論文の概要: The Hidden AI Race: Tracking Environmental Costs of Innovation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.22781v1
• Date: Thu, 27 Nov 2025 22:14:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-01 19:47:55.720986
• Title: The Hidden AI Race: Tracking Environmental Costs of Innovation
• Title（参考訳）: 隠れたAIレース:イノベーションの環境コストを追跡する
• Authors: Shyam Agarwal, Mahasweta Chakraborti,
• Abstract要約: 異なる期間にわたって異なるドメインでモデルによって放出される二酸化炭素の量について検討する。 その結果, モデルサイズとバージョニング周波数は, 高いエミッションと強く相関していることが判明した。 大学主導のプロジェクトは最も高い排出率を示し、その後に非営利団体や企業が続いた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.5782420501870296
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The past decade has seen a massive rise in the popularity of AI systems, mainly owing to the developments in Gen AI, which has revolutionized numerous industries and applications. However, this progress comes at a considerable cost to the environment as training and deploying these models consume significant computational resources and energy and are responsible for large carbon footprints in the atmosphere. In this paper, we study the amount of carbon dioxide released by models across different domains over varying time periods. By examining parameters such as model size, repository activity (e.g., commits and repository age), task type, and organizational affiliation, we identify key factors influencing the environmental impact of AI development. Our findings reveal that model size and versioning frequency are strongly correlated with higher emissions, while domain-specific trends show that NLP models tend to have lower carbon footprints compared to audio-based systems. Organizational context also plays a significant role, with university-driven projects exhibiting the highest emissions, followed by non-profits and companies, while community-driven projects show a reduction in emissions. These results highlight the critical need for green AI practices, including the adoption of energy-efficient architectures, optimizing development workflows, and leveraging renewable energy sources. We also discuss a few practices that can lead to a more sustainable future with AI, and we end this paper with some future research directions that could be motivated by our work. This work not only provides actionable insights to mitigate the environmental impact of AI but also poses new research questions for the community to explore. By emphasizing the interplay between sustainability and innovation, our study aims to guide future efforts toward building a more ecologically responsible AI ecosystem.
• Abstract（参考訳）: 主にGen AIの発展により、多くの産業やアプリケーションに革命をもたらした。 しかしながら、これらのモデルの訓練と展開は、重要な計算資源とエネルギーを消費し、大気中の大きな炭素フットプリントに責任を負うため、環境にかなりのコストがかかる。 本稿では,異なる期間にわたって,異なる領域にまたがるモデルによって放出される二酸化炭素の量について検討する。 モデルのサイズやリポジトリのアクティビティ(コミットやリポジトリの年齢など)、タスクタイプ、組織的アフィリエイトといったパラメータを調べることで、AI開発における環境影響に影響を及ぼす要因を同定する。 その結果, モデルサイズとバージョニング周波数は高いエミッションと強く相関していること, ドメイン固有の傾向から, NLPモデルはオーディオベースシステムに比べて炭素フットプリントが低い傾向が示唆された。 大学主導のプロジェクトが最も高い排出量を示すのに対して、非営利団体や企業が続く一方、コミュニティ主導のプロジェクトは排出量の減少を示す。 これらの結果は、エネルギー効率の良いアーキテクチャの採用、開発ワークフローの最適化、再生可能エネルギー源の活用など、グリーンAIプラクティスに対する重要なニーズを強調している。 私たちはまた、AIでより持続可能な未来に導くいくつかのプラクティスについて議論し、この論文は、私たちの仕事によって動機付けられる可能性のある、将来の研究の方向性で終わります。 この研究は、AIの環境への影響を軽減するための実用的な洞察を提供するだけでなく、コミュニティが探求すべき新たな研究課題も提起している。 持続可能性とイノベーションの相互作用を強調することで、我々の研究は、より生態学的に責任を負うAIエコシステムの構築に向けた今後の取り組みを導くことを目的としています。

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