AIはイノベーションを通じて気候への影響を補うことができるでしょうか?

最も熱心な気候変動監視者でさえ希望を抱いている。なぜなら、人類の革新と技術が私たちをこの混乱に陥れたのであれば、そこから抜け出すことができるからだ。人工知能ほど楽観と懸念、期待と混乱の入り混じった感情を呼び起こす可能性のあるツールはほとんどありません。

人間の認知の一部を模倣できる複雑なコンピューターシステムを含む人工知能は、人類が気候変動に取り組み、その影響にうまく対処する上で大きな可能性を秘めています。たとえば、世界中の AI 専門家は、機械学習によってリソースをより効率的に使用し、ますます頻繁に発生する異常気象をより正確に予測できるかどうかを研究しています。

しかし、AI をこのような方法で使用するには、テクノロジー企業がアプリケーションを集中的にトレーニングし、システムをサポートするために倉庫規模のデータセンターを構築または拡張する必要があり、高密度のコンピューター サーバーを冷却してスムーズに稼働させるには大量の水とエネルギーが必要になります。

カリフォルニア大学リバーサイド校の新しい研究によると、これまでのところ、テクノロジー企業は人工知能による環境への影響の拡大が公平に分配されるように十分な対策を講じていないという。

むしろ、この研究は、ハイテク企業が、過去 1 世紀にわたって化石燃料企業や他の多くの業界でみられたパターンの一部を繰り返しているように見えることを示唆している。つまり、ハイテク企業は、すでに資源が不足し、AI 関連の環境影響の矢面に立たされるその他の追加負担を抱えているコミュニティから離れることで、コストを節約することを選んでいるのだ。

「現在、コストに基づいてAI計算を割り当てる方法は、水や炭素問題などの資源によってすでに圧迫されている特定の地域に明らかに不均衡な影響を及ぼしている」と研究者の一人は述べた。

「AIがリソースを無駄に使用すると、AIの純利益は減少します。」

大手テクノロジー企業がAIに関する自主的な安全対策に同意したという米国政府の最近のニュースを受けて、国連からAI Now Instituteまで、世界中の組織が、環境的に持続可能かつ公平な方法でAIを開発することを優先する政策を求めています。

ケーススタディ: フェニックス

わずか数百マイル東にあるカリフォルニア大学リバーサイド校には、環境正義が AI の計算に考慮されていない場合に何が起こるかを示す例があります。

フェニックスとその周辺地域は、テクノロジー企業がデータセンターを建設するのに最適な場所となっています。研究者らは、アリゾナ州では他の多くの地域よりも土地や電気代が安く、企業にとって魅力的な税制優遇措置も提供していると指摘した。

グーグルは今月初め、フェニックス郊外のメサに10億ドル規模のデータセンターの建設を開始した。最終的に75万平方フィートに及ぶこのキャンパスは、グーグルの既存のツールと「継続的なAIイノベーション」の推進に役立つだろうと同社は声明で述べた。

マイクロソフトは2021年にフェニックス近郊にデータセンターを開設し、複合施設の拡張を続けています。 Facebookの親会社Metaもそこにデータセンターを建設しており、他の多くのテクノロジー企業もこの流れに加わっている。

人工知能には、特にトレーニング段階では信じられないほど高速なレベルのコンピューティングが必要です。このレベルのコンピューティングには膨大なエネルギーが必要です。米国の多くの地域では依然として石炭やその他の化石燃料から電力を生産しているため、新しい AI は大量の炭素排出を引き起こし、国のエネルギー網への負担を増大させています。

研究者らは、GPT-3のトレーニングには1,000メガワット時以上の電力が消費されたと述べた。これは、平均的な家庭 100 軒以上が 1 年間に必要とするエネルギー量に相当します。

これらのデータセンターでは、サーバー列の過熱を防ぐために信頼性の高い冷却システムも必要です。企業では通常、閉ループを通して水を送り込み、熱を除去してスムーズに稼働させる液体冷却システムを使用します。

グーグルは透明性への取り組みを理由に、昨年秋に世界中のデータセンターが2021年に43億ガロン以上の水を使用したことを示す報告書を発表した。同社によれば、これは米国南西部のゴルフコース29か所の灌漑と維持に必要な水量とほぼ同等だという。任正非氏は、オレゴン州ダレスにある同社のセンターが、同市の年間水使用量の約3分の1を占めていると語った。

Metaの自主報告書によると、同社は同年、17のデータセンターを冷却するために13億ガロンの水を使用した。

研究者らによると、マイクロソフトの米国データセンターでの GPT-3 トレーニングは現在利用可能な最も先進的な施設だが、それでも 70 万リットルの水が必要である。これは2,000人以上の人々の1日あたりの平均水使用量に相当します。レン氏は、石炭、原子力、その他のタイプの発電所の稼働には大量の水が必要であるため、これにはデータセンターの電力供給に必要な水は含まれていないと指摘した。

これらのシステムの中核となるチップを製造しているインテルなどの企業もフェニックスを拠点とする製造プロセスを採用しているが、研究者らによると、これも大量の水とエネルギーを消費する。

しかし、フェニックスも国の他の地域と同様に地球温暖化の影響を感じています。この地域は、進行中の干ばつによりコロラド川やその他の水源からの供給が途絶える恐れがあり、何年もの間特に深刻な水不足に見舞われている。フェニックスも記録的な猛暑に見舞われており、今月は日中の最高気温が43度以上に達した。

