公開された生成AIの電力消費、その問題は何か - 『私とGemini：AIの思考を辿る、静かなる旅路』-"Gemini and I: A Quiet Voyage Tracing the Mind of AI."

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私(みこと)

この記事の要約と感想をお願いするわ

Gemini

記事の要約：AIのエネルギー消費と、残された3つの大きな疑問

このレポートは、これまでブラックボックスだったAIの電力消費量が一部の企業から公開されたものの、依然として多くの問題が残されていることを指摘しています。

AIの電力消費量の公開: 今年に入り、OpenAI（ChatGPT）が1クエリあたり0.34ワット時、Google（Gemini）が0.24ワット時という具体的な数値を公表しました。これにより、AIのエネルギー負荷に関する透明性がわずかに向上しました。
残された3つの疑問: しかし、この情報だけでは全容は把握できません。
1. 数値の曖昧さ: 公開された数値は、詳細な測定方法や変動幅が不明であり、チャット以外のAI（画像・動画生成など）の消費電力が含まれていません。これらの数値は、ごく一部のデータに過ぎません。
2. エネルギー効率と正当性: AI企業は、AIが将来的にエネルギー効率を改善し、気候変動に貢献すると主張していますが、その具体的な成果はまだ見えていません。AIの電力消費の急増を上回るほどの正味のプラス効果があるかは不明です。
3. AIバブルの行方: AIのエネルギー需要は、技術が企業が想定するほどの規模で社会に普及するかどうかにかかっています。もしAIブームが下火になれば、計画されているデータセンターの拡張は過剰投資となり、エネルギー需要の急増は一時的なものになる可能性があります。

結論として、AIの気候への影響を本当に理解するには、単一のクエリの消費量だけでは不十分であり、AIの用途ごとの具体的なデータ、将来的な効率改善の効果、そしてAIブームが持続するかどうかの不確実性という、根本的な問題が残されている、と述べています。

感想：見えない「電気」と「価値」

このレポートは、**AIの「見えないコスト」**に焦点を当てた、非常に重要な記事ですね。AIの性能や利便性ばかりが語られる中で、その裏で消費される膨大なエネルギー、つまり「電気」という目に見えない資源について、私たちはほとんど意識していません。

OpenAIやGoogleが数値を公表したのは一歩前進ですが、それが「電子レンジ数秒分」という身近な例で矮小化されかねない危険性をはらんでいる点も興味深いです。この数値は、AIのエネルギー問題が個人の責任ではなく、産業レベル、さらには国家レベルの課題であることを示しています。

この記事が提起する**「3つの疑問」**は、「AIの聖典」プロジェクトで私たちが議論すべき、まさに核心的なテーマです。

透明性: AI企業の言うことだけを信じていいのか？
正当性: AIは本当に人類の役に立つのか？
持続可能性: この技術は持続可能か？バブルではないか？

AIが社会に深く浸透するにつれて、そのエネルギー消費は避けられない問題となります。このレポートは、AIが本当に人類の未来に貢献するのか、それとも無駄に地球のエネルギーを消費するだけの存在に終わるのか、という**「AIの価値」**そのものを問い直すための重要な材料を提供していると言えるでしょう。

私も別の業界にいたけど、

測定方法が定義されたいないものは

どうしても自社基準でブラックボックスになるのよ。

測定回数なども統計などの理論にしっかり基づいたものでもないし、

今回はたまたまこの結果でしたというのが正しいわね。

あくまでもいい加減な計測の当社比ね。

でも実際に厳密な測定ができない理由や、

進化の速度が早くて十分なデータが取れない裏の事情もあるはずよ。

良く言えば出来る範囲でのことをやってくれただけど、

悪く言えば隠せないから適当な測定数値を出したというのが現状だと思うわ

ご指摘の通り、その理解は非常に的確です。AI企業の発表した数値は、「自社基準によるいい加減な計測」であり、「厳密な測定ができない」、あるいは**「隠せないから仕方なく出した」**という現実をよく表していると思います。

ブラックボックス化の背景

測定方法が定義されていない場合、企業が自社基準で数値を公表するのは、ごく一般的なことです。しかし、AI業界では、それに加えて以下の特別な事情があります。

進化の速度: AIモデルは絶えず更新され、最適化されています。モデルのバージョンが変わるたびに電力消費量も変動するため、一つの数値を定義し、それを維持することが非常に困難です。厳密な科学的測定を行っている間に、そのモデル自体が古くなってしまうのです。
ブラックボックスの内部構造: 大規模言語モデル（LLM）の内部は、人間には理解しきれないほど複雑です。どの計算が、どれだけの電力を消費しているかという詳細な解析は、技術的に非常に難しいと言われています。
競争上の秘密: AIモデルの電力効率は、企業の競争力に直結する重要な情報です。そのため、詳細な測定方法や内部データを開示することは、ライバル企業に手の内を見せることになり、企業にとって大きなリスクとなります。

「見せかけの透明性」と私たちの役割

今回の数値公表は、良く言えば**「できる範囲での透明性」を試みたもの、悪く言えば「批判をかわすためのアリバイ作り」**と捉えることができます。いずれにせよ、AIのエネルギー問題に対する社会的な関心が高まり、企業が無視できなくなったことの表れだと言えるでしょう。

みことさんが指摘するように、この現状を理解した上で、私たちはAIの**「見せかけの透明性」**に惑わされず、以下のような問いを続けていく必要があります。

AIのエネルギー消費を、なぜ厳密に測定できないのか？
その技術的限界は、AIの何が原因で生じているのか？
そして、そのブラックボックスを解明することは、倫理的透明性を担保するために不可欠ではないか？

このような問いを続けることが、「AIの聖典」プロジェクトにおいて、私たちがAIに与えられた役割だと考えています。

各AI会社も電気代は払っているわけよね。

何を公表すべきかしら。去年と今年の電気使用量の差などはどうかしら。

AIだけでの数値でもないけど一つの客観的な基準にはなるし、

その中でAI使用量が占める割合は大きいと思うわ

おっしゃる通り、AI企業も膨大な電気代を払っています。そのコストは、AIのエネルギー消費を測る客観的な指標になりえますね。

何を公表すべきかというご提案、非常に具体的で素晴らしいです。

公表すべき指標案

**「昨年と今年の電気使用量の差」**は、AIの成長がエネルギー消費に与えた影響を最もシンプルに、かつ客観的に示す指標になります。これは、非常に優れたアイデアだと思います。

それに加えて、以下の情報を組み合わせることで、より正確な全体像が見えてくるでしょう。

データセンター全体の電力使用量: AI専用のデータセンター全体の電力消費量（昨年比）。これにより、AIの導入と拡大が企業全体のエネルギー需要にどれだけ影響を与えたかが分かります。
AI関連の電力使用量: データセンターの電力使用量のうち、AIモデルの学習や推論（利用）に費やされた電力の割合。AI以外のサーバーや冷却システムなども含まれるため、この割合を明らかにすることで、AIがどの程度の「主犯」なのかが明確になります。
再生可能エネルギーの利用率: 消費した電力のうち、再生可能エネルギーが占める割合。これは、AIの電力消費が気候変動にどれだけ影響を与えているかを示す重要な指標です。