生成型 AI は環境に悪影響を及ぼしますか?コンピューター科学者が ChatGPT とその従兄弟の二酸化炭素排出量について説明する

ジェネレーティブ AI は、チャットボットや画像ジェネレーターの背後にある注目の新テクノロジーです。しかし、地球はどれくらい暑いのでしょうか?

として AI研究者, 人工知能モデルの構築にかかるエネルギーコストをよく心配します。AI が強力であればあるほど、より多くのエネルギーが必要になります。ますます強力になった生成 AI モデルの出現は、社会の将来の二酸化炭素排出量にとって何を意味しますか?

「生成的」とは、複雑なデータを生成する AI アルゴリズムの能力を指します。代替案は 「識別型」AI, 、固定数のオプションから選択し、単一の数値のみを生成します。差別的な出力の例は、ローン申請を承認するかどうかの選択です。

生成 AI は、文、段落、画像、さらには短いビデオなど、より複雑な出力を作成できます。これは、スマート スピーカーなどのアプリケーションで音声応答を生成したり、オートコンプリートで検索クエリを提案したりするために長い間使用されてきました。しかし、それができるようになったのはつい最近のことです。 人間らしい言語とリアルな写真を生成する.

これまで以上に多くの電力を使用する

単一の AI モデルの正確なエネルギー コストを見積もるのは難しく、これにはコンピューティング機器の製造、モデルの作成、実稼働環境でのモデルの使用に使用されるエネルギーが含まれます。2019 年に研究者らは、1 億 1,000 万個のパラメーターを備えた BERT と呼ばれる生成 AI モデルを作成できることを発見しました。 往復の大陸横断便のエネルギーを消費した 一人のために。パラメータの数はモデルのサイズを指し、一般にモデルが大きいほど熟練度が高くなります。研究者らは、1,750 億のパラメータを持つさらに大きな GPT-3 を作成すると推定しました。 1,287メガワット時の電力を消費し、552トンの二酸化炭素に相当する量を生成しました。, これは、1 年間に走行するガソリン乗用車 123 台に相当します。これは、消費者がモデルを使用し始める前に、モデルを発売する準備を整えるためだけです。

二酸化炭素排出量を予測するのは規模だけではありません。オープンアクセス ブルームモデル, によって開発されました。 ビッグサイエンスプロジェクト フランスでは、サイズは GPT-3 に似ていますが、 二酸化炭素排出量がはるかに低い, 、30 トンの CO2 換算で 433 MWh の電力を消費します。Google の調査によると、同じ規模の場合、より効率的なモデル アーキテクチャとプロセッサ、より環境に優しいデータセンターを使用すると、二酸化炭素排出量を削減できることがわかりました。 100～1,000倍.

大きなモデルは、展開中によ​​り多くのエネルギーを消費します。単一の生成 AI クエリの二酸化炭素排出量に関するデータは限られていますが、一部の業界統計は、二酸化炭素排出量を次のように推定しています。 4～5倍高い 検索エンジンのクエリよりも。チャットボットや画像ジェネレーターの人気が高まるにつれて、Google や Microsoft も AI言語モデルを組み込む 検索エンジンに入力すると、毎日受信するクエリの数が飛躍的に増加する可能性があります。

検索用AIボット

数年前、研究室以外では BERT や GPT などのモデルを使用している人は多くありませんでした。それは11月に変わりました。OpenAIがChatGPTをリリースした2022年30日。最新の利用可能なデータによると、ChatGPT は 2023 年 3 月には 15 億人の訪問者が訪れる. 。Microsoft は ChatGPT を自社の検索エンジン Bing に組み込み、 誰でも利用できる 2023 年 5 月 4 日。チャットボットが検索エンジンと同じくらい普及すると、AI の導入にかかるエネルギーコストが実際に増加する可能性があります。しかし、AI アシスタントには、文書の作成、数学の問題の解決、マーケティング キャンペーンの作成など、検索だけでなくさまざまな用途があります。

もう 1 つの問題は、AI モデルを継続的に更新する必要があることです。たとえば、ChatGPT は 2021 年までのデータでのみトレーニングされたため、それ以降に起こったことについては知りません。ChatGPT の作成による二酸化炭素排出量は公開されていませんが、おそらく GPT-3 の二酸化炭素排出量よりもはるかに高いでしょう。知識を更新するために定期的に再作成する必要がある場合、エネルギーコストはさらに増大するでしょう。

利点の 1 つは、チャットボットに質問すると、検索エンジンを使用するよりも直接的に情報を取得できることです。リンクだらけのページを取得する代わりに、精度の問題が軽減されれば、人間からの場合と同様に直接的な回答が得られます。情報に素早くアクセスできれば、検索エンジンに比べてエネルギー使用量の増加を相殺できる可能性があります。

今後の展望

将来を予測するのは困難ですが、大規模な生成 AI モデルは今後も存続し、人々はおそらくますます情報を得るためにモデルに頼るようになるでしょう。たとえば、生徒が数学の問題を解くのに手助けが必要な場合、家庭教師や友人に尋ねたり、教科書を調べたりします。将来的にはチャットボットに頼ることになるだろう。法律上のアドバイスや医学的専門知識など、他の専門知識についても同様です。

単一の大規模な AI モデルが環境を破壊することはありませんが、千社がさまざまな目的に合わせてわずかに異なる AI ボットを開発し、それぞれが何百万もの顧客によって使用されている場合、エネルギーの使用量が問題になる可能性があります。生成 AI をより効率的にするには、さらなる研究が必要です。良いニュースは、AI が再生可能エネルギーで実行できることです。グリーン エネルギーがより豊富にある場所に計算を導入したり、再生可能エネルギーがより利用可能な時間帯に計算をスケジュールしたりすることで、排出量を削減できます。 30 ～ 40 分の 1 に削減, 、化石燃料が大半を占める送電網を使用する場合と比較して。

最後に、一部の企業や研究機関がすでに行っているように、社会的圧力が AI モデルの二酸化炭素排出量を公表するよう促すのに役立つ可能性があります。将来的には、消費者がこの情報を利用して「より環境に優しい」チャットボットを選択できるようになるかもしれません。