生成的AIと環境の持続可能性：利点と課題を探る

人工知能（AI）は世界中の産業を変革しており、私たちの働き方、創造方法、イノベーションの進め方を革命的に変えています。その中でも、特に注目すべき分野が生成AIです。生成AIは、画像やテキストから動画や音声まで、あらゆるものを生み出すことができます。ブランド、マーケティング、消費財パッケージングにとって、その可能性は非常に大きいです。しかし、AIの約束された可能性は魅力的である一方で、その完全な影響を理解し始めたばかりであり、特に環境に関してはまだ多くが未知の領域です。

AIが社会をどのように変えるかについて議論が続く中で、例えば業務の効率化や雇用の不安などの問題が挙げられますが、まだ十分に探求されていない重要な領域があります。それは、AIの環境への影響です。AIの環境コストは、その持続可能性を推進する可能性を上回るのでしょうか、それともバランスを取ることができるのでしょうか？SGKでは、この問題の両面に深く関与しており、AIが問題の一部ではなく、解決策の一部となるよう努めています。

環境の持続可能性に対するAIのポジティブな影響

環境の持続可能性を追求する中で、各産業は独自の課題に直面しています。たとえば、パッケージング業界では、インク使用の削減、リサイクル可能な素材の採用、持続可能な基材への移行が重点課題です。高温に悩まされる地域では、極端な気象イベント中にエネルギー需要を効率的に管理することが優先事項となります。AIは、これらの課題に対するより良い解決策への移行を加速する力を持っています。

AIは膨大なデータを迅速に処理する能力を持ち、パターンの識別、結果の予測、従来の方法では見逃されがちな革新的な解決策を提案するため、非常に貴重なツールです。持続可能性の実践が新しい規制、変化する消費者の需要、企業の野心的な持続可能性目標に対応するために進化している業界において、AIは大きなアドバンテージを提供します。企業はAIを活用することで、サプライチェーンの最適化、廃棄物の削減、排出量の削減、エネルギー効率の向上が可能になります。これら多岐にわたる課題に対処する中で、AIは熟練した持続可能性の専門家でも研究を加速し、適切な革新を見極める手助けをします。

たとえば、製品がまだ作られていない段階でその環境への影響を予測したり、AIを活用して生産プロセスを効率化し、これまで考えられなかった方法で資源の使用を削減したりすることができるとしたらどうでしょうか。これこそがAIの強みです。組織は素早く行動し、ビジネスと地球の両方に利益をもたらす賢いデータ駆動型の意思決定を行うことができるのです。

AIの環境コスト

しかし、AIの環境面でのメリットと、その多大なコストを比較する必要があります。AIシステム、特に生成モデルは、動作させるために膨大な計算能力を必要とします。これらのモデルのトレーニングは膨大な量のエネルギーを消費し、二酸化炭素排出量の大きな原因となります。さらに、これらのモデルを実行するために使用されるハードウェア(GPUなど)は、資源の抽出からライフサイクルの終わりに発生する電子廃棄物まで、それ自体が環境負荷を伴います。

AIモデルの構築(トレーニング)と使用(デプロイ)の違いは歴然としていますが、どちらのプロセスも大量のエネルギーリソースを必要とします。私たちはこれらの課題を強く認識しており、エネルギー消費と炭素排出量を最小限に抑えるために積極的に取り組んでいます。

AIの環境負荷の軽減

AIの環境への影響を軽減するには、テクノロジーをよりスマートに、より効率的に使用することから始まります。効果的な戦略の1つは、AIコンピューティングに共有プラットフォームを利用することで、エネルギーを大量に消費する常時接続の専用サーバーが不要になることです。たとえば、AWS Bedrock プラットフォームは、AI クエリを安全に実行しながらエネルギー使用量を大幅に削減できる共有サーバー環境です。

専用サーバーが必要な場合は、需要が少ない時期には計算能力をスケールダウンするなど、省エネ対策を実施しています。この俊敏なアプローチは、エネルギー需要を削減し、運用コストを削減するのに役立ちます。さらに、SGKは、計算量が少なくてもビジネスニーズを満たす結果を提供できる、より小さなタスク固有のAIモデルの使用を検討しています。適切なAIモデルを適切なジョブに一致させることで、真のトリプルボトムパフォーマンスを追求しながら、ビジネスとクライアントのニーズを提供します。

会話を前進させる

SGKは、AIおよびジェネレーティブAIテクノロジーの使用におけるリーダーとして、AIの環境持続可能性に関する会話の推進に取り組んでいます。私たちは、AIが世界の持続可能性への取り組みに有意義に貢献できる可能性があると信じていますが、その環境コストも認識しています。共有プラットフォームの使用、エネルギー消費の最適化、よりスマートなAIモデルの採用など、ベストプラクティスを活用することで、AIのメリットと環境への責任のバランスをとることができます。

AIは強力なツールであり、思慮深く使用すれば、持続可能性を推進するための力となる可能性があります。SGKは、その旅の一部となることに専念し、クライアントと業界全体がこのバランスをナビゲートし、グリーン移行におけるAIの可能性を最大限に引き出すのを支援します。