AIへの単純な質問が巨大な影響を生む。 ChatGPTやDeepSeekといったツールのエコロジカル フットプリントはしばしば知られていない。これらのエネルギー消費を評価することは、数時間点灯している光の輝きを測定することに等しい。
人工知能の利用に関連する環境問題は、厳格な分析を必要とする。各クエリによって消費されるエネルギーを理解することが求められる。 パリで開催される最新のAIサミットがこのジレンマを明らかにしている。
シンプルな入力を処理するために必要な計算の複雑さは、重大な疑問を提起する。使用される資源、水や電気は天文学的である。 このインタビューは、これらの技術への私たちの関係に関する新しい視点を明らかにする。
人工知能のクエリによる環境への影響
2月10日と11日にパリで開催されるAIサミットを控え、人工知能ツールであるChatGPTやDeepSeekによって引き起こされるエネルギーとリソースの消費の問題が重要になってきている。研究者たちは、シンプルなクエリの実行時に実際に使用される水や電気の量を特定するために、この影響を定量化することに注目している。
消費されるエネルギーの分析
テキストを素早く作成したり、画像を生成する能力を持つ生成AIツールは、その動作の背後に無視できないエネルギーの複雑さを隠している。専門家たちは問いかける：ChatGPTやDeepSeekはエネルギーのブラックホールなのか？ 各質問は、数時間にわたり電球を点灯させることに相当する場合がある。1つのリクエストが驚くべき量のエネルギーを消費することがある。国際エネルギー機関（IEA）は、ChatGPTへの各インタロゲーションは、Googleでの標準検索の少なくとも10倍の電力を必要とする可能性があることを明らかにした。
AIクリエイターの反応
ChatGPTとDeepSeekの開発チームは、自らの環境への影響について質問されている。彼らの答えはあいまいであった。ChatGPTは述べた：「私のカーボンフットプリントを正確に定量化することは難しい」。一方、DeepSeekの開発者たちは、「シンプルなリクエストのエネルギー消費は非常に少ない」と主張しており、これはさまざまな独立した研究によって分析されたデータと矛盾するようだ。
明らかにされた数字
MITテクノロジーレビューによる研究では、GPT-3モデルのトレーニングが552トンのCO₂を生み出すことが明らかにされ、その量はパリとニューヨークの間の往復205回分に相当するCO₂排出量である。影響は初期トレーニングに限定されない。各質問は常時稼働するデータセンターを稼働させ、水と電力を消費する。
日常的な使用の評価
リヨン大学のAIの博士であるアメリー・コルディエは、ComparAIのようなツールがAIクエリの環境影響を測定できることを指摘した。これが現実味を帯びるのは、1つのリクエストが数時間にわたりLED電球を点灯させることに相当することを考慮した場合である。
AIのためのエコスコアへ向けて？
人工知能ツールのためのエコスコアの必要性が急務になっている。これにより、一般の人々が自身のクエリの結果に対する意識を高めるだろう。実際、ユーザーは巨大なデータセンターで計算される数十億の計算の実態について、多くの場合まったく把握していない。
責任あるそして簡潔な使用
DeepSeekは、「短く具体的な対話を優先する」ことを推奨しており、環境への影響を最小限に抑えることができる。追加のリクエストごとに必要な計算の複雑さが増し、それは各インタラクションで膨らんでいく風船に相当する。
エコロジカル トランジションへの影響
人工知能のアプリケーションは、娯楽プロセスに制限されない。AIは、気候予測や太陽光パネルの戦略的配置などのエコロジカルなソリューションを最適化する。しかし、 trivialなリクエストに人工知能ツールを誤って使用することは、これらの有益な貢献を無効にする可能性がある。
専門家の結論
AIの開発とそのエコロジカル インパクトは、その使用方法に関して深く考える必要がある。倫理的で的確な利用による利益は、その消費に関連する不利益を上回ることができる。これらのツールが実際に気候変動に対抗するのを助けるかどうかは、その機能のすべての側面を考慮に入れて真剣に検討すべき問題である。
よくある質問
ChatGPTやDeepSeekへの1つのリクエストのカーボンフットプリントはどのくらいですか？
これらの人工知能モデルへのリクエストは、LEDライトを数時間使用するのと同等のCO₂を排出する可能性があり、その環境影響は想像以上に重要です。
ChatGPTやDeepSeekに質問を投げかけると、どれくらいのエネルギーを消費しますか？
質問をすることは、1時間LED電球を点灯させるのに必要なエネルギーの量を消費し、依頼の複雑さによってはさらに多くなる場合があります。
これらのAIとのインタラクションの環境への影響を正確に評価できますか？
AIに提出されたリクエストのエネルギー消費を測定するためのツールがある（例えばComparAI）が、結果は技術的な特性と使用されたリソースによって異なる場合があります。
データセンターはAI使用時の環境にどのように影響しますか？
AIの機能に必要なデータセンターは、冷却のために膨大な量の電力と水を消費し、その使用に関連するカーボンフットプリントの増加に寄与します。
AI使用の文脈で「リバウンド効果」とはどういう意味ですか？
「リバウンド効果」とは、AI使用コストの削減がその使用の増加につながり、その削減によりもたらされた初期の環境的利益が打ち消される可能性がある場合を指します。
会話AIをより責任を持って使用して影響を減少させることはできますか？
はい、クエリを正確かつ簡潔にすることが推奨されており、これにより必要な計算を最小限に抑え、その結果としてAIシステムとのインタラクション時に消費されるエネルギーを減らすことができます。
情報を探すためにAIの利用の代替案は何ですか？
AIに頼る前に、書籍、専門記事、対面での話し合いなど、他のリサーチ手法を考慮することが賢明であり、エネルギーを大量に消費するシステムへの依存を減ることができます。
AIはエコロジカル トランジションにおいてどのような役割を果たしますか？
AIは、資源管理、太陽光パネルの配置、および気候予測などのプロセスを最適化することでエコロジカル トランジションに貢献できますが、これはその使用が責任を持って行われるかどうかに依存します。
ユーザーは日常のAI使用の環境への影響を認識していますか？
多くの場合、ユーザーはAIを日常的に利用した場合の環境への影響についてあまり認識しておらず、この問題に対する認識を高める必要性を強調しています。
AIの環境への影響についてユーザーをどうやって意識させることができますか？
情報キャンペーン、AIモデルのエコスコア、そしてそのエネルギー消費に関する研究は、一般の人々を啓発し、これらのツールの使用時に責任を持った実践を促すのに役立ちます。
