AIで変わる生活
May 22, 2024
Transcription
Israeli Prime Minister Benjamin Netanyahu says the decision by Norway, Ireland and Spain to recognize a Palestinian state "is a reward for terrorism."
In Vietnam, public security official To Lam is sworn in as president.
The chief of Singapore Airlines expresses sorrow over the death of a British man on a flight from London to Singapore that reportedly hit severe turbulence. At least 30 others were injured.
And in Seoul, industry and political leaders agree to support measures for the safe development and deployment of artificial intelligence systems.
訳例
イスラエルのベンヤミン・ネタニヤフ首相は、ノルウェー、アイルランド、スペインによるパレスチナの国家承認決定を「テロに対する報酬になる」と非難しました。
ベトナムでは公安省のトー・ラム氏が大統領に就任しました。
ロンドン発シンガポール行きの便が激しい乱気流に見舞われ、英国人男性が死亡したことに、シンガポール航空社長が哀悼の意を示しました。少なくとも30人が負傷しました。
そしてソウルでは、産業界と政界のリーダーたちが、人工知能システムの安全な開発と促進のための支援策に合意しました。
勝手に探究
AIで生活が変わる！
OpenAI社のChatGPTの誕生から開発競争は加速しエンドユーザーの日常生活に入り込んでいる感のあるAI。これからどんな未来が待っているのだろうと期待と不安を感じていたら、ちょっと違う筋からの問題が提起されています。
なんと、AIはすごく電力を消費する、と。ケータイやPCで利用する分にはバッテリーが大きく減ったりしないので実感はないのですが、＜世界で消費される電力の量は増大し、2026年には2022年比で、およそ2倍に膨れ上がるという。具体的には160億kWh～510億kWh分、増えるという試算で、これは「少なくともスウェーデン1か国分、多ければドイツ1か国分の年間電力消費量」に匹敵する＞のだとか。
これで気付くのは、AIがする仕事、つまりこれまで人間がしてきた仕事は電力で表していなかっただけで実はかなりのエネルギーだったということです。
そりゃそうですよね。お金をもらって何人もの人が時間を掛けて取り組んでいたんですもん。レスポンスが早いから簡単に見えるだけで、AIは人間より網羅的に電力頼みの力業（ちからわざ）をしていたんだと改めて分かりました。
ならばどうすべきか。
電力をかからないように工夫するのはこれまで人類がずっとやってきたことで、これからも改善は見込めるでしょう。しかし急激な需要に見合った省エネ技術がすぐに生まれるとは思えません。技術屋さんには研究をがんばってもらいつつ、他の方法も考えねば！
あ、そうか。AIに聞いてみましょう。改善策をスイスイと答えてくれるはず！
【質問】
AIの利用拡大で電力消費量が爆増するらしいのですが、環境問題対策のため簡単には電力のキャパシティーを増やせません。そんな状況下でもAIを皆で利用しようという場合、どのような方法が考えられますか？
AIの利用が拡大する中で電力消費量の増加が懸念される状況において、環境問題に配慮しながらAIを効果的に利用するためには、以下のような方法が考えられます。
1. エネルギー効率の向上
効率的なハードウェアの使用: 高効率のプロセッサや専用AIチップ（例：TPU、NPUなど）を使用することで、電力消費を抑えながら高い計算性能を維持します。
冷却システムの改善: データセンターの冷却効率を向上させることで、電力消費を削減します。たとえば、自然冷却システムや液冷技術の導入が考えられます。
2. 再生可能エネルギーの活用
クリーンエネルギーへの転換: データセンターやAIの運用に必要な電力を、太陽光、風力、水力などの再生可能エネルギーで賄うようにシフトします。
エネルギーの地産地消: 地元で生成された再生可能エネルギーを利用することで、送電ロスを減らし、効率的に電力を使用します。
3. 分散コンピューティング
エッジコンピューティングの導入: データ処理を中心集権的なデータセンターではなく、ユーザーの近く（エッジ）で行うことで、通信の遅延を減らし、エネルギー効率を向上させます。
分散型AIモデルの活用: 大規模なモデルを複数の小規模なデバイスに分散させることで、一箇所に集中する電力負荷を軽減します。
4. モデルの効率化
軽量モデルの開発: より少ない計算資源で動作する軽量なAIモデルやアルゴリズムを開発し、電力消費を抑えます。
モデル圧縮技術: 既存のモデルを圧縮し、計算量を減らす技術（量子化、蒸留など）を使用します。
5. スケジュールと最適化
電力需要に応じたスケジューリング: 電力の使用が少ない時間帯にAI処理を集中させることで、全体の電力負荷を平準化します。
最適化アルゴリズムの利用: 電力消費を最小限に抑えるように設計された最適化アルゴリズムを使用します。
6. ポリシーとガバナンス
省エネルギーポリシーの導入: 企業や政府が省エネルギーのためのポリシーを策定し、遵守を徹底します。
持続可能性の評価と報告: 定期的にエネルギー消費の評価を行い、持続可能性の目標に対する進捗を報告する仕組みを導入します。
7. ユーザーの意識向上
教育と啓発: AI技術の利用による環境負荷を意識するように、ユーザー教育や啓発活動を行います。
共同利用の促進: 個別にAIリソースを利用するのではなく、クラウドサービスやシェアリングエコノミーを通じてリソースを共有し、効率的な利用を促進します。
これらの方法を組み合わせることで、AIの利用を拡大しつつ、電力消費を抑え、環境への影響を最小限にすることが可能です。
う～ん、当方の知識の問題でピンときませんが、きっと正解をはじき出しているはず。とにかく対策が７つも出てきました！
これはつまり、関係各所のみなさんがそれぞれに省電力に向けてがんばれ、ということだと理解しました。それならこれまでやってきたことと同じで、どこかでブレイクスルーを起こせると期待できそうです。
私たちエンドユーザーのすべきことは7番目。ちょっと協力しましょう！
7. ユーザーの意識向上
教育と啓発: AI技術の利用による環境負荷を意識するように、ユーザー教育や啓発活動を行います。
共同利用の促進: 個別にAIリソースを利用するのではなく、クラウドサービスやシェアリングエコノミーを通じてリソースを共有し、効率的な利用を促進します。
「環境負荷を意識する」ということはむやみにAIとか使うなってことかな。
「効率的な利用の促進」するためには、リソースの共有ね。調べたらその成果を発表してシェアすればいいのかも。
むむむ。noteでAIをガンガン使っていいのは人気（共有力）のあるnoterの方だけなのかも。いや、ネットにアップしていれば共有していることにはなるからそれでよいのでは？いや、それでよいということにします！
ということで、今後とも頻繁にAIを利用しますので拡散の方、よろしくお願いします。
参考にしたページ
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