生成型AIとは、自然言語や画像、音声などのデータを生成するAIのことで、ビジネスや社会に革新的な価値をもたらす可能性があります。しかし、生成型AIは高度な計算能力と大量のデータを必要とするため、環境への影響や倫理的な課題も抱えています。そこで、責任ある持続可能な生成型AIの利用を目指すためには、以下のような取り組みが必要です。
- 既存の大規模な生成型モデルを再利用し、必要最小限の微調整を行うことで、新たにモデルを作成する際のエネルギー消費やコストを削減する 。このようにすることで、生成型AIの開発にかかる時間や労力も節約できます。また、再利用されたモデルは既に多くのデータで学習されているため、品質や精度も高いと期待できます。
- エネルギー効率の高い計算方法やハードウェアを採用し、生成型AIの性能と環境への負荷とのバランスを考慮する。例えば、低精度演算や量子コンピューティングなどの技術を活用することで、生成型AIの計算量や消費電力を削減できる可能性があります。また、冷却システムや電源管理などのハードウェア設計も重要です。
- 生成型AIが本当に必要かどうかを判断し、不適切な利用や悪用を防止する 。生成型AIの出力は人間による検証や修正が必要であり、時には不正確や不適切なものになる可能性があるため。特に、人間の感情や意見を反映したり、人間に代わって行動したりするような生成型AIは注意が必要です。生成型AIは人間の補助や支援として利用されるべきであり、人間の代替や置き換えとして利用されるべきではありません。
- クラウドプロバイダーやデータセンターのエネルギー源を評価し、再生可能エネルギーの利用率が高いものを選択する。生成型AIはクラウドサービスやデータセンターに依存することが多いため、そのエネルギー源は生成型AIの環境への影響に大きく関わります。再生可能エネルギーは化石燃料に比べて二酸化炭素排出量が少なく、気候変動への対策に有効です。
- 生成型AIの活動をカーボンモニタリングに含め、その環境への影響を測定し、改善する 。生成型AIはカーボンフットプリントと呼ばれる二酸化炭素排出量を持ちます。このカーボンフットプリントは生成型AIの開発や利用に関わるすべての要素から発生します。カーボンモニタリングとは、カーボンフットプリントを定量的に把握し、目標や基準に照らして評価し、削減やオフセットなどの対策を講じることです。
- 責任あるAIという方法論を採用し、生成型AIの信頼性や倫理性を確保する 。責任あるAIとは、AIの開発や利用におけるリスクや課題に対処するための枠組みであり、パフォーマンスやセキュリティ、コントロールだけでなく、コンプライアンスやブランドイメージ、社会的価値なども考慮します。生成型AIは人間の知識や創造性を拡張することができますが、同時に人間の権利や尊厳を侵害することもあります。そのため、生成型AIは人間中心の設計や運用が必要です。
以上のように、世界が協力して責任ある持続可能な生成型AIの利用を実現するためには、技術的な側面だけでなく、経済的や社会的な側面も重視する必要があります。生成型AIは私たちに多くのメリットをもたらすかもしれませんが、その一方で新たなリスクやコストも伴います。そのため、生成型AIは慎重かつ効果的に利用することが求められます。
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