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米国環境保護庁（EPA）は、データセンターなどの産業施設に対する大気汚染に関する情報公開義務を緩和する計画を進めています。この動きは、地域社会の反発を招き、AIインフラ拡大と環境保護のバランスに疑問を投げかけています。
AI、特に深層学習モデルのエネルギー消費とそれに伴う炭素排出量が地球環境に与える影響が懸念されている。本研究は、グリーンAIとグリーン深層学習に関する研究を体系的にレビューし、AIモデルの環境負荷を低減するための最適化技術を比較分析する。大規模モデルの普及と持続可能なAI開発のバランスが重要視されている。
Amazonがテキサス州で計画しているデータセンターに併設する発電所が、稼働すれば米国最大の気候汚染源となる可能性があると報じられています。AI需要の急増がデータセンターの拡大を促し、それに伴う電力消費と炭素排出量の増加が環境問題として深刻化する懸念があります。
米国セイラム市で計画されていた51億ドル規模のAmazonデータセンター建設プロジェクトが、地元コミュニティの激しい反対に直面し、公聴会が中止されました。AIインフラ拡大による環境負荷や地域社会への影響が、具体的な形で抵抗を生み出している現状を示しています。
大規模言語モデル（LLM）の推論とトレーニングが環境に与える影響を、限定された情報でも推定できる透明なスクリーニングフレームワークが提案されました。このフレームワークは、自然言語によるアプリケーション記述を環境影響推定に変換し、市場モデルの比較可能なオンラインオブザーバトリーをサポート。不透明なサービスでも監査可能で再現性の高い評価を目指します。