意見: テクノロジーと AI 分野の複数の創業者であり、Nexus Climate の共同創業者である Sherif Elsayed-Ali による。
AIはテクノロジーとイノベーションに関するあらゆる議論に登場しています。ここ1年半、テクノロジー業界を席巻してきました。生産性向上から教育、医療、そして気候危機まで、あらゆる問題の解決策として喧伝されてきました。しかし、秘密を一つ教えましょう。誰もが話題にしているこのAIは、気候危機に対して何の役にも立っていません。
いや、訂正します。これはデータセンターからの排出量を大幅に増加させる原因となっています。この種のAIは、生成AI、略してGenAIと呼ばれ、ChatGPTのようなアプリケーションの大規模言語モデル（LLM）や、MidJourneyのような画像生成ツールでよく見られます。
GenAIには多額の投資が行われていますが、その誇大宣伝が正当なものかどうかは別の議論の場です（私の見解はこうです。「いいえ、これは誇大宣伝されたバブルであり、いずれ崩壊するでしょう。」）。私が懸念しているのは、気候危機との闘いにおけるAIの役割に関して言えば、GenAIの誇大宣伝が、いわゆる「部屋の空気」を吸い尽くしつつあることです。
GenAIは、AIと機械学習というはるかに大きな分野の一部である。気候変動問題に取り組む個人や組織にとっては、主にデータや情報の分析においてある程度の有用性がある。しかし、直接的な脱炭素化という点では、法学修士（LLM）や画像・動画を用いた分析はほとんど役に立たない。*
しかし、今日の脱炭素化に直接貢献しているAIや機械学習技術は数多く存在します。それらはチャットボットではなく、ボタンを押すだけで動画を生成してくれるものでもありません。そして、GenAIよりもはるかに消費電力が少ない傾向にあります。好例が時系列予測です。これは時系列データセットの過去の値を用いて将来の値を予測するものです。派手さはなく、注目を集めることもありませんが、非常に効果的です。
AIと機械学習は現在、多くの分野や産業の脱炭素化に貢献しており、多くのスタートアップ企業がAI製品で大きな課題に取り組んでいます。いくつか例を挙げると、セメント製造における燃料燃焼効率を高めるCarbon Re 、コンクリート配合を最適化するConcrete AI、製鉄効率を高めるForesight Data Machines 、建物の冷房効率を高めるBrainBox AIなどがあります。その他にも、Orbital MaterialsがAIを使って新しい低炭素材料を設計したり、プリンストン大学の研究者がAIを使って核融合反応を制御したりするなど、数多くの魅力的なユースケースが登場しています。
これらのAIソリューションは困難を極めます。AIの専門知識だけでなく、深い専門知識も必要です。AIエンジニアや研究者が、産業プロセス、化学、材料科学などの専門家と緊密に連携して取り組む必要があります。また、ほとんどの場合、独自のデータも大量に必要です。
実質的な排出量削減を実現するAI製品の開発は、法学修士号（LLM）をソフトウェアアプリケーションに組み込むよりもはるかに困難です。気候変動対策のための真のAIソリューションは、脱炭素化を実現・加速させる大きな可能性を秘めており、ひいては極めて大きな経済的・財務的リターンをもたらす可能性があります。AIは気候変動対策において非常に重要なツールですが、法学修士号（LLM）について語るのは止めるべきです。
*これは、GenAIとその幅広いアプリケーションの基礎となるトランスフォーマーアーキテクチャを損なうものではありません。
**透明性のために言っておきますが、私はCarbon Reの共同設立者です。
