最近、マサチューセッツ工科大学の研究者たちは、人工知能が気候に与える影響に関する研究を発表しました。この論文では、人工知能が環境に与える影響を議論する際、データセンター、チップ、モデルのトレーニングに消費される電力だけを計算するのではなく、人工知能が効率を向上させ、コストを削減することで促進される可能性のある経済成長にも注目すべきであり、これが追加の生産と消費を引き起こし、逆に一部の省エネ効果を相殺する可能性があると指摘しています。
研究によれば、人工知能は一方でデータセンターのエネルギー需要を急速に増加させているが、他方では電力網の最適化、需要応答、エネルギーシステム管理、電化などの分野で利用され、理論的には排出削減を助ける潜在能力があるとされています。その中での重要な問題が「反発効果」です。研究によると、人工知能が生産効率を向上させると、同じ製品やサービスがより安価になる可能性があり、企業はより低コストでより多くの作業を行うことができるようになります。
人工知能が気候に与える影響に関する研究が潜在的な反発効果を明らかにする
消費者が節約したコストは、旅行、ショッピング、またはその他の消費に使われる可能性があり、最終的には社会全体の資源とエネルギー需要が引き続き増加することになります。言い換えれば、個々の部分がより省エネになったからといって、全体の経済システムの排出が必ずしも減少するわけではありません。研究はまた「人工知能の炭素債務」という概念を提唱しており、人工知能インフラストラクチャーがもたらす排出は急速に増加しており、人工知能を利用したエネルギー最適化や気候管理などによる排出削減効果は通常、現れるまでにより長い時間がかかるとしています。
たとえ最終的に人工知能の気候解決策によってこの債務が返済されたとしても、追加の温暖化や気候破壊は数十年、さらには数千年続くでしょう。また、注目すべきは、カーボンニュートラルが気候ニュートラルと同じではないということです。