることができるかどうかという疑問が生じます。
GenAI 時代の排出量と持続可能性
ウォン氏によれば、 Gen AI の応答には、従来のインターネット検索に必要なエネルギーの 6 ～ 10 倍が必要です。 Gen AI 研究を促進するデータセンターからの排出量は現在、世界の温室効果ガス排出量の 2.5% から 3.7% を占めており、航空業界からの排出量をさえ上回っています。 AI モデルが進歩し洗練されるにつれて、エネルギーと処理能力の必要性も飛躍的に増大します。 実際には、次のように推定されています ヨーロッパのデータセンターのエネルギー消費は 2023 年までに 28% 増加する。 したがって、企業が Gen AI に必要なコンピューティング インフラストラクチャを構築する際には、エネルギー効率と環境の持続可能性を考慮することが重要です。
Gen AI における排出管理
ビジネス リーダーのわずか 22% が、持続可能性への影響が Gen AI の開発における最大の要素であると考えていますが、その環境フットプリントを理解し、管理するための措置を講じることは不可欠です。 これには、最初のステップとして企業の排出量を測定すること、高度な言語モデルのトレーニングと定期的な使用から生じる排出量の影響を評価すること、および TO THE の世代モデルの評価に排出量を考慮するための要件を含めることが含まれます。
より持続可能な未来に向けた戦略的ビジョン
ウォン氏は次のことの重要性を強調します。 ビジネスニーズと環境に対するテクノロジーの影響を理解するために企業を導くことができるリーダー。 企業がテクノロジー業界のリーダーの専門知識を活用して、Gen AI、持続可能性、環境への影響が交差することで生じる課題に対処することが重要です。 ウォン氏は、持続可能性が地球だけでなくテクノロジー部門全体にとって重要な問題であることを認識しており、創造性を通じてエネルギー需要の問題を解決できる可能性について楽観的な姿勢を保っています。
#と生産性を向上させるにはどのような環境コストがかかるのでしょうか