人工知能（AI）は、エネルギー消費、倫理、監視といった懸念を引き起こす、迫りくる破壊者として描かれることが多い。しかし、 npj Climate Action誌に掲載された査読済みの新しい研究によると、AIは気候変動による破滅を回避するために利用できる最も強力なツールの1つになる可能性があるという。
ロンドン・スクール・オブ・エコノミクスのグランサム研究所とSystemiqの研究者らが執筆した報告書「グリーンでインテリジェント：気候変動移行におけるAIの役割」によると、電力、運輸、食料という3つの分野にAIを的を絞って適用するだけで、2035年までに世界の温室効果ガス排出量を年間3.2億トンから5.4億トンのCO₂換算量削減できる可能性があるという。
これは、現在の世界の排出量の約7～10％に相当する。そして重要なことに、著者らは、これらの削減効果は、生成モデルを動かすデータセンターなど、AIのエネルギー使用に伴う炭素排出量を上回ると述べている。
「AIを使って、重要な低炭素技術の転換点を加速させることができたらどうだろうか？」と、論文の著者の一人であるマッティア・ロマーニ博士は、Climate Solutions Newsの独占インタビューで語った。「AIは複雑なシステムを最適化し、新しい材料の発見を支援し、人々の行動を促し、モデリングを改善する。これらはすべて、低炭素社会への移行の中核をなすものだ。」
AIが気候変動に影響を与える5つの主な方法
この研究では、AI が緩和、適応、回復力をサポートできる 5 つの主要な「影響領域」を特定しています。
- 電力網やシェアードモビリティネットワークなどの複雑なシステムの変革
- 技術発見とリソース効率の加速
- 消費者の行動を低炭素選択へと促す
- 気候システムと政策介入のモデリングの改善
- 災害予測を含む適応と回復力の管理
これらは抽象的なカテゴリーではありません。GoogleのFloodHubによる災害予測や、DeepMindのAlphaFoldによる代替タンパク質の設計加速など、AIが既にルールを変え始めていることを表しています。
「私たちはただ、計算してその貢献がどれだけ大きくなるか計算してみようと考えたのです」とロマーニ氏は語った。
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セクター別深掘り：電力、食肉・乳製品、軽自動車
研究者たちは、トップダウン型の経済モデルではなく、ボトムアップ型のアプローチを採用しました。彼らは、排出量と利用可能なデータの質に基づいて選定された3つのセクターにおいて、AIが低炭素ソリューションの導入と効率にどのような影響を与えるかを分析しました。
電力：よりスマートなグリッド、より優れた予測
AIは、再生可能エネルギーの送電網への統合を最適化することで、電力部門の排出量を年間最大1.8億トン削減できる可能性があります。これには、需要予測の精度向上や、太陽光および風力発電の負荷率を最大20%向上させることが含まれます。
「AIは予測に優れています」とロマーニ氏は述べた。「電力システムに必要な予測を、従来のモデルよりもはるかに正確に実行します。」
食品：大規模な代替タンパク質
食品分野では、AI によって代替タンパク質の導入が加速し、味の向上と価格の手頃化が実現します。
ロマーニ氏は、ファストフードやペットフードに使用されているような多くの肉製品は、AI設計の食感と風味を強化したタンパク質代替品で簡単に代替できると説明した。
「日曜日のロースト肉を置き換える話ではありません」と彼は言った。「ピザのトッピング、レトルト食品、ペットフードなどに入っている肉の方が、代替しやすいのです」
この報告書では50つのシナリオが想定されています。最も野心的なシナリオでは、AIによって代替タンパク質の消費量が2035年までに最大3%増加し、年間最大XNUMX億トンの排出量が削減される可能性があります。
モビリティ：シェアリングと電動
運輸分野では、AIは最適化されたシェアモビリティシステムや電気自動車（EV）の普及促進を通じて、年間最大0.6億トンの排出量削減に貢献できる。例えば、AIはより優れたバッテリー材料の発見や、EV充電インフラの最適な設置場所の選定に役立つ。
合計すると、2035年までに年間累計削減量は5.4億トンに達する可能性があり、これはわずか3つのセクターからの削減量に過ぎない。そして、ロマーニ氏が指摘するように、これは産業や建築物といった他の分野への潜在的な波及効果を除いた数値である。
「私たちは意図的に3つのセクターにおける直接的な効果のみに焦点を当てました」と彼は述べた。「しかし、現実には、あるセクターの改善が他のセクターにも波及することが多いのです。」
AI のエネルギー使用: 正当なトレードオフか?
もちろん、AIは排出量の面で無料ではありません。データセンターは大量の電力を消費し、AIのワークロードは増加しています。しかし、報告書では、脱炭素化に使われるものだけでなく、AI関連のあらゆる活動による総排出量は、1年までに年間約2035ギガトンに達すると推定されています。
控えめな想定の下でも、炭素削減量はコストをはるかに上回ります。
「私たちは慎重なアプローチを取りました」とロマーニ氏は説明した。「データセンターの効率は改善せず、すべての電力は平均的な系統電力から供給されると想定していました。しかし、それでも排出量の削減効果は増加分をはるかに上回ります。」
報告書のモデリングが完了した後に発表された国際エネルギー機関独自の推定値もこの数字と一致しており、研究の想定が正しいことを示唆している。
今何が起こる必要があるのか?
その可能性にもかかわらず、報告書は、AI が方向性を示さなければ気候面での利益はもたらさないことを明確にしています。
「現時点では、まだそこまでには至っていません」とロマーニ氏は述べた。「テクノロジー企業、政府、そしてエネルギー供給業者が協力し、気候変動対策におけるAIのより意図的な活用を推進する必要があります。」
民間部門にも役割はありますが、公的リーダーシップが不可欠です。
「政府は、AI活用を可能にする条件を整えなければなりません」とロマーニ氏は述べた。「研究を奨励し、投資を直接促し、AIの応用が公共の利益に資することを保証する必要があります。」
これには、グローバル・ノースとサウス間のデジタル格差への対処も含まれます。「発展途上国におけるAIインフラと教育への公的投資は不可欠となるだろう」と報告書は述べています。
ロマーニ氏もこの点に同意し、AIへのアクセスが不平等なままであれば分断が深まると警告した。
「南北間の不平等の悪化といった潜在的なリスクに対処するには、公衆の介入が特に重要です。」
特効薬ではないが、強力な手段
研究者たちは過剰な主張には慎重だ。この分析では、より効率的なシステムによる消費増加といったリバウンド効果はモデル化されておらず、動的な経済変化も捉えられていない。
しかし、控えめな仮定であっても、報告書は、AI が注意深く意図的に使用される限り、気候に対してプラスの影響を与える可能性があることを示している。
「これは特効薬ではありません」とロマーニ氏は述べた。「しかし、強力な手段です。そして、私たちはまだその潜在能力を最大限に活用できていません。」
