論文の概要: On the (im)possibility of sustainable artificial intelligence. Why it does not make sense to move faster when heading the wrong way

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.17702v1
• Date: Sat, 22 Mar 2025 09:01:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-25 14:39:39.901021
• Title: On the (im)possibility of sustainable artificial intelligence. Why it does not make sense to move faster when heading the wrong way
• Title（参考訳）: 持続可能な人工知能の可能性について : 間違った方向に進むときに速く動くことが意味がない理由
• Authors: Rainer Rehak,
• Abstract要約: この記事では、クリティカルデータとアルゴリズム研究、STS、トランスフォーメーションサステナビリティ科学、クリティカルコンピュータ科学、パブリック関心理論の知見を引用する。 確かにAIには持続可能性に関連するユースケースがたくさんあるが、利益よりも全体的な欠点がある可能性が高い、と私は主張する。 あらゆる物質において、その影響は特に世界の南部では壊滅的であり、世界の北部では恩恵を受けている。
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• Abstract: Artificial intelligence (AI) is currently considered a sustainability "game-changer" within and outside of academia. In order to discuss sustainable AI this article draws from insights by critical data and algorithm studies, STS, transformative sustainability science, critical computer science, and public interest theory. I argue that while there are indeed many sustainability-related use cases for AI, they are likely to have more overall drawbacks than benefits. To substantiate this claim, I differentiate three 'AI materialities' of the AI supply chain: first the literal materiality (e.g. water, cobalt, lithium, energy consumption etc.), second, the informational materiality (e.g. lots of data and centralised control necessary), and third, the social materiality (e.g. exploitative data work, communities harm by waste and pollution). In all materialities, effects are especially devastating for the global south while benefiting the global north. A second strong claim regarding sustainable AI circles around so called apolitical optimisation (e.g. regarding city traffic), however the optimisation criteria (e.g. cars, bikes, emissions, commute time, health) are purely political and have to be collectively negotiated before applying AI optimisation. Hence, sustainable AI, in principle, cannot break the glass ceiling of transformation and might even distract from necessary societal change. To address that I propose to stop 'unformation gathering' and to apply the 'small is beautiful' principle. This aims to contribute to an informed academic and collective negotiation on how to (not) integrate AI into the sustainability project while avoiding to reproduce the status quo by serving hegemonic interests between useful AI use cases, techno-utopian salvation narratives, technology-centred efficiency paradigms, the exploitative and extractivist character of AI and concepts of digital degrowth.
• Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)は現在、学界内外の持続可能性「ゲームチェンジャー」と見なされている。 持続可能なAIについて議論するために、この記事では、クリティカルデータとアルゴリズム研究、STS、トランスフォーメーションサステナビリティ科学、クリティカルコンピュータサイエンス、パブリック関心理論の洞察を引用する。 確かにAIには持続可能性に関連するユースケースがたくさんあるが、利益よりも全体的な欠点がある可能性が高い、と私は主張する。 この主張を裏付けるために、AIサプライチェーンの3つの「AIマティリティ」を区別します。まず、リテラルマティリティ(例えば、水、コバルト、リチウム、エネルギー消費など)、第2に、情報マティリティ(例えば、大量のデータと集中管理が必要)、第3に、社会マティリティ(例えば、搾取データワーク、廃棄物と汚染によるコミュニティ)。 あらゆる物質において、その影響は特に世界の南部では壊滅的であり、世界の北部では恩恵を受けている。 持続可能なAIサークルに関する第2の強い主張は、いわゆる非政治的最適化(例えば、都市交通)であるが、最適化基準(例えば、自動車、自転車、排気ガス、通勤時間、健康)は純粋に政治的であり、AI最適化を適用する前にまとめて交渉する必要がある。 したがって、持続可能なAIは、原則として、変革のガラスの天井を壊すことはできない。 そこで私は,「情報収集」を中止し,「小さくて美しい」原則を適用することを提案する。 これは、有用なAIユースケース、テクノユートピアの救世物語、技術中心の効率パラダイム、AIの搾取的かつ抽出的性格、デジタルデグロースの概念の間のヘヘモニックな関心を提供することによって、現状を再現することを避けながら、サステナビリティプロジェクトへのAIの統合方法(そうでない)に関する情報学術的および集合的な交渉に貢献することを目的としている。

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