論文の概要: Exploring the sustainable scaling of AI dilemma: A projective study of corporations' AI environmental impacts

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.14334v1
• Date: Fri, 24 Jan 2025 08:58:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-27 14:58:55.274384
• Title: Exploring the sustainable scaling of AI dilemma: A projective study of corporations' AI environmental impacts
• Title（参考訳）: AIジレンマの持続的スケーリングを探る:企業のAI環境影響の投影的研究
• Authors: Clément Desroches, Martin Chauvin, Louis Ladan, Caroline Vateau, Simon Gosset, Philippe Cordier,
• Abstract要約: 企業のAIポートフォリオの環境影響を推定する手法を提案する。 その結果、大規模な生成AIモデルは従来のモデルよりも最大4600倍のエネルギーを消費していることが確認された。 2030年までにジェネレーティブAIの環境影響を緩和するには、AIバリューチェーン全体にわたる協調的な努力が必要である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: The rapid growth of artificial intelligence (AI), particularly Large Language Models (LLMs), has raised concerns regarding its global environmental impact that extends beyond greenhouse gas emissions to include consideration of hardware fabrication and end-of-life processes. The opacity from major providers hinders companies' abilities to evaluate their AI-related environmental impacts and achieve net-zero targets.In this paper, we propose a methodology to estimate the environmental impact of a company's AI portfolio, providing actionable insights without necessitating extensive AI and Life-Cycle Assessment (LCA) expertise. Results confirm that large generative AI models consume up to 4600x more energy than traditional models. Our modelling approach, which accounts for increased AI usage, hardware computing efficiency, and changes in electricity mix in line with IPCC scenarios, forecasts AI electricity use up to 2030. Under a high adoption scenario, driven by widespread Generative AI and agents adoption associated to increasingly complex models and frameworks, AI electricity use is projected to rise by a factor of 24.4.Mitigating the environmental impact of Generative AI by 2030 requires coordinated efforts across the AI value chain. Isolated measures in hardware efficiency, model efficiency, or grid improvements alone are insufficient. We advocate for standardized environmental assessment frameworks, greater transparency from the all actors of the value chain and the introduction of a "Return on Environment" metric to align AI development with net-zero goals.
• Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)の急速な成長、特にLarge Language Models(LLMs)は、温室効果ガス排出量を超えて、ハードウェア製造や終末プロセスの考慮を含む世界的な環境への影響に関する懸念を提起している。 本稿では、企業のAIポートフォリオの環境影響を推定し、広範囲なAIとライフサイクルアセスメント(LCA)の専門知識を必要とせずに実行可能な洞察を提供する手法を提案する。 その結果、大規模な生成AIモデルは従来のモデルよりも最大4600倍のエネルギーを消費していることが確認された。 我々のモデリングアプローチは、AIの使用量の増加、ハードウェアコンピューティングの効率の向上、およびIPCCシナリオに沿った電気の混合の変化を考慮に入れており、2030年までAIの電力使用を予測しています。 2030年までに生成AIの環境への影響を緩和するためには、AIバリューチェーン全体にわたる協調的な努力が必要である。 ハードウェア効率、モデル効率、グリッド改善の分離された尺度だけでは不十分である。 我々は、標準化された環境アセスメントフレームワーク、バリューチェーンのすべてのアクターからの透明性の向上、そしてAI開発をネットゼロの目標に合わせるための"Return on Environment"メトリクスの導入を提唱する。

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