AIを持続可能にするために必要なこと

人工知能の急速な発展に伴い、その環境への影響が焦点となっている。トランプ政権がAI開発を促進し環境規制を緩和しているにもかかわらず、AIの持続可能性研究者サーシャ・ルッチョーニ氏は、企業と個人の両方からAIの透明性に対する需要がかつてないほど高まっていると述べる。

ルッチョーニ氏はHugging Faceで4年間、AIの排出量と環境影響の透明性向上に取り組み、オープンソースAIモデルのエネルギー効率を記録するリーダーボードを開拓した。また、大手AI企業が意図的にエネルギーと持続可能性に関する情報を隠していると公に批判している。現在、彼女は元Salesforceのサステナビリティ責任者ボリス・ガマザイチコフ氏と共同でSustainable AI Groupを立ち上げ、企業が「エージェントの環境負荷を低減するためにどのようなレバーを操作できるか」を理解する手助けをしている。ルッチョーニ氏はまた、音声からテキストへの翻訳や写真から動画への変換など、異なる種類のAIツールのエネルギー需要を調査することにも関心を持っており、この分野はこれまで十分に研究されていないと述べている。

独占インタビューで、ルッチョーニ氏は企業がAIの持続可能性をどのように捉えているかを明かした。彼女によると、企業は従業員や取締役会からAIの環境影響の定量化を迫られているという。「あなたたちは私たちにCopilotの使用を強制しているが、それがESG目標にどのように影響するのか？」という声さえある。多くの企業にとってAIは中核事業となっており、モデルがどこで実行されているか、データセンターの立地や接続されている電力網、サプライチェーン排出量、輸送排出量などを把握する必要がある。

ルッチョーニ氏は、問題はAIを使うかどうかではなく、賢明に使うことだと強調する。適切なモデルを選択し、エネルギー源が重要であるというシグナルを送ること――例えば、顧客が再生可能エネルギーで稼働するデータセンターに少し多めに支払うこと――が重要だ。欧州ではEU AI Actが持続可能性を重要な要素としており、アジア諸国もデータセンター建設に対して透明性を求め始めている。

ルッチョーニ氏が大手テクノロジー企業から得たい情報として、ChatGPTやClaudeのUIにクエリごとのエネルギー消費量と温室効果ガス排出量を表示する「メーター」を挙げた。彼女は、もし大手モデルプロバイダーの一つが持続可能性に賭け、天然ガスではなく再生可能エネルギーでデータセンターを運用する決断をすれば、それが競争優位になると考えている。

さらにルッチョーニ氏は、すべてのAIタスクに大規模言語モデルが必要なわけではないと指摘する。金融市場の分析など多くの業務では、単純な分類器で十分だ。企業はクエリの複雑さに応じてモデルを選択すべきで、簡単なタスクには単純で安価なモデル、深いリサーチには複雑なモデルを使うよう提案する。彼女は、モデルを開発する大企業がコンピュートも販売しているという「近親相姦的な」構造を批判し、これが多様性を阻んでいると述べた。

最後にルッチョーニ氏は、情報に基づいた意思決定を行うために、エネルギーと水の使用量データが必要だと訴える。個々のクエリの消費は微々たるものかもしれないが、利用者数で乗じると大きな影響になる。交通や栄養のデータがあるように、AIにも同様のデータが求められている。