- AI、特にChatGPTのようなLLMが環境に大きな害を与えるという通念は不正確である
- 多くの人が「個人的なAI利用が気候危機に悪影響を与える」といった主張を広めているが、実際の排出量の規模や比較対象が不適切である
- AIに関するエネルギー使用量および水使用量のデータをできるだけ正確に見ながら、実質的な炭素排出の規模を理解する必要がある
- 個人の活動の中でも、どの行動が本当に意味のある排出削減に寄与するのかを見ていく必要がある
なぜこの記事を書いたのか
- 気候に関する議論では、「悪い企業や技術を名指しして不買する」という形のアプローチがしばしば登場する
- ChatGPTの利用を環境破壊行為だと断定する意見が増えており、正確な数値に基づいて説明したいと考えた
- 気候運動は個人的なライフスタイルよりも、エネルギーシステムの転換など構造的な変化に集中すべきだという見解も強調する
排出倫理についての考え方
- 現代社会では完全なゼロカーボン生活は現実的に不可能である
- 病院など重要な施設も高い排出量を持つが、その社会的価値は大きい
- 排出量を減らすには、「とにかく大きな排出源をなくそう」ではなく、「活動の価値と排出量のバランス」を考慮すべきである
- 誤情報や誤解によってLLMのような有用な技術の利用機会を失うのは望ましくない
LLMの有用性
- LLMは学習、作業の自動化など、日常や業務で幅広く役立つ
- 複雑な技術分野・専門分野の情報を素早く要約したり、質疑応答したりするのに特に効果的である
- 完璧ではないが、Google検索と違って対話型のカスタマイズされた応答が可能である
- 多くの人がLLMを活用して知識の習得、問題解決、生産性向上を経験している
主な論点 (Main Argument)
排出量 (Emissions)
- ChatGPTでの検索1回は通常のGoogle検索より約10倍のエネルギーを使うが、絶対量で見れば3 Wh程度にすぎない
- これは10秒の動画ストリーミング、メール2通の送信、LEDテレビを3分視聴するのに相当する水準である
- 「ChatGPTの世界全体での利用 = 何万世帯分もの電力使用」といった比較は、そのサービスの利用者数と有用性を考慮しない場合に誤解を生む
- たとえば、NetflixやYouTubeなどのストリーミングサービスははるかに大きなエネルギーを使っているが、それでも個々の利用者にとっては非常に小さな単位である
- GPT-4モデルの学習は数百回の航空便に匹敵するエネルギーを消費したが、一度学習した後に世界中の膨大な利用者へ提供される価値を考えれば効率的である
- インターネット全体のエネルギー使用量に占めるLLMの比率はごくわずかであり、個人がChatGPTを使うことを気候問題の核心とみなすのは過度な懸念である
水使用 (Water use)
- AIデータセンターはGPUの冷却などのために水を使用する
- 「ChatGPT1回ごとに500mLの水を消費する」という誤解があるが、実際には20〜50回の問い合わせで500mLという方がより正確である
- 他のオンライン活動（音楽ストリーミング、ビデオ会議など）も同様の形で水を使用しており、これはエネルギー生産過程全体と冷却過程を含んだ数値である
- 実際には、10分の4K動画視聴や1時間のビデオ会議の方が、ChatGPTへの数十回の問い合わせ以上の水を使う
- 小規模な水資源に大きな負担をかけない地域でのデータセンター運用や、再利用可能な水管理が併用されれば、問題は大きく緩和されうる
- 動物性製品の生産過程と比較すると、データセンターの水使用量は相対的に小さく、汚染や浪費につながる度合いも畜産業より少ないという分析が多い
LLM利用に関するよくある誤解と実際の比較
- 「個人のLLM利用が地球環境に非常に大きな害を与える」という認識は、実際の統計とは異なる様相を示している
- スマートフォンの利用、動画ストリーミング、メール、オンラインゲームなども、LLMに劣らず多くの電力・水資源を使っているが、大衆はそれを大きな問題として認識していない
- LLMは利用者に時間節約と効率向上を提供する一方で、排出量そのものは少量である
- 排出削減の観点では、食生活の変更や交通手段の見直しの方が、LLM利用の制限よりはるかに大きな効果を生む
結論的考察
- LLM自体がまったく排出を生じさせないわけではないが、個人利用の観点では心配するほど非効率ではない
- 気候運動で重要なのは大規模なエネルギー転換と構造改善であり、些細なデジタル活動の制限に注力するのは本質から外れた論点である
- ChatGPTをはじめとするLLM技術は多様な分野で大きな価値を提供するため、誤情報によって利用を避けるのはむしろ損である
- 個人的な排出削減が目的なら、より大きな影響を与える他の生活様式を先に見直す方が効果的である
3件のコメント
確かなのは、暗号資産のマイニングよりは生産的だということ……
その通りです。
Hacker Newsの意見
LLMのエネルギー消費を恣意的な基準と比較するのは適切ではない。ChatGPTのクエリをZoom通話と比較しても有用ではない。Google検索1回で十分に解決できる場合も多い。LLMはソフトウェア開発に有用だが、代替可能な簡単な方法も多い。
AI投資によりハイパースケールクラウドの排出目標が変更され、データセンターの成長が電力網の容量限界に達している。AIの電力使用を排出量に換算する際、AI全体についての主張は成り立たないかもしれない。長期的にはROIはプラスになりそうだが、この技術をより効率的にすることに集中すべきだ。
記事には参照リンクが必要だ。LLMは単に家庭ユーザーだけが使っているわけではない。政府や大企業がGPU時間を大量に使っている。AI向けの新しい電力施設が提案されている。
GPT-4のような大規模モデルの訓練は一度きりのコストには見えない。大企業は今後も新しいモデルを訓練し続けるだろう。多くのモデルは使われないかもしれない。
海洋プラスチックごみの約90%は10本の河川から発生している。個人のライフスタイル上の選択は、海外製造業の標準的な慣行に比べれば微々たるものだ。環境は重要だが、企業が正しいやり方で行動するよう強制されない限り、個人の行動だけでは十分ではない。
データセンターのトレンドと持続可能性に関する詳細な研究を扱った記事がある。このテーマについて読んだ中で最も優れた記事だ。
動画ストリーミングのエネルギー使用量に関する数値をどこから得たのか気になる。エネルギーの大半は動画の初期エンコードに使われる。
LLMとChatGPTは、質問に答えるときに最も多くのエネルギーを使うわけではない。訓練時に大量の水とエネルギーを使う。今使うこと自体が環境を破壊しているわけではないが、その製品への関心を示すことにはなる。
個人がChatGPT利用による排出量を心配するのは愚かだ。AIが多くのエネルギーを使っている点は認める。ChatGPTの需要がAIの未来にどのような影響を与えるかを考えるのは難しい。
タイトルが内容と合っていない。「ChatGPT使用による排出量は他のものと比べて重要ではない」というタイトルのほうが適切だ。