論文の概要: How Do Companies Manage the Environmental Sustainability of AI? An Interview Study About Green AI Efforts and Regulations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.07317v1
• Date: Mon, 12 May 2025 08:03:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-13 20:21:49.30185
• Title: How Do Companies Manage the Environmental Sustainability of AI? An Interview Study About Green AI Efforts and Regulations
• Title（参考訳）: 企業はAIの環境サステナビリティをどのように管理するか? : グリーンAIの取り組みと規制に関するインタビュー研究
• Authors: Ashmita Sampatsing, Sophie Vos, Emma Beauxis-Aussalet, Justus Bogner,
• Abstract要約: 我々は,グリーンAIの認識と産業実践者の管理について検討することを目的としている。 AIベースのソフトウェアを採用した10の異なる組織の参加者と11回のインタビューを行った。 その結果,11人中9人がAI導入時に事業効率を優先し,環境の持続可能性も最小限に抑えられた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.4711214580685557
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: With the ever-growing adoption of artificial intelligence (AI), AI-based software and its negative impact on the environment are no longer negligible, and studying and mitigating this impact has become a critical area of research. However, it is currently unclear which role environmental sustainability plays during AI adoption in industry and how AI regulations influence Green AI practices and decision-making in industry. We therefore aim to investigate the Green AI perception and management of industry practitioners. To this end, we conducted a total of 11 interviews with participants from 10 different organizations that adopted AI-based software. The interviews explored three main themes: AI adoption, current efforts in mitigating the negative environmental impact of AI, and the influence of the EU AI Act and the Corporate Sustainability Reporting Directive (CSRD). Our findings indicate that 9 of 11 participants prioritized business efficiency during AI adoption, with minimal consideration of environmental sustainability. Monitoring and mitigation of AI's environmental impact were very limited. Only one participant monitored negative environmental effects. Regarding applied mitigation practices, six participants reported no actions, with the others sporadically mentioning techniques like prompt engineering, relying on smaller models, or not overusing AI. Awareness and compliance with the EU AI Act are low, with only one participant reporting on its influence, while the CSRD drove sustainability reporting efforts primarily in larger companies. All in all, our findings reflect a lack of urgency and priority for sustainable AI among these companies. We suggest that current regulations are not very effective, which has implications for policymakers. Additionally, there is a need to raise industry awareness, but also to provide user-friendly techniques and tools for Green AI practices.
• Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)の普及が絶え間なく進んでいる今、AIベースのソフトウェアとその環境に対する悪影響はもはや無視できない。 しかし、現在、産業におけるAI導入における環境サステナビリティの役割と、産業におけるAI規制がグリーンAIの実践や意思決定にどのように影響するかは定かではない。 そこで我々は,グリーンAIの認識と産業実践者の管理について検討する。 この目的のために、AIベースのソフトウェアを採用した10の異なる組織の参加者と合計11回のインタビューを行った。 インタビューでは、AIの採用、AIの負の環境影響を緩和するための現在の取り組み、EU AI ActとCSRD(コーポレート・サステナビリティ・レポーティング・ディレクティブ)の影響の3つの主なテーマについて論じられた。 その結果,11人中9人がAI導入時に事業効率を優先し,環境の持続可能性も最小限に抑えられた。 AIの環境影響の監視と緩和は非常に限られていた。 1人の参加者のみが負の環境効果をモニターした。 応用緩和プラクティスに関して、6人の参加者はアクションを報告せず、他の参加者は、プロンプトエンジニアリング、より小さなモデルへの依存、AIの過剰使用など、散発的にテクニックに言及した。 EU AI法への認識とコンプライアンスは低く、その影響について報告する参加者は1人だけであり、CSRDは主として大企業でサステナビリティレポートを推進している。 全体としては、これらの企業における持続可能なAIに対する緊急性や優先順位の欠如が、私たちの発見を反映している。 政策立案者にとって、現在の規制はあまり効果がないことを示唆する。 さらに、業界への認識を高めることだけでなく、グリーンAIプラクティスにユーザフレンドリな技術やツールを提供することも必要です。

関連論文リスト

• Bridging the Gap: Integrating Ethics and Environmental Sustainability in AI Research and Practice [57.94036023167952]
  我々は、AIの倫理的影響を研究するための努力は、その環境への影響を評価するものと相まって行われるべきであると論じる。 我々は,AI研究と実践にAI倫理と持続可能性を統合するためのベストプラクティスを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-04-01T13:53:11Z)
• From Efficiency Gains to Rebound Effects: The Problem of Jevons' Paradox in AI's Polarized Environmental Debate [69.05573887799203]
  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。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-27T22:45:06Z)
• Exploring the sustainable scaling of AI dilemma: A projective study of corporations' AI environmental impacts [0.0]
  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。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-24T08:58:49Z)
• Towards an Environmental Ethics of Artificial Intelligence [0.0]
  本稿では,AIシステムの設計における人工知能(AI)の環境影響の倫理的意義について考察する。 環境正義文学は3つのカテゴリーの正義を区別し、不公平な3つの要素を参照する。 このような正義感に基づいて、環境に配慮したAIシステムを開発するための基準を概説する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-19T17:48:54Z)
• How Performance Pressure Influences AI-Assisted Decision Making [57.53469908423318]
  我々は、プレッシャーと説明可能なAI(XAI)技術がAIアドバイステイク行動とどのように相互作用するかを示す。 我々の結果は、圧力とXAIの異なる組み合わせで複雑な相互作用効果を示し、AIアドバイスの行動を改善するか、悪化させるかのどちらかを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-21T22:39:52Z)
• The Narrow Depth and Breadth of Corporate Responsible AI Research [3.364518262921329]
  私たちは、AI企業の大多数が、この重要なAIのサブフィールドにおいて、限られた、あるいは全く関与していないことを示している。 主要なAI企業は、従来のAI研究に比べて、責任あるAI研究のアウトプットが著しく低い。 当社の結果は、業界が責任あるAI研究を公然と行う必要性を浮き彫りにしたものだ。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-20T17:26:43Z)
• Now, Later, and Lasting: Ten Priorities for AI Research, Policy, and Practice [63.20307830884542]
  今後数十年は、産業革命に匹敵する人類の転換点になるかもしれない。 10年前に立ち上げられたこのプロジェクトは、複数の専門分野の専門家による永続的な研究にコミットしている。 AI技術の短期的および長期的影響の両方に対処する、アクションのための10のレコメンデーションを提供します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-06T22:18:31Z)
• Towards Sustainable Artificial Intelligence: An Overview of Environmental Protection Uses and Issues [0.0]
  本稿では,明日の生態学的課題に対応するエネルギー消費技術のパラドックスについて述べる。 これは、ユースケースや具体的な例を示すために、グリーンプレイヤー向けのAIから多くの例を引き合いに出している。 環境の次元は、AIの幅広い倫理的問題の一部であり、長期的にAIの持続可能性を保証するために不可欠である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-22T14:31:48Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。