• Hugging Face の AI・気候責任者である Sasha Luccioni は、AI モデルの環境への影響を調査し、AI 技術と環境持続可能性の交差点に焦点を当て、より良い測定と情報に基づく選択を通じて AI の生態学的影響を軽減する方法を模索しました。
  • AI モデル、特に ChatGPT のような大規模言語モデルは、訓練と展開の際に大量のエネルギーを消費します。
  • 家電製品向けの Energy Star プログラムに触発され、Luccioni は AI モデル向けに同様の格付けシステムを提案しています。

Sasha Luccioni 博士は、倫理的な人工知能の研究者です。過去 10 年間にわたり、彼女の研究は AI 技術の社会的および環境的影響の理解を深める道を開いてきました。最近では、AI モデルの環境への影響を調査し、AI 技術と環境持続可能性の交差点に焦点を当て、より良い測定と情報に基づく選択を通じて AI の生態学的影響を軽減する方法を模索しました。

1.AI モデルの環境への影響

AI モデル、特に ChatGPT のような大規模言語モデルは、訓練と展開の際に大量のエネルギーを消費します。このエネルギー消費は、数台の自動車がその寿命中に排出するのに相当する大量の炭素排出を引き起こします。このようなモデルの訓練は、年間で数十世帯のアメリカの家庭が消費するのと同量のエネルギーを消費する可能性があります。

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2.AI 向けエネルギー格付けシステムの開発

家電製品向けの Energy Star プログラムに触発され、Luccioni は AI モデル向けに同様の格付けシステムを提案しています。このシステムは、ユーザーがエネルギー効率に基づいてモデルを選択できるように設計されており、より持続可能な AI の利用を促進します。目的は、さまざまなタスクにおけるさまざまな AI モデルのエネルギー消費を標準化された方法で測定および比較できるようにすることです。

3.初期テストと結果

このプロジェクトでは、標準化されたデータセットを使用して、テキスト生成、画像分類、音声認識などのさまざまなタスクで AI モデルをテストします。初期結果は、モデル間でエネルギー効率に大きなばらつきがあることを示しており、タスクによっては他のモデルよりもはるかにエネルギーを消費するものもあります。これらの結果は、AI モデルの展開における最適化と効率改善の可能性を浮き彫りにしています。

4.エネルギー消費量測定ツール

環境への影響を評価するために、Code Carbon のようなツールが開発されました。これらのツールは、AI モデルのエネルギー消費量と炭素排出量を推定し、開発者がより情報に基づいた持続可能な選択を行えるようにします。このようなツールを使用することで、企業は自社の AI 技術の環境フットプリントを削減できます。

5.今後の取り組みとコミュニティへの関与

現在進行中の作業には、より多くのタスクとモデルをカバーするための格付けシステムの拡張、測定方法の改良、コミュニティからのフィードバックの促進が含まれます。最終的な目標は、ISOやNISTなどの組織と協力し、より広範な採用を目指して「Green AI Leaderboard」というランキングを公開し、AI コミュニティがエネルギー効率に基づいてモデルを比較・選択できるようにすることで、より持続可能な AI エコシステムを促進することです。