◇データセンターの位置も重要

データセンターがどの地域にあるのか、どの時間帯にＡＩトレーニングが集中するのかによってエネルギー消費は大きく変わる場合がある。

たとえば太陽光・風力など再生エネルギー比率が高い地域、原子力発電比率が高い地域にデータセンターがある場合なら、同じ作業を進めても温室効果ガス排出量が少ない。また、水力発電比率が大きくなる時間帯に作業しても同じだ。


エネルギー効率も重要だ。効率が最も悪いデータセンターは最も効率の良い場所の３倍に達する温室効果ガスを排出する。

企業の立場では投資は増えるが収益は減るかもしれないという点で悩みが多い。結局はエネルギー消費を減らす方向に関心を傾ける以外にない。

経済協力開発機構（ＯＥＣＤ）のＡＩ情報誌（昨年４月１２日）では「機械学習（ＭＬ）のモデル・ハードウェア・データセンターなどの最適化、データセンターの適切な立地選定を通じてエネルギー使用とカーボンフットプリントを画期的に下げることができる」と指摘した。カーボンフットプリントは国家や企業、個人の温室効果ガス排出量をいう。

最初からカーボンフットプリントを考慮したモデルを開発するか、効率的なハードウエアを導入すればＣＯ２排出量を半分以上減らすことができるという。

◇企業の削減努力が急がれる

昨年７月学術誌「ネイチャー（Ｎａｔｕｒｅ）」は関連記事で「温室効果ガス排出量が最も小さいデータセンターを先に使い、最も大きな規模の実験を行う企業であるほど排出量を透明に公開して排出量を最小化したり相殺したりすることに最も努力を傾けなければならない」と強調した。

米国アレン人工知能研究所のＪｅｓｓｅ　Ｄｏｄｇｅ研究員は「ＡＩ開発に関連してグリーン人工知能（Ｇｒｅｅｎ　ＡＩ）認証システムを構築することが必要だ」と指摘する。

昨年６月ソウルＣＯＥＸで開かれたＡＣＭ（米国コンピュータ学会）の「２０２２公正性・責任性・透明性（ＦＡｃｃＴ）学術大会」のテーマ発表でＤｏｄｇｅ研究員は「ＡＩ研究開発の過程で温室効果ガス排出に対する透明性を確保することが重要な課題」と付け加えた。

企業も努力を惜しんでいない。ＭＳは２０５０年までにカーボンネガティブ企業、すなわち温室効果ガスを排出せず、むしろ吸収する企業になると約束している。ＭＳは今年１５０万トン相当の炭素排出権を購入する計画だ。

グーグルは自社はもちろん関連会社に至るまで、２０３０年までに温室効果ガス純排出ゼロ達成を推進している。排出を最大限抑制して、残りの排出された量は木を植えるなどの方法で相殺するということだ。

◇ＣｈａｔＧＰＴも問題・解決策は知っている

記者はＣｈａｔＧＰＴにも生成型ＡＩの温室効果ガス排出問題について質問してみた。

ＣｈａｔＧＰＴは「私のような大規模言語モデルをトレーニングして実行するのに必要なエネルギー消費が増加するに伴い、ＡＩのカーボンフットプリントに対する懸念が高まっている」と答えた。

あわせて「エネルギー効率性の改善、再生可能エネルギー源の使用、クラウドコンピューティング、モデルのサイズ縮小、排出された温室効果ガスの相殺プログラム活用などで温室効果ガスを減らすことができる」と解決策を提示した。

ＡＩ開発者がハードウェアを自ら所有する代わりにエネルギー効率がさらに高く再生エネルギーを活用しているクラウドコンピューティング資源を使うならカーボンフットプリントを減らすことができるということだ。クラウドコンピューティングは情報処理を自身のコンピュータではなくインターネットにつながった他のコンピュータで処理する技術をいう。

ＣｈａｔＧＰＴも問題を知っていて、どんな実践が必要かも知っていた。当然ＡＩを開発する人々もその事実を知っているという意味だ。


「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（１）