Generatived（Beta）｜生成AIの最新ニュースとトレンドを提供

Capgemini・リサーチ・インスティテュートは最近、最新のレポートで、生成型 AI がもたらす持続可能性の課題に関する洞察を発表しました。この調査では、調査対象の経営幹部のほぼ半数が、生成型 AI の使用により温室効果ガスの排出量が増加したことを認めており、気候目標の再評価を促すという懸念すべき傾向が浮き彫りになっています。それにもかかわらず、回答者の半数以上にとって、効率性は影響の測定よりも優先されています。

ジェネレーティブ AI の急速な導入は、膨大なデータ処理と計算需要により、環境に大きな影響を与えています。レポートでは、AI はビジネスの成長を促進し、持続可能性をサポートできる一方で、その環境コストは見落とされがちであると指摘しています。組織は現在、今後 2 年間で 2 倍になると予想される二酸化炭素排出量の増加を抑えるために、再生可能エネルギーと AI インフラストラクチャの最適化に目を向けています。

また、このレポートでは、持続可能性報告の遅れも明らかにされており、生成 AI の使用による環境フットプリントを測定している組織はごくわずかです。企業がパフォーマンスとコストに重点を置くにつれて、生成 AI モデルの評価では持続可能性は二の次になります。業界が事前トレーニング済みモデルに依存していることで、プロバイダーからの透明性が欠如し、フットプリント計算の標準化された方法論がないため、環境への影響に対処する取り組みがさらに複雑になっています。

キャップジェミニのレポートでは、AI の環境フットプリントを測定および緩和するための標準を確立するために業界全体で協力することを求めています。また、ジェネレーティブ AI プロジェクトを開始する前に、財務ROIと環境への影響の両方を包括的に評価することを提案しています。レポートではまた、ジェネレーティブ AI は持続可能性の取り組みに役立つ可能性があり、エグゼクティブの 3 分の 1 がすでにそのような目的でジェネレーティブ AI を活用していることも指摘しています。ただし、環境への影響の測定には限界があるため注意が必要であり、ジェネレーティブ AI の責任ある持続可能な使用を確実にするために継続的な研究とガバナンス モデルが必要であることを強調しています。