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。
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