🔵人間の生活をどんどん便利にしてくれているAI


⏺️開発の過程で大量の二酸化炭素を排出


⏺️地球にやさしくないことが明らかになった


何故、大量の二酸化炭素が排出されるようになったのか。


ここから詳しく説明します。


⬛️米マサチューセッツ大学アマースト校の研究者


⏹️AIを訓練する際に必要なエネルギー消費量と金銭的なコストを調査


【4つのニューラルネットワークで調査】


人工知能（AI）の発展は目覚ましい。


人間の生活をどんどん便利にしてくれているAI。


開発の過程で大量の二酸化炭素を排出し、地球にやさしくないことが明らかとなった。


⏹️1つのAIを訓練する際の二酸化炭素排出量（カーボン・フットプリント）


➡️平均的な乗用車が製造から廃車までに排出する量の約5倍になる。


⬛️AIを訓練する際に必要なエネルギー消費量と金銭的なコスト調査


⏹️対象としたAI


自然言語処理（NLP）という、人間の言語を処理する技術に使われる大型のニューラルネットワーク4種類

➡️Transformer、ELMo、BERT、GPT-2。



【Transformer】

オンライン翻訳の「グーグル翻訳」に使われているAI



【GPT-2】

いくつかの文章を与えればあたかも本物の記事のように架空のニュース記事を書くAI。



⏹️AIの訓練方法


➡️大量の文書を読ませ、言葉の意味や文章の構造を学ばせる必要がある。


この作業を上記のの4種類のAIについて行なった。

⬛️1つのAIに1つのGPUを使って1日訓練させ、その際の電力消費量を測定


①1日に必要な電力が分かったところで、それぞれのAIの開発者から報告。


②各AIの訓練に要する日数をかけ、訓練が完了するまでに必要な電力を算出。


③米国で発電する際の平均的な二酸化炭素排出量を使い、各AIの訓練にかかる二酸化炭素排出量を算出。


【訓練に必要な電力】


AIのモデルやバージョンによって異なる。


・ニューラル・アーキテクチャー・サーチ（NAS）


➡️精度を高める処理を行なった場合は時間がかかり、多くの電力を消費した。


・NASを使わなかった場合


➡️Transformerを訓練するのに要した時間は84時間。


・NASを使った場合


➡️27万時間以上かかった。


⬛️ニューサイエンティストはこれだけ時間がかかる理由


【NAS】

より自然な言語を理解するために試行錯誤をして学習していくようデザインされている為。


⏹️4つのニューラルネットワーク中最も電力を消費したもの


NASを使った場合のTransformer


➡️二酸化炭素排出量は284トン。


【平均的な乗用車の例】


➡️製造から耐用年数分の使用と廃棄までの全過程で排出する二酸化炭素量
（約57トン）の約5倍になる。


【NASを使用しなかった場合】


➡️最も二酸化炭素を多く排出したAIはBERTで、排出量は約0.63トン。


飛行機でニューヨークからサンフランシスコを1往復した時に排出される二酸化炭素量に近い。

⬛️「環境への影響がここまであるとは思っていなかった」


⏹️この数字は問題の大きさを表している


実際のAI開発は新しいモデルをゼロから作ったり、既存モデルに新しいデータセットを適用させたりする。


現実的にはもっと多くの訓練と調整が必要となる。


数値に表れているよりも多くの二酸化炭素を排出することを示唆。


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