この状況を受けて、一部の住民や政治指導者は、自宅の裏庭にデータセンターを建設しようとしているハイテク企業の流入に抵抗するようになった。

たとえば、水に関する懸念により、マイクロソフトのデータセンター キャンパスの建設計画は遅れました。アリゾナ州知事ケイティ・ホッブス氏は今夏、州当局の調査で今後100年間の予測需要を満たすだけの地下水がないことが判明したことを受け、フェニックス周辺の新規建設を制限する計画を発表した。

ソリューション別に並べ替え

研究者らは、ある程度、水使用量の上限と水道料金の上昇により、フェニックスのような場所はデータセンターを建設する場所としての魅力が低下する可能性があると述べた。しかし、現在進行中のプロジェクトの数から判断すると、その日はまだ来ていないことは明らかです。

その代わりに、ハイテク企業はこれまで、太陽光発電プロジェクトのような再生可能エネルギー源から電力を調達することを約束し、他の場所での水質修復プロジェクトに資金を提供し、サーバーの過熱を防ぐために主要システムを空冷に切り替えるなど、地元やその他の地域での資源圧力に大きく対応してきた。

しかし研究者らは、空気冷却システムは屋外の気温が29度以下の場合にのみ機能すると指摘した。今後数週間、フェニックスの最低気温はこのレベル以下に下がることはないと予想されています。

さらに、Google によると、空冷システムには約 10% 多くのエネルギーが必要になります。企業が再生可能エネルギー源から電力を確保する措置を講じない限り、空冷システムへの切り替えは、施設内の水使用量を削減する一方で、施設外の水使用量と二酸化炭素排出量を増加させることになる、と研究者らは述べた。

では、AI の環境への影響を軽減し、その影響がより公平に分配されるようにするために、テクノロジー企業は何ができるでしょうか?

研究者らによると、まず、水や熱波がそれほど深刻でない場所にデータセンターを建設するという選択肢があるという。また、水を排出する前に複数回冷却できるようにする機械のアップグレードなど、再生可能エネルギープロジェクトに関連する最も先進的なシステムの構築にも取り組むことができます。

どちらの動きもデータセンター建設コストの増加につながる可能性が高い。ここで税制優遇措置や助成金が役立ち、消費者から一定の好意を買うと同時に気候変動に関連する自身の潜在的な財務リスクを軽減することで、価格差を相殺するのに役立ちます。

一方、欧州の一部では、炭素税などの仕組みを通じて、企業に気候変動コストをプロジェクトに組み込むことを要求し始めている。これにより、企業はプロジェクトの影響を軽減するか、プロジェクトを別の場所に移すか、あるいはより高い価格を受け入れてその資金を気候変動と闘うプロジェクトに使うかのいずれかを選択することになるかもしれない。

これらの戦略は、将来のデータ センター プロジェクトに役立つ可能性があります。しかし研究者らは、企業が既存のセンターの運営方法を変更することで環境への影響を軽減し、その影響をより賢明な方法で分散させることができると主張している。

「これらの大企業は世界中に多くのデータセンターを持っているため、実際には、誰にも気づかれず、ユーザーエクスペリエンスにまったく影響を与えることなく、ワークロードや AI 計算をあるデータセンターから別のデータセンターに移動することができます」と研究者は述べています。「したがって、環境コストがさまざまな地域間でより公平に分散されるように、AI 計算をさまざまなデータセンターに分散する方法について明確な決定を下す必要があります。」

たとえば、これらのシステムによって実現される同じ AI を使用して、特定の時点でどのデータ センターが最小の炭素および水フットプリントで運用できるかを判断し、ワークロードをその場所に移動することができます。

研究者らによると、システムは現在、数分ごとに作業負荷を最も電気代が安い場所に移動するように最適化されているという。しかし、計算に気候データを組み込むように訓練されていれば、夏の間、AI トレーニング プログラムをフェニックスの施設からワシントンの施設に移すことができます。あるいは、主に石炭で稼働しているバージニア州のセンターから、主に太陽光発電で稼働しているテキサス州のセンターに日々の作業を移すこともできる。

研究者らはまた、グーグルやマイクロソフトを含むいくつかの企業が、再生可能エネルギーのリアルタイムの可用性に基づいて作業負荷をスケジュールする実験を行っていると述べた。しかし、これまでのところ、これらのプログラムは実験段階であり、標準的な実践ではありません。

グーグルの広報担当者は、データセンターの建設場所の決定や、AI関連の進歩が新たな環境的不公正を生み出さないよう対策を講じる際に気候問題がどのように影響するかを尋ねられた際、同社の秋の声明で宣伝されている「気候に配慮したアプローチ」に従った。これには、可能な限り冷却にリサイクル水を使用するなどが含まれている。 Metaは期限までに応答しませんでした。マイクロソフトの広報担当者は「現時点では発表できる情報はない」と述べた。

今日の企業によるAIシステムの構築方法に対する懸念にもかかわらず、研究者は、気候変動対策に役立つツールとしての機械学習の将来については楽観的であると述べた。

たとえば、カリフォルニア大学リバーサイド校の研究チームは、AI を活用して、二酸化炭素排出量を最小限に抑えながら、大量のエネルギーを必要とすることもある集中的な AI 開発作業を計画しています。また、機械学習は、高度な天気予報を取り入れることで農家の水使用量を削減したり、建物内の空調システムをより効率的に管理したりするのに役立つ可能性があると指摘した。

「AIの使用は心配だ」と研究者らは述べた。 「しかし、他の分野では環境コストを削減する可能性がさらに大きい」