持続可能性
ジェネレーティブAIと環境持続可能性:メリットと課題のナビゲート
による Brett Harris
人工知能(AI)は、世界中の業界を変革し、私たちの働き方、創造方法、イノベーションの方法に革命をもたらしています。その最もエキサイティングな分野の一つは、画像やテキストからビデオやオーディオまで、あらゆるものを生成できるジェネレーティブAIです。ブランド、マーケター、CPGパッケージングにとって、その可能性は計り知れません。しかし、AIの将来性は魅力的ですが、特に環境に関しては、その完全な影響を理解し始めたばかりです。
AIがワークロードの合理化や雇用の安定に関する懸念の提起など、社会をどのように再構築するかについての議論が行われている中で、AIの環境フットプリントという重要な領域が未解決のままです。AIの環境コストは、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、この方程式の両側に深く投資し、AIが問題ではなく解決策の一部となるように取り組んでいます。
AIが環境の持続可能性に与えるプラスの影響
環境の持続可能性を追求する中で、さまざまな業界が独自の課題に直面しています。たとえば、包装業界では、インク使用量の削減、リサイクル可能な材料の採用、持続可能な基材への移行に重点が置かれています。気温の急上昇に見舞われた地域では、異常気象時のエネルギー需要を効率的に管理することが優先課題となります。AIには、これらのニーズに対してより優れたソリューションへの移行を加速する力があります。
AIは膨大な量のデータを迅速に処理できるため、パターンを特定し、結果を予測し、従来の方法では見逃されがちな革新的なソリューションを提案するための貴重なツールとなっています。新しい規制、消費者の要求の変化、企業の野心的なサステナビリティ目標に対応するためにサステナビリティの実践が進化している業界では、AIが優位性を発揮します。これは、企業がサプライチェーンを最適化し、廃棄物を削減し、排出量を削減し、エネルギー効率を向上させるのに役立ちます。このようにさまざまなトピックに取り組む必要があるため、AIは、経験豊富なサステナビリティの専門家でさえも、研究を加速し、適切なイノベーションに絞り込むのに役立ちます。
製品が製造される前に環境への影響を予測できたり、AIを使用して生産プロセスを合理化したり、これまで想像もできなかった方法でリソースの使用を削減できることを想像してみてください。これがAIの強みであり、組織が迅速に行動し、ビジネスと地球の両方に利益をもたらす、よりスマートでデータドリブンな意思決定を行うことを可能にします。
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。