AIの高度化は私たちの生活を便利にする一方で、環境への負荷 という新たな課題を生み出しています。
特に大規模モデルの学習には莫大な計算資源が必要で、その結果、電力消費や温室効果ガス排出が問題視されています。
AI学習の電力消費
背景
- ディープラーニング、とくに大規模言語モデル（LLM）の学習には数百万～数十億のパラメータが存在。
- その学習には数百〜数千台のGPUやTPUを数週間稼働させる必要がある。
実例
- GPTクラスのLLMの学習で、数百MWh以上 の電力を消費したと報告。
- これは一般家庭数百世帯の年間消費電力量に相当する場合がある。
👉 試験ポイント：「大規模AIモデルは電力消費量が極めて大きい」。
気候変動への影響
温室効果ガス排出
- 電力が火力発電に依存している場合、AI学習は大量のCO₂排出につながる。
- 特にクラウドデータセンターは膨大な冷却エネルギーを必要とする。
社会的懸念
- AI普及が進むほど、環境負荷が拡大。
- 「AI＝環境に優しい技術」という誤解が指摘されている。
グリーンAI（Green AI）
定義
- 高精度の追求だけでなく、環境負荷を抑えた効率的AI の研究開発を推進する考え方。
具体例
- モデル圧縮・蒸留：小型モデルで同等性能を目指す。
- 効率的アルゴリズム：学習コストを削減する最適化手法。
- 再生可能エネルギー利用：クリーン電力を用いたデータセンター運営。
実務での留意点
- 環境配慮は企業の社会的責任（CSR/ESG）の一部として重要。
- 国際的には「持続可能なAI（Sustainable AI）」の議論が進展。
- 開発者は「精度と効率のバランス」を意識する必要がある。
まとめ
- 大規模AI学習は電力消費とCO₂排出の増加につながる。
- 環境負荷を軽減するためには「グリーンAI」が鍵。
- 実務ではモデル効率化と再エネ利用が求められる。
出題チェック
- 「AI学習で問題視されている環境課題は？」＝電力消費とCO₂排出
- 「グリーンAIの目的は？」＝高精度だけでなく効率性を重視
- 「データセンターの環境負荷要因は？」＝電力消費と冷却コスト
練習問題（例題）
問題：AIの環境負荷に関する説明として正しいものはどれか？
- モデルが大規模化するほど電力消費は減少する
- AI学習は温室効果ガス排出と無関係である
- グリーンAIは精度より効率性も重視する考え方である
- データセンターは環境負荷と関係がない
👉 正解：3
