人工知能（AI）は「大食い」だ。ある試算によると、ルービックキューブを解くAIの開発には、原発3基が1時間に出力する電力と同程度の電力が必要だという。こうした状況を変えるべく、いまAIを環境に優しくするためのさまざまな取り組みが進められている。
TEXT BY WILL KNIGHT
TRANSLATION BY MAYUMI HIRAI/GALILEO
「ロボットハンドを操作してルービックキューブを解くアルゴリズム」の開発には、原発3基が1時間に発電する量に匹敵するエネルギーが使われたと推測されている。WESTEND61/GETTY IMAGES
人工知能（AI）を研究する非営利団体「OpenAI」は2019年12月、ルービックキューブを完成させるアルゴリズムを発表した。このアルゴリズムはロボットハンドを操作しながら、試行錯誤してルービックキューブを解く方法を学習するという。
素晴らしい研究成果だ。しかし、このプロジェクトには1,000台を超えるデスクトップコンピューターに加え、数カ月にわたって大量の計算を処理する専用グラフィックチップを稼働させるマシンが1ダースほど必要だった。
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高度なAIには、大量の電力がいる
このプロジェクトのために約2.8GWhの電力が消費された可能性があると、AIプロジェクト管理用のソフトウェアを提供するDetermined AIの最高経営責任者（CEO）エヴァン・スパークスは指摘する。約2.8GWhといえば、原発3基が1時間に出力する電力とほとんど同じだ。
OpenAIの広報担当者は計算結果に疑問を呈したうえで、計算にいくつかの仮定が含まれていると指摘している。一方でOpenAIは、プロジェクトの詳細の公表や、消費電力の概算の提供を拒否している。
増えるばかりのAIのエネルギー消費
いまAIは、画像認識や会話、高度なゲームでの勝ち方、クルマの運転方法などを学習しており、目覚ましい成果を日々上げている。だが、こうしたあらゆる進歩には、アルゴリズムを開発、訓練するための膨大な計算能力と電力が必要だ。気候変動の影響がいっそう顕著になるにつれ、AIの専門家たちはこうしたエネルギー需要にますます頭を悩ませるようになっている。
「心配なのは、機械学習アルゴリズム全般においてデータ使用量が増加し、訓練期間が長くなり、エネルギー消費量が増えていることです」と、カナダに拠点を置くモントリオール学習アルゴリズム研究所（MILA）の博士研究員サーシャ・ルチョーニは指摘する。
これは学術界だけの懸念ではない。より多くの業界のより多くの企業がAIを使い始めるにつれ、AI技術が気候危機を悪化させるのではないかという懸念が広がっているのだ。
Determined AIのスパークスによると、同社はすでに巨大なAIモデルを利用する製薬会社と提携しているという。「ひとつの業界として、この問題とどう闘うのか検討することには意味があります」
率先して対応を始める研究者も
AI研究者のなかには、ツールを使って自分のアルゴリズムのエネルギー需要を追跡したり、炭素放出を相殺する措置を講じたりする対応を始めている者もいる。カンファレンスや研究論文のなかで、自分のアルゴリズムのエネルギー効率をアピールする研究者も増えた。AIのコストが上昇するにつれ、AI業界では電力消費の少ないアルゴリズムに対する新たな関心が生まれつつあるのだ。
ルチョーニは以前、研究者が自分のアルゴリズムのカーボンフットプリント（ライフサイクル全体を通じた炭素排出量）を概算できるウェブサイトの立ち上げに携わったことがある。また、より高度な対策として、AIプログラムに追加することによって個々のコンピューターチップのエネルギー使用をトラッキングできるコードもテスト中だ。
ルチョーニやほかの研究者たちは、コードの性能をトラッキングするツールを提供する企業に対し、エネルギーやカーボンフットプリントの測定を含めることを推奨している。「これによって完全な透明性が実現できればと思っています。人々が報告書などの脚注に『わたしたちは何トンの炭素を放出したが、すでに相殺済みである』と記すようになるといいですよね」
特にエネルギー消費の多い自然言語処理モデル
最先端のAIが必要とするエネルギー消費量は、このところ急上昇を続けている。OpenAIが発表したデータによると、過去数年間における重要かつ画期的なAIプロジェクト（DeepMindが開発した「AlphaZero」など）に必要とされる計算能力は、「3.4カ月」（3カ月と12日程度）ごとにおよそ2倍になり、12年から18年までの間に30万倍に増加したという。
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これはインテルの共同創業者ゴードン・ムーアが唱えたコンピューターの計算能力に関する「ムーアの法則」と比べても、はるかに速いペースだ。また、最近の自然言語処理における進歩は、とりわけ多くの電力を消費することがわかっている。
