論文の概要: AI Cap-and-Trade: Efficiency Incentives for Accessibility and Sustainability
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.19886v1
- Date: Tue, 27 Jan 2026 18:53:21 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-01-28 15:26:51.436934
- Title: AI Cap-and-Trade: Efficiency Incentives for Accessibility and Sustainability
- Title（参考訳）: AICap-and-Trade: アクセシビリティとサステナビリティのための効率インセンティブ
- Authors: Marco Bornstein, Amrit Singh Bedi,
- Abstract要約: 我々は、AI効率をインセンティブとする市場ベースの手法の研究、実装について論じる。
行動を呼び起こすため、我々はAIのためのキャップ・アンド・トレードシステムを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.11189838235793
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The race for artificial intelligence (AI) dominance often prioritizes scale over efficiency. Hyper-scaling is the common industry approach: larger models, more data, and as many computational resources as possible. Using more resources is a simpler path to improved AI performance. Thus, efficiency has been de-emphasized. Consequently, the need for costly computational resources has marginalized academics and smaller companies. Simultaneously, increased energy expenditure, due to growing AI use, has led to mounting environmental costs. In response to accessibility and sustainability concerns, we argue for research into, and implementation of, market-based methods that incentivize AI efficiency. We believe that incentivizing efficient operations and approaches will reduce emissions while opening new opportunities for academics and smaller companies. As a call to action, we propose a cap-and-trade system for AI. Our system provably reduces computations for AI deployment, thereby lowering emissions and monetizing efficiency to the benefit of of academics and smaller companies.
- Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)の優位性のためのレースは、しばしば効率性よりもスケールを優先する。
ハイパースケーリングは、より大きなモデル、より多くのデータ、可能な限り多くの計算リソースという、一般的な業界アプローチである。
より多くのリソースを使用することで、AIのパフォーマンスが向上する。
これにより効率性が低下した。
結果として、コストのかかる計算資源の必要性は、学者や小規模企業を疎遠にしている。
同時に、AI利用の増加によるエネルギー支出の増加は、環境コストの上昇につながっている。
アクセシビリティとサステナビリティの懸念に応えて、AI効率を刺激する市場ベースの手法の研究と実装を議論する。
我々は、効率的な運用とアプローチのインセンティブ化が、学術や小規模企業にとって新たな機会を開きつつ、排出を減らすと信じている。
行動を呼び起こすため、我々はAIのためのキャップ・アンド・トレードシステムを提案する。
我々のシステムは、AIデプロイメントの計算を確実に削減し、学術や小規模企業の利益のために、排出量を削減し、効率をマネタイズする。
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