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AI技術は急速に進歩し、医療、教育、経済など、様々な分野に大きなメリットをもたらしています。しかしながら、AIの環境への影響、特にエネルギーと資源の消費が懸念されています。この問題に対処するため、AI推論の環境影響を評価するための包括的な手法を提示した新たな技術論文が発表されました。この論文によると、Geminiアプリのテキストプロンプトの平均エネルギー使用量は驚くほど低く、わずか0.24ワット時、CO2排出量は0.03グラム、水使用量は約0.26ミリリットルです。

AIシステムの効率は、ソフトウェアとハードウェアの両方における継続的な研究と進歩のおかげで向上しています。ここ1年間で、Geminiアプリのテキストプロンプトのカーボンフットプリントとエネルギー消費量は、それぞれ33分の1と44分の1に大幅に減少しました。これらの改善は、データセンターのエネルギー排出量の削減、カーボンフリーエネルギーの利用と水資源の補給を促進する取り組みの結果です。効率性をさらに高める取り組みは引き続き優先事項であり、高品質な回答の提供に重点が置かれています。

AIの環境影響を測定するために用いられる手法は、アクティブな計算中に消費されるエネルギーだけでなく、様々な要因を考慮に入れています。これには、システム全体の電力動態、アイドル状態のマシンの消費電力、CPUとRAMの役割、データセンター・インフラストラクチャのオーバーヘッドなどが含まれます。このアプローチは、アクティブなマシンの消費量のみを考慮した楽観的な推定とは対照的に、大規模なAIの真の運用フットプリントをより正確に表します。

本論文では、AI開発におけるフルスタック・アプローチについても概説しており、これにより大幅な効率性の向上が実現しています。これには、より効率的なモデル・アーキテクチャ、最適化されたアルゴリズム、カスタムビルドのハードウェア、超高効率データセンターの活用が含まれます。責任あるAI開発へのコミットメントは明確であり、電力と水の使用量の削減に重点を置きながら、より持続可能なAI実践に向けた業界全体の進歩を促進するために、知見を共有しています。