拓海先生、最近社内で「AIは電気を食う」とか「学習に水を大量に使う」とか聞いて、急に心配になりまして、我々の投資が環境面での逆風にならないか気になります。今回の論文って、要するに何を言っているのでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、順を追って説明しますよ。要点を3つでまとめると、1) AIは長期的には利益を生むが短期的に多くの資源を消費する、2) 現行の法制度はAIの環境負荷を明確に扱えていない、3) 規制は信頼性(Trustworthiness)だけでなく持続可能性(Sustainability)を目標に加えるべきだ、ということです。
つまり、AIの導入で売上が増えるかもしれないが、電気や水のコスト、あるいは環境面での責任が増えると。これって要するに投資対効果の計算に新しい項目を入れろということですか？
その通りです。投資対効果(ROI)に資源消費やGHG(温室効果ガス: Greenhouse Gas)排出のコストを組み入れることが必要です。ただし規制は単なる税や罰則だけでなく、設計段階から環境負荷を下げる「sustainability by design（持続可能性による設計）」を促す仕組みを提案していますよ。
設計段階で環境配慮を入れるというのは具体的にどういうことですか。現場では外注のモデルを使うだけで、我々で制御できる範囲が限られているのではと心配です。
良い質問です。分かりやすく言えば、車を買うときに燃費を重視するのと同じです。モデルの訓練方法やサーバー選定、データセンターの電力源を評価軸に入れる。さらに、外注先に環境影響の開示を求めるルールや、性能あたりのエネルギー効率を見える化する取り組みが有効です。要点は三つ、見える化、設計段階での制約、そして共同ルールの構築です。
なるほど。では既存の法律、例えばGDPR(一般データ保護規則: General Data Protection Regulation)はどう使えるのですか。プライバシー法を環境目的に使えるという話は本当に現実的でしょうか。
意外に思えるかもしれませんが、法律の解釈次第で可能です。GDPRにはデータ保護のための設計原則(Data protection by design)があり、これを拡張してSustainability by designに当てはめることができます。つまり個人の権利と集合的な環境利益をどう調整するかが重要で、場合によっては「消去の権利」を環境保護と折り合いをつける必要が出てきます。
これって要するに個人の権利を抑えてでも環境を優先するということですか？そこは倫理的に慎重にならないと社内でも反発が出るかもしれません。
そこはバランスの問題で、論文も「個人の権利を一律に犠牲にする」ことを主張してはいません。重要なのは透明性と正当な手続きで、影響が大きい場合にだけ慎重な調整を行うことです。たとえば低効率モデルの継続利用に対して追加の情報開示や環境コストの内部計上を求める、といった運用的な妥協案が考えられます。
分かりました。最後に、我々中小の現場では何から手を付ければ良いでしょうか。投資判断の現場で実務的に使えるチェック項目のようなものはありますか。
大丈夫、一緒にできますよ。まずは三つの実務ステップです。1) サービス提供者にモデル訓練とデータセンターのエネルギー消費を開示させる、2) モデルの性能あたりのエネルギー効率を簡単に評価する指標を導入する、3) 導入案件ごとに短期的な環境コストをROIに加えて評価する。これだけで意思決定の質は大きく変わりますよ。
分かりました、拓海先生。要するに、我々はAI導入で生まれる利益と、電気・水・GHGなどの環境コストを同じテーブルで比べ、外注先にも透明性を求めるということですね。ありがとうございます、今日の説明で社内で説明できそうです。
