論文の概要: The Global Landscape of Environmental AI Regulation: From the Cost of Reasoning to a Right to Green AI

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.00068v1
• Date: Tue, 10 Feb 2026 19:20:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-09 01:20:08.023406
• Title: The Global Landscape of Environmental AI Regulation: From the Cost of Reasoning to a Right to Green AI
• Title（参考訳）: 環境AI規制のグローバルランドスケープ:推論のコストからグリーンAIへの権利
• Authors: Kai Ebert, Boris Gamazaychikov, Philipp Hacker, Sasha Luccioni,
• Abstract要約: 生成的Web検索と推論モデルは、従来の世代のAIアプローチよりも累積的環境の影響が大きいことを示す。 我々は、推論消費、ベンチマーク、計算位置をカバーするモデルレベルの透明性を必須に提案する。 我々は、他の司法管轄区域のテンプレートとして機能する具体的な立法案で締めくくります。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.106335668846228
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Artificial intelligence (AI) systems impose substantial and growing environmental costs, yet transparency about these impacts has declined even as their deployment has accelerated. This paper makes three contributions. First, we collate empirical evidence that generative Web search and reasoning models - which have proliferated in 2025 - come with much higher cumulative environmental impacts than previous generations of AI approaches. Second, we map the global regulatory landscape across eleven jurisdictions and find that the manner in which environmental governance operates (predominantly at the facility-level rather than the model-level, with a focus on training rather than inference, with limited AI-specific energy disclosure requirements outside the EU) limits its applicability. Third, to address this, we propose a three-pronged policy response: mandatory model-level transparency that covers inference consumption, benchmarks, and compute locations; user rights to opt out of unnecessary generative AI integration and to select environmentally optimized models; and international coordination to prevent regulatory arbitrage. We conclude with concrete legislative proposals - including amendments to the EU AI Act, Consumer Rights Directive, and Digital Services Act - that could serve as templates for other jurisdictions.
• Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)システムは環境コストを大幅に増加させるが、その展開が加速しているにもかかわらず、これらの影響に対する透明性は低下している。 この論文には3つの貢献がある。 まず、2025年に急増した生成的Web検索と推論モデルが、従来の世代のAIアプローチよりも累積的環境への影響が大きいという経験的証拠を照合する。 第二に、グローバルな規制の展望を11の司法管轄区域にマップし、環境ガバナンスが運営する方法(典型的にはモデルレベルではなく施設レベルで、推論よりもトレーニングを重視し、EU外のAI固有のエネルギー開示要件に制限がある)が適用範囲を制限することを発見した。 第三に、これに対応するために、推論消費、ベンチマーク、計算位置をカバーする必須モデルレベルの透明性、不要な生成AI統合からオプトアウトし、環境に最適化されたモデルを選択するユーザ権、規制の仲裁を防ぐための国際調整という3つのポリシー対応を提案する。 我々は、他の司法管轄区域のテンプレートとして機能するEU AI法、消費者権指令法、デジタルサービス法の修正を含む、具体的な立法案で締めくくります。

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