↑: [[G検定に関する知識]] - AIは地球の敵にも味方にもなりうる両面性がある - 負荷の面：学習・推論ともにGPUを長時間動かす大量の電力が必要。多くは化石燃料由来 - モデル学習の電力規模：数千〜数万台のGPUを数週間〜数か月稼働 → 1回の学習で数百〜数千トンのCO2排出（GPT-3は約552トン） - 推論も問題：毎日大量に実行されるため、累積では学習を上回ると試算される - データセンター全体で世界の電力の1〜2%超を消費。生成AIブームでさらに増加見込み - 貢献の面：気候モデルの精緻化・エネルギー需給予測（風力・太陽光の活用）・スマートグリッド・素材・触媒の探索（CO2回収・新型電池） - POINT: 使うほど環境負荷が増える。学習と運用を合わせた総コストで考える - cf. [[グリーンAI]], [[スマートグリッド]]