論文の概要: From Efficiency Gains to Rebound Effects: The Problem of Jevons' Paradox in AI's Polarized Environmental Debate

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.16548v1
• Date: Mon, 27 Jan 2025 22:45:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-29 16:42:08.537506
• Title: From Efficiency Gains to Rebound Effects: The Problem of Jevons' Paradox in AI's Polarized Environmental Debate
• Title（参考訳）: 効率向上からリバウンド効果:AIの偏光環境問題におけるJevonsのパラドックスの問題
• Authors: Alexandra Sasha Luccioni, Emma Strubell, Kate Crawford,
• Abstract要約: この議論の多くは、大きな間接効果に対処することなく直接的影響に集中している。 本稿では,Jevonsのパラドックス問題がどのようにAIに適用され,効率向上がパラドックス的に消費増加を促すかを検討する。 これらの2次の影響を理解するには、ライフサイクルアセスメントと社会経済分析を組み合わせた学際的アプローチが必要であると論じる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 69.05573887799203
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• Abstract: As the climate crisis deepens, artificial intelligence (AI) has emerged as a contested force: some champion its potential to advance renewable energy, materials discovery, and large-scale emissions monitoring, while others underscore its growing carbon footprint, water consumption, and material resource demands. Much of this debate has concentrated on direct impact -- energy and water usage in data centers, e-waste from frequent hardware upgrades -- without addressing the significant indirect effects. This paper examines how the problem of Jevons' Paradox applies to AI, whereby efficiency gains may paradoxically spur increased consumption. We argue that understanding these second-order impacts requires an interdisciplinary approach, combining lifecycle assessments with socio-economic analyses. Rebound effects undermine the assumption that improved technical efficiency alone will ensure net reductions in environmental harm. Instead, the trajectory of AI's impact also hinges on business incentives and market logics, governance and policymaking, and broader social and cultural norms. We contend that a narrow focus on direct emissions misrepresents AI's true climate footprint, limiting the scope for meaningful interventions. We conclude with recommendations that address rebound effects and challenge the market-driven imperatives fueling uncontrolled AI growth. By broadening the analysis to include both direct and indirect consequences, we aim to inform a more comprehensive, evidence-based dialogue on AI's role in the climate crisis.
• Abstract（参考訳）: 環境危機が深まるにつれ、人工知能(AI)は、再生可能エネルギー、材料発見、大規模排出監視を推進し、炭素フットプリント、水消費、資源需要の増大を目立たせている。 この議論の多くは、データセンターにおけるエネルギーと水の使用、頻繁なハードウェアアップグレードからのe-wasteなど、直接的な影響に対処することなく、直接的な影響に集中している。 本稿では,Jevonsのパラドックス問題がどのようにAIに適用され,効率向上がパラドックス的に消費増加を促すかを検討する。 これらの2次の影響を理解するには、ライフサイクルアセスメントと社会経済分析を組み合わせた学際的アプローチが必要であると論じる。 リバウンド効果は、技術的効率の向上だけで環境被害の純削減が保証されるという仮定を損なう。 代わりに、AIの影響の軌跡は、ビジネスインセンティブや市場論理、ガバナンスと政策作成、より広範な社会的および文化的規範にも影響を及ぼす。 AIの真の気候フットプリントを誤って表現し、意味のある介入の範囲を制限している、と我々は主張する。 我々は、リバウンド効果に対処し、市場主導の命令に挑戦し、制御不能なAIの成長を加速する、という勧告で締めくくります。 分析を拡張して、直接的な結果と間接的な結果の両方を含めることで、気候危機におけるAIの役割に関するより包括的でエビデンスに基づく対話を伝えたいと考えています。

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