人工知能と気候危機: 機会か脅威か?

2023 年 5 月、Google の委託を受け、ボストン コンサルティング グループも協力したレポートは、現在実証されているアプリケーションとテクノロジーを拡張することで、人工知能が世界の温室効果ガスの 10 ～ 2030% の削減に役立つ可能性がある洞察を解き放つ可能性があることを実証しました。 XNUMX 年までに排出量 (GHG) を削減します。

また、そのような 偵察 AI は避けられない気候変動の影響への適応を推進し、気候変動対策を可能にする重要な機能を提供できると述べています。

地球温暖化との戦いに同社が貢献できる可能性を強調しているのは、テクノロジー大手だけではない。

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世界経済フォーラムは技術的な変革の可能性を認識している

今年 1 月、世界経済フォーラムも、気候変動との戦いにおける人工知能の変革の可能性を強調する記事を発表しました。

これには、気候危機に対する森林破壊の影響のマッピング、気象パターンの予測、AI を使用した大量の廃棄物のリサイクルなどのソリューションが含まれています。

人工知能が気候変動の緩和と適応に対する私たちのアプローチを急速に変革しつつある例は、世界中で数え切れないほどあります。

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イランとスウェーデンの研究者による建物と電気自動車の消費を削減するためのアイデア

イランの研究者によって2020年に発表された論文では、AIを使用してさまざまな要因を考慮して建物のエネルギー消費を予測する方法が示されています。

彼らは占有率、構造、材料、地域の気象条件をカバーし、アルゴリズムを使用して建物のエネルギー消費を最適化し、エネルギー消費を 35% 削減します。

スウェーデンでは、人工知能モデルを使用して、車両速度や充電ポイントの位置などの特性を使用して、電気自動車ドライバーのエネルギー消費を最小限に抑える最適なルートを提案しています。

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将来の作物と作物収量に関するスタンフォード大学の見解

2017 年にスタンフォード大学が実施した研究では、消費者が特定の市場でどれだけの作物を購入するかを予測し、比較することで、農業生産者や流通業者が無駄を最小限に抑えるのに AI がどのように役立つかを示しました。 異なる l を正確に予測するためのモデルa 解像度a 作物と 以下のために 不作の計画を立てます。

強力な AI テクノロジーはすでに私たちの生活のほぼすべての側面に浸透しており、地球温暖化との闘いや気候関連の適応と回復力の取り組みだけでなく、世界の持続可能な開発へのアプローチにおいても変革をもたらす可能性があります。より広い意味では、資源の枯渇から社会的不平等まで。

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スーパーコンピューターの水とエネルギー消費による持続可能性のリスク

他の強力なツールと同様に、AI にも慎重に検討する必要がある多くのリスクが伴います。

これらは、排出削減という観点から達成された利益を事実上打ち消してしまう危険性があります。 汚染物質 その実装のおかげで。

連合パートナーである偽情報に対する気候行動 (CAAD) は最近、ディープラーニングと機械学習が気候危機にもたらすリスクをマッピングしました。その中で最も重大かつ即時的なリスクは、エネルギー消費量とエネルギー消費量の大幅な増加です。 di AI システムに必要な水。

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通常のインターネット検索の 10 倍の計算能力

例として、レポートでは、AI クエリには通常のインターネット検索よりも最大 10 倍のコンピューティング能力が必要になる可能性があることを示唆する調査結果を引用しています。

Googleの報告書は、エネルギーと複雑なAIモデルに関連した水使用量と温室効果ガス排出量の増加のリスクを強調しており、人工知能のさらなる副産物としての電子廃棄物の発生量の増加にも注目を集めている。

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オックスフォード大学では、多くのシステムへの影響が過小評価されている可能性が高い

フェリッパ・アマンタオックスフォード大学の博士課程候補者である彼はさらに踏み込んで、特にインフラストラクチャーの直接的な二酸化炭素排出量のみに焦点を当てている場合、環境に対する AI の影響の本当の範囲は過小評価されている可能性が高いと主張しています。

人工知能がより大きなものをもたらすか、それとも へ エネルギー消費量の削減は、私たちがエネルギーの使用にどのように適応するかによって決まる、と英国の大学の学者は書いており、人工知能が気候変動に及ぼす影響という点では、効率のいわゆる「リバウンド効果」が最大の脅威の1つであることを強調している。

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商品やサービスの需要の増加は、排出量の「リバウンド」を引き起こす可能性があります

タスクをより効率的に完了したり、アナログツールをデジタル同等のものに置き換えたりすることで、その利便性とコストの削減により、商品やサービスの需要の増加が促進され、排出量の「リバウンド」が生じる可能性があります。

たとえば、人工知能を使用してルートを最適化する配車アプリを考えてみましょう。

一方では移動時間と距離の短縮により排出量を削減できるとしても、他方では 彼らの さらなる普及は旅行需要の増加につながり、より持続可能な公共交通モデルを締め出し、大気汚染と環境汚染の増加を引き起こす可能性があります。e 混雑交通私.

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偽情報が強化され、否定派の声が高まる危険性…

人工知能が気候変動対策を脅かす体系的な影響を与えるのではないかという懸念もあります。

CAADの研究は、AIが誤った情報を強化し、気候変動否定論者が誤った説得力のあるコンテンツをより簡単に開発、拡散できるようにする能力を浮き彫りにしている。

国民の信頼、自発性の感覚、政治参加の低下は、被害を軽減する取り組みを大きく妨げる可能性があります。 以下のために 気候変動に適応します。

これには、温室効果ガス排出量の削減と、それに対応する社会構造への必要な調整の実施の両方が含まれます。 地球温暖化.

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気候変動を遅らせる取り組みを支援する AI の革新的な可能性は多面的ですが、AI の採用によるリスクは明らかです。人工知能 この目的のために、それらは物理的な作成と操作を超えて行われます。

一部の研究は、人工知能システム自体の二酸化炭素排出量を測定および削減する方法の改善に焦点を当てていますが、多くの研究者は、これは単なる問題であると主張しています。そう 絵の一部 合計。

AI が私たちの日常生活にますます統合されるにつれて、開発者は、効率の向上が、組織と個人の両方の行動の変化によるエネルギー消費の増加など、意図しない結果にどのようにつながる可能性があるかを考慮する必要があります。

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政府、企業、研究者の協力はガイドラインの基礎です

AI の力を責任を持って活用し、脅威と機会のバランスをとるための鍵は、エネルギー効率の高いアルゴリズムの開発と再生可能エネルギー源の使用に加え、ディープラーニングと機械学習の倫理的開発のための明確なガイドラインを確立することにあるかもしれません。

しかし、何よりもまず、政府、企業、研究者の間の協力を促進し、I のプラスの影響を最大化することが不可欠です。人工知能 持続可能な開発に関するものを含む で その結果生じる気候変動の脅威に対処し、それらから身を守ると同時に。

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