論文の概要: The Carbon Cost of Conversation, Sustainability in the Age of Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.20018v2
• Date: Tue, 29 Jul 2025 05:18:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-30 12:52:36.845643
• Title: The Carbon Cost of Conversation, Sustainability in the Age of Language Models
• Title（参考訳）: 言語モデルにおける会話のカーボンコストと持続可能性
• Authors: Sayed Mahbub Hasan Amiri, Prasun Goswami, Md. Mainul Islam, Mohammad Shakhawat Hossen, Sayed Majhab Hasan Amiri, Naznin Akter,
• Abstract要約: GPT-3やBERTのような大規模言語モデル(LLM)の持続可能性について批判する。 1台のLCMを訓練すれば、年間数百台の自動車が運転する二酸化炭素を排出できる。 データセンターの冷却は、脆弱な地域で水不足を悪化させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) like GPT-3 and BERT have revolutionized natural language processing (NLP), yet their environmental costs remain dangerously overlooked. This article critiques the sustainability of LLMs, quantifying their carbon footprint, water usage, and contribution to e-waste through case studies of models such as GPT-4 and energy-efficient alternatives like Mistral 7B. Training a single LLM can emit carbon dioxide equivalent to hundreds of cars driven annually, while data centre cooling exacerbates water scarcity in vulnerable regions. Systemic challenges corporate greenwashing, redundant model development, and regulatory voids perpetuate harm, disproportionately burdening marginalized communities in the Global South. However, pathways exist for sustainable NLP: technical innovations (e.g., model pruning, quantum computing), policy reforms (carbon taxes, mandatory emissions reporting), and cultural shifts prioritizing necessity over novelty. By analysing industry leaders (Google, Microsoft) and laggards (Amazon), this work underscores the urgency of ethical accountability and global cooperation. Without immediate action, AIs ecological toll risks outpacing its societal benefits. The article concludes with a call to align technological progress with planetary boundaries, advocating for equitable, transparent, and regenerative AI systems that prioritize both human and environmental well-being.
• Abstract（参考訳）: GPT-3やBERTのような大規模言語モデル(LLM)は自然言語処理(NLP)に革命をもたらしたが、その環境コストは見落としている。 本稿では, GPT-4 などのモデルと Mistral 7B のようなエネルギー効率の良い代替品のケーススタディを通じて, LLM の持続可能性, 炭素フットプリントの定量化, 水使用量, および e-waste への寄与を論じる。 1台のLCMを訓練すると、毎年何百台もの車が運転する二酸化炭素を排出でき、データセンターの冷却は脆弱な地域で水不足を悪化させる。 コーポレート・グリーンウォッシング、冗長なモデル開発、規制空洞が恒久的に害を及ぼし、グローバル・サウスの辺境化社会を不当に負担している。 しかし、持続可能なNLPには、技術革新(例えば、モデルプルーニング、量子コンピューティング)、政策改革(炭素税、強制排出報告)、新奇性よりも必要性を優先する文化的変化がある。 業界リーダー(Google、Microsoft)とラガード(Amazon)を分析することで、倫理的説明責任とグローバルな協力の緊急性を強調している。 即時行動がなければ、AIは社会的な利益を上回るリスクを負う。 この記事は、技術的進歩を惑星境界と整合させ、人間と環境の健全性の両方を優先する平等で透明で再生可能なAIシステムを主張している、と結論付けている。

関連論文リスト

• Role of AI Innovation, Clean Energy and Digital Economy towards Net Zero Emission in the United States: An ARDL Approach [0.0]
  本稿は,1990年から2022年までの米国における,AIイノベーション,GDP成長,再生可能エネルギー利用,デジタル経済,産業化がCO2排出量に与える影響について検討する。 その結果、AIの革新、再生可能エネルギー利用、デジタル経済はCO2排出量を削減し、GDPの拡大と工業化は生態系の被害を増大させる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-03-24T16:32:24Z)
• From Efficiency Gains to Rebound Effects: The Problem of Jevons' Paradox in AI's Polarized Environmental Debate [69.05573887799203]
  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。 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。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-27T22:45:06Z)
• Generative AI for Low-Carbon Artificial Intelligence of Things with Large Language Models [67.0243099823109]
  ジェネレーティブAI(GAI)は、AIoT(Artificial Intelligence of Things)の二酸化炭素排出量を減らす大きな可能性を秘めている 本稿では, 炭素排出量削減のためのGAIの可能性について検討し, 低炭素AIoTのための新しいGAI対応ソリューションを提案する。 本稿では,Large Language Model (LLM) を利用したCO_2排出最適化フレームワークを提案し,このフレームワークにより,プラグ可能なLLMとRetrieval Augmented Generation (RAG) モジュールを設計する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-28T05:46:28Z)
• Toward Sustainable GenAI using Generation Directives for Carbon-Friendly Large Language Model Inference [8.567865555551911]
  本稿では,ジェネレーティブ・Large Language Model (LLM) 推論サービスの炭素フットプリント削減を目的とした,革新的なフレームワークであるSproutを提案する。 提案手法は,生態系の持続可能性と高品質な生成結果の需要のバランスをとる。 Llama2およびグローバル電力グリッドデータを用いた実世界の評価において, 炭素排出量を40%以上削減できることを実証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-19T16:53:53Z)
• Sustainable AI Regulation [3.0821115746307663]
  ICT部門は温室効果ガス排出量の3.9%を占める。 AIの炭素フットプリント水消費量、特にGPT-4のような大規模生成モデルは、持続可能性に関する重大な懸念を提起している。 この論文は、持続可能なAI規制を実現するための多面的アプローチを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-01T02:20:48Z)
• Eco2AI: carbon emissions tracking of machine learning models as the first step towards sustainable AI [47.130004596434816]
  eco2AIでは、エネルギー消費の追跡と地域CO2排出量の正当性に重点を置いている。 モチベーションは、サステナブルAIとグリーンAI経路の両方で、AIベースの温室効果ガスの隔離サイクルの概念からもたらされる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-31T09:34:53Z)
• Modelling the transition to a low-carbon energy supply [91.3755431537592]
  気候変動の影響を制限するため、低炭素電力供給への移行が不可欠である。 二酸化炭素排出量の削減は、世界がピーク点に達するのを防ぐのに役立ちます。 排気ガスの排出は、世界中の気象条件の極端に繋がる可能性がある。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-25T12:37:05Z)

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。