AIの環境負荷とグリーンAI(Green AI)

Schwartzらが提唱した「Green AI」は、単に精度(Red AI)を追求するだけでなく、消費エネルギーや環境フットプリントを評価軸に含める思想です。本番運用における累積推論電力は学習電力を上回ることも多く、省エネ推論が急務です。 ア:正解です。計算リソース増大に伴うエネルギー・水消費とGreen AIの重要性です。 イ:誤りです。大規模データセンターの莫大な電力需要は世界的な課題となっています。 ウ:誤りです。サービスが広く利用されると、数十億回の推論に伴う総電力消費が学習時を上回ることが多々あります。 エ:誤りです。持続可能性(環境配慮)を考慮したAI研究開発の潮流です。

大規模AIモデルの学習および推論に伴う環境問題に関する記述として、最も適切なものを1つ選択してください。

出典G検定オリジナル模擬試験
ア
モデルの大規模化に伴い、学習時および数億回の推論時におけるデータセンターの電力消費量、冷却用の水資源消費、温室効果ガス(CO2)排出量が急増しており、計算効率や省エネルギー性を重視する「Green AI」への転換が求められている。
イ
ディープラーニングの計算はすべて太陽光エネルギーだけで自給自足されるため、環境負荷はゼロである。
ウ
モデルの学習時に発生する環境負荷に比べ、運用時(推論時)の電力消費量は常に無視できるほど微小である。
エ
Green AIとは、森林の木々の葉の緑色の濃淡を画像認識するためだけの専用アルゴリズムである。