最近オープンＡＩが開発し対話型人工知能（ＡＩ）「ＣｈａｔＧＰＴ」が旋風的な人気を呼んでいることを受け、グーグル（Ｇｏｏｇｌｅ）が「Ｂａｒｄ」を公開、マイクロソフト（ＭＳ）からも類似の技術を搭載した「Ｂｉｎｇ」が公開された。

中国の検索エンジンプロバイダの百度（バイドウ）もこの流れに続く態勢だ。

ユーザーの特定の要求に合わせて結果を生成する、いわゆる「生成型（Ｇｅｎｅｒａｔｉｖｅ）ＡＩ」が先を争って公開されている。ユーザーの立場ではより良い結果をよりスピーディーに手に入れられる点で嬉しいニュースだ。


だが、このような競争の中には暗い影もある。それがエネルギー消費と温室効果ガス排出だ。

これらＡＩのトレーニング過程と実際のユーザー利用過程でエネルギー消費は避けられない。１００％再生エネルギーを使わないなら温室効果ガスが排出されてしまうためだ。米国ＭＩＴテクノロジーレビュー（昨年１１月１４日）はこの問題を「ＡＩの後ろに隠された『ダーティシークレット（誰にも知られたくない秘密、Ｄｉｒｔｙ　Ｓｅｃｒｅｔ）』」と指摘した。

◇検索のたびに温室効果ガスが排出

グーグルの場合、１回の検索につき０．０００３キロワット時（ｋＷｈ）のエネルギーが費やされる。この時、３００ミリグラムの二酸化炭素（ＣＯ２）が排出されると考えればよい。

全世界的にグーグルで１秒当たり４万回、年間１兆３０００億回の検索が発生すると考えると、この検索エンジンを通じて年間約４０万トンのＣＯ２が排出されることになる。

単なる検索ではなく生成型ＡＩを利用するには、毎回４～５倍以上の作業が必要になると言われている。ＣｈａｔＧＰＴを利用する場合、エネルギー消費も温室効果ガス排出も従来の検索に比べてはるかに多くなるということだ。

すでにＣｈａｔＧＰＴユーザーが１億人を超えたが、生成型ＡＩが数多く生まれれば状況はもっと深刻になる。

競争が熱くなれば温室効果ガス排出量は増えざるを得ない。データを保存しておくデータセンターも増やさなければならないうえ、性能のより優れたスーパーコンピュータも導入しなければならない。

国際エネルギー機関（ＩＥＡ）によると、世界的にデータセンターから排出される温室効果ガスは全体温室効果ガス排出量の１％を占める。温室効果ガス排出量９位である韓国が全世界排出量で占める比重が２％である点を考慮すると決して少ない量ではない。

米国エネルギー部によると、データセンターで消費される電力の半分は装備運営に、残りの２５～４０％は温度調節など空調システムの運営に投じられる。

◇ＡＩトレーニングの時にも多くのエネルギー消費

ＡＩを学習させる大規模言語モデル（ＬＬＭ）の場合、単語数が幾何級数的に増えてＡＩトレーニングによるエネルギー消費もそれだけ増えることになる。ＣｈａｔＧＰＴ開発のためのＧＰＴ－３教育では１２８７メガワット時を消費して５５０トンのＣＯ２を排出した。

２０２０年６月、経済誌「フォーブス（Ｆｏｒｂｅｓ）」の報道によると、旧式モデルＧＰＴ－２は媒介変数が１５億個にすぎなかったが、ＧＰＴ－３は１７５０億個へと劇的に増えた。ＧＰＴ－２は４００億個のデータプールで学習したが、ＧＰＴ－３では約５０００億個のデータプールが使われた。

また、ＧＰＴ－２がトレーニングするには数十ペタフロップス（Ｐｅｔｆｌｏｐ）／日（ｄａｙ）が費やされた。すなわち、１秒当たり１０００兆回の速度で演算する作業を数十日続けたということだ。これ自体でも途方もない作業量だが、ＧＰＴ－３のトレーニングを同じ速度で行ったとすれば数千日かかっていただろうということだ。

特に、ＧＰＴ－３は６カ月間にそれぞれ４７８９種類の異なるバージョンのモデルを経て最終モデルが作られたが、このモデルを構築するのに合計３５トンを超えるＣＯ２が排出された。これは韓国人１人当たり年間ＣＯ２排出量１３．６５トンの２倍を越える量だ。


「ＡＩの“ダーティシークレット”」…グーグルより「ＣｈａｔＧＰＴ」のほうが地球に悪い（２）