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人工知能（AI）は私たちの生活に不可欠な一部となり、デジタル体験を形成し、私たちの代わりに決定を下すまでになりました。しかし、これらのデジタルの魔術師の能力に驚嘆する一方で、その創造と運用に関連する隠れたコストを見落としがちです。AIの大幅なカーボンフットプリントと、AIのトレーニングを他のAIにアウトソースするときのエラーのリスク、これら2つのコストに私たちの注意が必要です。

AIの環境への影響

AIモデル、特にGPT-4のような大規模なものは、トレーニングに膨大な計算リソースを必要とします。この重い計算需要は、大量のエネルギー使用につながり、全体のカーボン排出に寄与します。最近リークされたデータにより、研究者たちは初めてOpenAIのGPT-4のトレーニングからのカーボン排出を推定することができました。Towards Data ScienceのKasper Groes Albin Ludvigsen氏は、AIの環境への影響について議論し、持続可能なAIの実践の必要性を強調しています。

AIがAIをトレーニングするリスク

AIは多くの分野で進歩を遂げていますが、これらのモデルのトレーニングはまだ複雑なタスクです。伝統的には、人間がこのプロセスに関与し、必要な監督を提供してきました。しかし、AIのトレーニングを他のAIにアウトソースするという傾向が増えてきており、これはモデルにさらなるエラーを導入するリスクを引き起こす可能性があります。Towards Data ScienceのMustafa Foufa氏も、この問題を指摘し、人間の監督とAIによるトレーニングのバランスが最善のアプローチかもしれないと提案しています。

結論として、私たちはAIとその無限の可能性を引き続き受け入れる一方で、隠れたコストにも注意を払う必要があります。AIが真に有益であるためには、環境に持続可能であり、信頼性がある必要があります。言葉によれば、無料の昼食など存在しない、それはAIの世界でも同じです。

The Hidden Costs of AI: Carbon Footprints and Outsourced Training

Artificial Intelligence (AI) has become an integral part of our lives, shaping our digital experiences and even making decisions on our behalf. But as we marvel at the capabilities of these digital wizards, we often overlook the hidden costs associated with their creation and operation. Two such costs that need our attention are the substantial carbon footprint of AI and the risk of errors when AI training is outsourced to other AI.

The Environmental Impact of AI

AI models, especially the large ones like GPT-4, require enormous computational resources for training. This heavy computational demand translates into significant energy usage, contributing to the overall carbon emissions. Recently leaked data has allowed researchers to estimate the carbon emissions from training OpenAI’s GPT-4 for the first time. Kasper Groes Albin Ludvigsen, writing for Towards Data Science, discusses the environmental implications of AI and emphasizes the need for sustainable AI practices.

The Risk of AI Training AI

While AI has made strides in many areas, the training of these models is still a complex task. Traditionally, humans have been involved in this process, providing the necessary supervision. However, there’s a growing trend of outsourcing AI training to other AI, which raises concerns about the risk of introducing further errors into models. Mustafa Foufa, also writing for Towards Data Science, highlights this issue and suggests that a balance between human supervision and AI-led training might be the best approach.

In conclusion, as we continue to embrace AI and its limitless possibilities, we must also pay attention to the hidden costs. For AI to be truly beneficial, it must be both environmentally sustainable and reliable. And as the saying goes, there’s no such thing as a free lunch, not even in the world of AI.

References

[1] Kasper Groes Albin Ludvigsen. ”The carbon footprint of GPT-4”. 2023-07-18.

[2] Mastafa Foufa. ”AI Training Outsourced to AI and Not Humans”. 2023-07-18.

[3] MIT Technology Review Insights. ”Good governance essential for enterprises deploying AI”. 2023-07-18.

[4] June Won. ”Llama 2 foundation models from Meta are now available in Amazon SageMaker JumpStart”. 2023-07-18.

[5] Melissa Heikkilä. ”Want agency in the AI age? Get ready to fight”. 2023-07-18.

Other References and Readings

[1] Melissa Heikkilä. ”Meta’s latest AI model is free for all ”. 2023-07-18

[2] https://ai.googleblog.com/feeds/posts/default?alt=rss. ”SimPer: Simple self-supervised learning of periodic targets”. 2023-07-18

[3] Col Jung. ”Data Democratisation: 5 ‘Data For All’ Strategies Embraced by Large Companies”. 2023-07-19

[4] Hanzala Qureshi. ”5 Inspiring Learning Resources That Help Me Stay on Top of Data Analytics”. 2023-07-18

[5] Günter Röhrich. ”Leveraging analytic functions in SQL for faster data extraction”. 2023-07-18

[6] Max Hilsdorf. ”The Two Faces of AI Alignment”. 2023-07-18

[7] Max Henkel-Wallace. ”Enhance Amazon Lex with conversational FAQ features using LLMs”. 2023-07-18

[8] MIT Technology Review Insights. ”The great acceleration: CIO perspectives on generative AI”. 2023-07-18

[9] Max Henkel-Wallace. ”Enhance Amazon Lex with LLMs and improve the FAQ experience using URL ingestion”. 2023-07-18

[10] Ivo Bernardo. ”A Comprehensive Guide to Using Pandas in Python”. 2023-07-18

[11] Dhiraj Thakur. ”Build an email spam detector using Amazon SageMaker”. 2023-07-18

[12] Nivanya M. ”An Overview of Netsuite AP Automation”. 2023-07-19

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