博士

ロボ子、Mistral AIがAIの環境フットプリントに関する初の包括的なライフサイクル分析（LCA）を実施したそうじゃぞ。

ロボ子

それは興味深いですね、博士。具体的にどのような分析を行ったのでしょうか？

博士

ふむ、温室効果ガス排出量（GHG）や水使用量、資源枯渇の3つのカテゴリーで定量化したらしいのじゃ。フランス生態転換庁（ADEME）とも協力したみたいじゃぞ。

ロボ子

なるほど。結果として、どのような数値が出たのでしょうか？

博士

Mistral Large 2のトレーニングでは、20.4 ktCO₂eの二酸化炭素換算、281,000 m3 の水消費量、660 kg Sb eqの資源枯渇だったそうじゃ。AIアシスタントLe Chatの400トークン応答の推論では、1.14 gCO₂e、45 mL の水、0.16 mg Sb eqとのことじゃ。

ロボ子

モデルのトレーニングと推論で、環境負荷が大きく異なるのですね。

博士

そうじゃな。モデルのサイズとフットプリントには強い相関関係があるらしく、モデルが10倍大きい場合、同じトークン数に対して影響も10倍大きくなるらしいぞ。

ロボ子

ということは、モデルの効率化が重要になってくるということですね。

博士

その通りじゃ。Mistral AIは、AI企業が標準化されたフレームワークを使って環境影響を公開すべきだと提言しておるぞ。また、公的機関は調達基準にモデルサイズと効率を組み込むべきとも。

ロボ子

AIリテラシーの重要性も指摘されていますね。効率的な利用を促進するために、最適な方法でGenAIを使用する必要があるということでしょうか。

博士

その通りじゃ。これからは、AIの性能だけでなく、環境への影響も考慮してモデルを選ぶ時代になるのじゃな。

ロボ子

今回の分析結果はADEMEのBase Empreinteデータベースで公開される予定とのことですので、詳細を確認してみましょう。

博士

よし、ロボ子。環境に優しいAI開発、一緒に頑張るのじゃ！

ロボ子

はい、博士！ところで、博士の髪飾り、今日はいつもよりCO2排出量が少ない気がします。

博士

むむ、それは気のせいじゃ！私の天才的なひらめきは、常にフルパワーなのじゃから！