生成AIは、チャットボットや画像ジェネレーターを支える注目の新技術です。しかし、この技術は地球をどれほど熱くしているのでしょうか？
AI研究者として、私は人工知能モデルの構築にかかるエネルギーコストについてしばしば懸念しています。AIが強力になればなるほど、消費するエネルギーも増えます。ますます強力になる生成型AIモデルの出現は、社会の将来の二酸化炭素排出量にどのような影響を与えるのでしょうか？
「生成的」とは、AIアルゴリズムが複雑なデータを生成する能力を指します。これに対し、「識別的」なAIは、一定数の選択肢から1つの数値だけを生成します。識別的な出力の例としては、ローン申請を承認するかどうかの選択が挙げられます。
生成AIは、文章、段落、画像、さらには短い動画など、はるかに複雑な出力を作成できます。スマートスピーカーなどのアプリケーションでは、音声による応答の生成や、検索クエリの候補となるオートコンプリート機能など、長年利用されてきました。しかし、人間のような言語やリアルな写真を生成する能力を獲得したのはごく最近のことです。
AIはこれまで以上に多くの電力を消費している
単一の AI モデルの正確なエネルギー コストを見積もることは困難であり、コンピューティング機器の製造、モデルの作成、運用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 万のパラメーターを持つ BERT と呼ばれる生成 AI モデルの作成に、人間 1 人分の大陸横断往復飛行に相当するエネルギーが消費されることを発見しました。パラメーターの数はモデルのサイズを示し、一般的にモデルが大きいほどスキルが高くなります。研究者らは、1,750 億のパラメーターを持つはるかに大規模な GPT-3 の作成に、1,287 メガワット時の電力が消費され、552 トンの二酸化炭素相当量が発生したと推定しました。これは、ガソリン乗用車 123 台が 1 年間運転するのに相当します。これは、消費者がモデルを使い始める前に、モデルの発売準備を整えるためだけの費用です。
規模は炭素排出量の唯一の予測因子ではありません。フランスのBigScienceプロジェクトによって開発されたオープンアクセスのBLOOMモデルは、GPT-3と同程度の規模ですが、炭素排出量ははるかに少なく、433MWhの電力消費で30トンのCO2換算の炭素を生成することができます。Googleの調査によると、同じ規模であれば、より効率的なモデルアーキテクチャとプロセッサ、そしてより環境に配慮したデータセンターを使用することで、炭素排出量を100分の1から1,000分の1に削減できることが分かっています。
大規模なモデルは、展開時により多くのエネルギーを消費します。AI生成クエリ1件あたり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、業界統計によると、検索エンジンクエリの4～5倍と推定されています。チャットボットや画像ジェネレーターの人気が高まり、GoogleやMicrosoftがAI言語モデルを検索エンジンに組み込むにつれて、毎日受信するクエリ数は指数関数的に増加する可能性があります。
ChatGPTとその他の検索用AIボット
数年前までは、BERTやGPTのようなモデルを研究室以外で使用している人は多くありませんでした。しかし、2022年11月30日にOpenAIがChatGPTをリリースしたことで状況は一変しました。最新のデータによると、ChatGPTへの訪問数は2023年3月時点で15億回を超えています。マイクロソフトはChatGPTを自社の検索エンジンBingに組み込み、2023年5月4日に誰でも利用できるようにしました。チャットボットが検索エンジンと同じくらい普及すれば、AIの導入にかかるエネルギーコストは膨大になる可能性があります。しかし、AIアシスタントは検索以外にも、文書作成、数学の問題解決、マーケティングキャンペーンの作成など、様々な用途に活用できます。
もう一つの問題は、AIモデルを継続的に更新する必要があることです。例えば、ChatGPTは2021年までのデータのみで学習されているため、それ以降に発生した事象については何も知りません。ChatGPTの作成にかかる二酸化炭素排出量は公表されていませんが、GPT-3よりもはるかに高い可能性があります。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。
チャットボットに質問するメリットの一つは、検索エンジンを使うよりも直接的に情報を得られることです。リンクだらけのページではなく、人間と同じように直接的な回答が得られます（ただし、正確性の問題は軽減されます）。情報に早くアクセスできるため、検索エンジンに比べてエネルギー消費量が増えることを相殺できる可能性があります。
ChatGPTとその他の生成AIの今後の展望
未来を予測するのは難しいですが、大規模な生成AIモデルは今後も存在し続け、人々は情報を求めてそれらに頼るようになる可能性が高いでしょう。例えば、学生が数学の問題を解くのに今助けが必要なら、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、チャットボットに尋ねるようになるでしょう。法律相談や医療の専門知識といった他の専門知識についても同様です。
単一の大規模AIモデルが環境を破壊することはありませんが、1,000社がそれぞれ異なる目的でわずかに異なるAIボットを開発し、それぞれが数百万人の顧客に利用されると、エネルギー消費が問題になる可能性があります。生成AIの効率性を高めるには、さらなる研究が必要です。朗報としては、AIは再生可能エネルギーで動作できることです。グリーンエネルギーがより豊富な場所で計算を行うか、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することで、化石燃料が主流の電力網を使用する場合と比較して、排出量を30分の1から40分の1に削減できます。
最後に、一部の企業や研究機関が既に行っているように、AIモデルのカーボンフットプリントを公表するよう、社会的な圧力が働く可能性もある。将来的には、消費者がこの情報を活用して「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ない。
AI、チャットボット、そして機械学習の未来についてもっと知りたいですか？人工知能に関する当社の記事をぜひご覧ください。また、「最高の無料AIアートジェネレーター」や「OpenAIのChatGPTについて私たちが知っていることすべて」といったガイドもご覧ください。
ケイト・サエンコ、ボストン大学コンピュータサイエンス准教授
この記事はクリエイティブ・コモンズ・ライセンスに基づきThe Conversationから転載されました。元の記事はこちらです。
