AIの隠れた渇きを癒す

近年、人工知能 (AI) の可能性は、技術者と一般の人々を同様に魅了しています。 機械学習、特に GPT-3 のような大規模な言語モデルを通じて学習、予測、シミュレーションできる可能性は、確かに魅力的です。 ただし、これらのデジタルの驚異には水という隠れたコストが伴います。

はい、正しく読みました。 私たちの AI の仲間は水をガブ飲みする人です。

ChatGPT のようなツールを使用すると、特に何時間も探していたカスタマイズされたコード行が提供される場合は、暑い日にプールにひと泳ぎするのと同じくらいリフレッシュできます。 しかし、泳いだ後にプールに水を補充する必要があることを知って驚くのと同じように、AI 友達との 15 分間の会話で約 0.5 リットルの淡水を消費した可能性があることを知って驚くかもしれません。

最初は、これは直観に反するように思えるかもしれません。 純粋にデジタルな存在である AI になぜ水が必要なのでしょうか? Liらによる最近の研究論文「Making AI Less 'Thirsty: Uncovering and Addressing the Secret Water Footprint of AI Models」で明らかになったように、ハイテク企業はAIのトレーニングと実行に大量の水を利用していることが判明した。彼らの大規模な計算会社に関する推論。

AI トレーニングに必要な集中的な計算では大量の熱が発生します。この熱を放散するために、企業は水を蒸発させる冷却塔を使用します。 したがって、このプロセスは、AI が水、正確に言えば淡水を飲み込む方法となります。

この論文は、マイクロソフトの最先端の米国データセンターで GPT-3 のようなモデルをトレーニングすると、70 万リットルのきれいな淡水を直接消費する可能性があると推定しています。 トレーニングが Microsoft のアジアのデータ センターで行われた場合、この消費量は 3 倍になります。

さらに驚くべきことは、AI の使用による水への影響です。 たとえば、2023 年 6 月には、推定 16 億人のユーザー訪問が ChatGPT に記録されました。 すべてのやり取りで 0.5 リットルの水が消費されるとすると、デジタル会話を強化するためだけに、毎月何億リットルもの淡水が使用されることになります。

AI がより多くのアプリやデバイスに組み込まれるようになるにつれて、この使用量とそれに伴う水の消費量は劇的に増加するでしょう。 間もなく、AI を活用した銀行業務、ウェブサイト インターフェイス、電子商取引、さらには日常的な家事までもが一般的になるでしょう。 その結果、水の消費量も同時に増加し、すでに限られている淡水資源への負担がさらに大きくなるでしょう。

この増大する水危機に対処するには、多面的なアプローチが必要です。 この研究の著者らは、ハイテク企業がトレーニング時間を気温の低い時間帯に変更して、水需要を削減できる可能性があると提案している。 ただし、太陽光発電は一日の中で最も暑い時間帯に最も利用しやすいため、これは炭素削減の取り組みと矛盾する可能性があります。

この状況では、市民や世論の圧力が重要な役割を果たす可能性があります。 適切な水価格戦略を導入することで、都市や州はテクノロジー企業に水の消費量を削減するよう奨励することができます。 実際、過去 10 年間におけるデータセンターのエネルギー効率の向上と同様に、注目とプレッシャーの高まりにより、水の使用効率も根本的に改善される可能性があります。

ここには特効薬の解決策はありません。 問題は緊急であると同時に複雑です。 2030年までに「ウォーター・ポジティブ」になると約束しているハイテク企業は、雨水の回収や水の代わりに空気を使う「断熱冷却」などの戦略を検討している。 しかし、これらの介入があっても、予測される節約量は、AI モデルによる水消費量に比べれば小さく見えます。

しかし、この進歩は、水不足というより広範な課題に比べれば、ほんの一滴にすぎません。 AI の水のフットプリントは氷山の一角かもしれませんが、それはより大きな、差し迫った危機の兆候です。 私たちのデジタルへの渇望が高まるにつれて、現実世界で私たちが高揚して乾いた状態にならないようにする必要があります。 テクノロジー企業、政府、消費者といったすべての関係者が、デジタル コンパニオンの隠れた水コストに対処し、真に持続可能な AI に向けて移行する時期が来ています。