論文の概要: Making AI Less "Thirsty": Uncovering and Addressing the Secret Water Footprint of AI Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.03271v4
• Date: Wed, 15 Jan 2025 08:07:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-16 15:50:56.497928
• Title: Making AI Less "Thirsty": Uncovering and Addressing the Secret Water Footprint of AI Models
• Title（参考訳）: AIを"Thirsty"以下にする - AIモデルの秘密のフットプリントの発見と対処
• Authors: Pengfei Li, Jianyi Yang, Mohammad A. Islam, Shaolei Ren,
• Abstract要約: 世界のAI需要は2027年に4.2-6.6億立方メートルの水が流出すると予想されている。 これはデンマークの年間降水量4-6以上、イギリスの半分以上である。 グローバルな水の課題に対処するためには、AIは社会的責任を負い、例によってリードする必要がある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.980143764150796
• License:
• Abstract: The growing carbon footprint of artificial intelligence (AI) has been undergoing public scrutiny. Nonetheless, the equally important water (withdrawal and consumption) footprint of AI has largely remained under the radar. For example, training the GPT-3 language model in Microsoft's state-of-the-art U.S. data centers can directly evaporate 700,000 liters of clean freshwater, but such information has been kept a secret. More critically, the global AI demand is projected to account for 4.2-6.6 billion cubic meters of water withdrawal in 2027, which is more than the total annual water withdrawal of 4-6 Denmark or half of the United Kingdom. This is concerning, as freshwater scarcity has become one of the most pressing challenges. To respond to the global water challenges, AI can, and also must, take social responsibility and lead by example by addressing its own water footprint. In this paper, we provide a principled methodology to estimate the water footprint of AI, and also discuss the unique spatial-temporal diversities of AI's runtime water efficiency. Finally, we highlight the necessity of holistically addressing water footprint along with carbon footprint to enable truly sustainable AI.
• Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)の炭素フットプリントの増大は、公共の監視を受けている。 それでも、AIの等しく重要な水(水量と消費)のフットプリントは、主にレーダーの下に留まっている。 例えば、Microsoftの最先端の米国データセンターでGPT-3言語モデルをトレーニングすることで、70,000リットルの淡水を直接蒸発させることができるが、そのような情報は秘密にされている。 より重要なことは、2027年の世界のAI需要は4.2-6.6億立方メートルの水流出を考慮に入れている。 これは、淡水不足が最も圧力のかかる課題の1つになっているためである。 グローバルな水の課題に対処するためには、AIは自身のウォーターフットプリントに対処することによって、社会的責任を負い、例によってリードする必要がある。 本稿では,AIの水分フットプリントを推定する原理的手法を提案し,また,AIの実行時の水効率の空間的・時間的差異について考察する。 最後に、真に持続可能なAIを実現するために、水のフットプリントと炭素フットプリントに全体的に取り組むことの必要性を強調します。

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