ニュースレター

2019年 12月 3日発行
地球温暖化は今・・・


近年の温暖化を促す最大の敵はAI ?


地球温暖による影響は深刻だ。

この5年間において、前例のない規模で温暖化が進行しており、

今年の7月には、夏場は過ごしやすいことで知られている

フランス南部ガラルグモンテュで、観測史上最高の45,9度を

記録した。

2019年9月28日、米ニューヨークで開催された国連機構

行動サミットの開催を前に世界気象機関(WMO)が提出した

報告書によると、2014年から2019年までの5年間において、

尋常ではない規模で世界の平均気温が上昇しており、

それに伴い氷床の減少や海面上昇など様々な弊害が

表面化してきているというのだ。

この調子で温暖化が進行した場合、2050年には

真夏の気温が47度に達する恐れがあるとして

フランスの専門家が警鐘を鳴らしている。


温暖化の直接的原因は言うまでもなくCO2をはじめとする

温室効果ガスの増加だ。

地球全体において人口が増加し、それに伴い経済活動の

機会が増大、その結果、温暖化の進行が顕著になったと

捉える有識者は多い。


そんな中、2019年6月、AIの開発と地球温暖化の最大の原因である

CO2排出量との関係性を示した論文が、

マサチューセッツ大学の研究グループによって発表され、

物議を呼んだ、研究グループは大規模な汎用性AIモデルの

訓練時のライフサイクルアセスメントを実施。

その結果、AI訓練時において60万ポンド(約272トン)を超える

CO2が排出されているという衝撃の事実が明らかとなった。

これはアメリカ国内を走行する平均的な車両から排出される

CO2量の約5倍に匹敵する量であるという。



人工知能・・・特に自然言語処理分野の研究においては、

膨大な量のデーターでニューラルネットワークを訓練させるという

工程を経なければならない。

AIに訓練をさせればさせるほど、AIの精度が向上するわけだが、

その一方で膨大な量のエネルギーが消費される。

それゆえ、自然言語処理モデルの訓練には財政的および

環境的コストの問題が降りかかる。

そこで論文では自然言語処理に要するコスト削減と共に、

自然言語処理分野における研究および実践における

公平性の改善を呼びかけた。



同様の問題はカーネギーメロン大学のロイ・シュワルツ教授を筆頭とする

研究グループによって提起されている。

最近ではAIの構築手法が単純化され、データーさえあれば誰でも

高品質なAIを構築できるようになった。

その反面で技術の進歩によってもたらされる環境面の弊害にも、

しっかり向き合う必要があるとシュワルツ教授は説いている。

そして環境負荷の少ない炭素集約型のAIを実現するための

第一歩として、CO2排出量の測定を標準化することの

重要性を強調した。



自動車を例に挙げるとしよう。

自動車メーカーは「もっと速く走れるクルマが欲しい」という

顧客の要望に応えるべく、2倍の馬力を持ったエンジンを

開発する。さらに顧客からの要望により、エンジンはより

高性能に進化する。

こうして技術は我々の人間の欲望の高まりと相まって

進化を成し遂げてきたのだ。

もちろん、より高性能なエンジンを開発するにあたり、

必要資源量が増大、その結果、

エネルギーの代償を払わされることになった。



同様のことはAIにも当てはまる。「ニューラルネットワーク」と呼ばれる

世界を震撼させた新モデルの登場をもって、

AIはこの数年で飛躍的な成長を遂げた。

お気に入りのアプリを見つけたり、明日の天気を把握したりといった

日常の何気ない行動にもAIが関与している。

また、我々が普段何気に使うSNSにも多くのAIが組み込まれている。

医療分野では病気の診断精度の向上においてAIが一役買っている。

こうして、AIは徐々に我々の生活に必要不可欠なものとなりつつある。

AIのその成長は膨大な量のエネルギー消費によって支えられているのであり、

今後様々な分野でAIの活躍機会が増大し続ける限り、

大量のエネルギーが消費されることになるだろう。



立役者として、AIの第3次革命の幕開けに多大な貢献を果たした

ニューラルネットワーク。

AIエンジニアが深刻化する温暖化と向かい合いつつ、

改良を重ねた結果、近い将来ニューラルネットワークに代わる

地球にやさしい手法が生み出されることを期待したい。






<参考:BEAUTY&ECOONE>


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