マサチューセッツ大学アマースト校の研究チームが発表した論文では、ひとつの巨大な自然言語処理モデルを訓練するために必要なエネルギーは、1台のクルマがライフサイクルを通じて消費するエネルギー（製造にかかったエネルギーも含む）と変わらない可能性があることが明らかになっている。
強力な機械学習アルゴリズムを訓練するには、何台ものコンピューターを数日間あるいは数週間にわたって動かし続けることが多い。特にアルゴリズムを完璧にするために必要な微調整（例えば異なるニューラルネットワーク構造のなかから最良のものを見つけるなど）は、大量の計算を伴う可能性が高いのだ。
消費エネルギー推定の難しさ
一方で、これだけの懸念があるにもかかわらず、AIが実際に消費するエネルギーの量を測定することはいまでも難しい。それがどの程度の問題になるかを予測するのは、さらに困難だ。
米国エネルギー省の概算によると、米国の電力使用量全体の約2パーセントはデータセンターによるものだという。世界的に見ると、データセンターは年間約200テラワット時の電力を消費している。これは一部の国の電力消費量を上回る量だ。
さらに、今後10年間でも著しい成長が見込まれている。2030年までに、世界の電気の8パーセントから20パーセントがコンピューターによる計算や通信技術によって消費され、その3分の1をデータセンターが占めるという予測もあるほどだ。
近年では、クラウドコンピューティングサーヴィスを提供する企業が、急上昇する電力消費に対処して炭素排出量を相殺する方法を求めており、さまざまなかたちで成功を収めている。
例えばグーグルは、大量の再生可能エネルギーを購入することにより、運営するデータセンターの「炭素排出量の実質ゼロ化」を主張している。マイクロソフトは20年1月16日、30年までに「カーボンネガティヴ」になるための、つまり同社がこれまでに生み出したすべての炭素を相殺する計画を発表した。またOpenAIは19年7月、マイクロソフトのクラウドを利用する契約を結んでいる。
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AI技術だけを見ていてはならない
AIの急速な普及が、より全体的に見たデータセンターのエネルギー使用にどうかかわってくるのか、あるいはどう変化させるのかは明らかではない。
クラウドサーヴィスのプロヴァイダー各社は、機械学習システムの総エネルギー需要を公表していない。マイクロソフトやアマゾン、グーグルは、いずれもコメントを拒否した。
データセンターのエネルギー使用を追跡している研究者兼コンサルタントのジョナサン・クーミーは、最先端のAIデモから行き過ぎた結論を導き出すことに対して警鐘を鳴らしている。AIのアルゴリズムは効率を高めた専用チップで実行されることが多いことから、計算能力に見込まれる需要の一部は新しいチップ構造によって相殺される可能性があるというのだ。
さらにクーミーは、これまでIT業界が、ある分野で増加するエネルギー需要を、ほかの分野でのエネルギー使用を減らすことによって相殺してきたことも指摘する。「人は個々の例を取り上げて、目玉が飛び出るような数字が出る推計をする傾向があります。そうした数字は、たいていの場合は大きすぎるのです」
それでも各企業や組織によるAIの利用が増加するにつれ、AI技術のエネルギーフットプリントを把握することが重要になると、専門家たちは指摘している。データセンターだけでなく、ほかのデヴァイスやガジェットのエネルギーフットプリントについてもだ。
ノースウェスタン大学のエネルギーおよび資源システム分析研究所を率いるエリック・マサネット教授は、「アナリストのコミュニティが状況を把握すべきだという点については、わたしも同意見です」と言う。
“軽く”て環境に優しいAIモデルを目指して
なかには、業界が「目覚める」ことを待たずに行動を始めているAI研究者たちもいる。
MILAのルチョーニは、19年12月に開催された重要なAI会議「NeurIPS」で、気候変動に関するワークショップの計画を支援した。そして、このワークショップが満席になったことを喜んでいる。「多くの関心が寄せられています」
マイクロソフトの共同創業者である故ポール・アレンが設立したアレン人工知能研究所も、AIが環境に与える影響に対する意識を高めようと呼びかけてきた。同研究所の最高経営責任者（CEO）を務めるオレン・エツィオーニは、研究者たちの取り組みに励まされていると語る。多くの論文に、特定のアルゴリズムや実験で必要になった大量の計算に関する何らかの説明が含まれるようになってきたからだ。
さらにエツィオーニは、業界全体が徐々にエネルギー効率を認識し始めていると話す。たとえそれが、巨大なAIモデルの訓練に伴うコストを理由とするものであったとしても、迫りつつある気候の破局にAIが加担することを防ぐ一助になる可能性はあるだろう。
エツィオーニは言う。「より“軽い”、そして環境に優しいAIモデルが目指されていることは明らかです」
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March 07, 2020 at 03:30PM
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