生成AI

 

人工知能（AI）は多くの分野で変革の可能性を示しており、持続可能性も例外ではありません。ChatGPTの登場により大規模言語モデル（LLM）が人々の意識に浸透して以来、これらのAIシステムの運用に伴うエネルギー、水、物質への影響をめぐる活発な議論が巻き起こっています。この議論とそれに関連する測定ツールは拡大を続けており、大規模でリソース集約的なLLMを構築するテクノロジー企業からのデータ透明性の向上の兆候も現れています1。

本論文のテーマである「持続可能性のための応用AI」は、少し異なります。汎用LLMとは異なり、応用AIは、多くの場合、より限られたリソース要件で、現実世界の問題やビジネス上の課題を解決するために設計された、より小規模でターゲットを絞ったアプリケーションを指します。

持続可能性の領域にまで拡張すると、応用AIは、排出量削減、エネルギー効率、廃棄物管理など、具体的な持続可能性の課題に対処するアプリケーションを指します。