AIを解読する：気候危機におけるAIの役割

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以下の記事は、ソウル国立大学のチョン・スジョン教授による韓国語の寄稿を翻訳・編集したものです。韓国を代表する気候変動専門家の一人であるチョン教授は、気候危機の解決策について精力的な研究を行ってきました。この記事では、AIが気候変動に与える影響について、チョン教授自身の見解を述べています。

私たちの生活を変える気候危機

2025年、世界は前例のないレベルの気候変動に直面しています。気候に関連する自然災害は、毎年、過去の記録を塗り替えるほどの規模で発生しています。夏はより暑くなり、降雨量が増加し、嵐はより激しさを増しています。これらの異常気象による被害も年々拡大しています。

2025年に南カリフォルニアと韓国で発生した山火事は、気候変動との関連性が指摘されています。

2025年1月に南カリフォルニア1で、3月に韓国2で発生した山火事は、気候変動の直接的な結果でした。これらの火災の初期原因はそれぞれ異なりますが、急速な拡大と深刻化は大気の乾燥に関連する要因によって引き起こされました。気温の上昇と冬の降水量の減少は干ばつを引き起こし、小さな火花が大規模な火災に発展するのを助長しました。

12025 南カリフォルニアの山火事：1月7日から3週間続いたこれらの山火事は、ロサンゼルス大都市圏の約230平方キロメートルを焼き尽くしました。推定被害額は約2,500億米ドルに上りました。
22025 韓国の山火事：3月22日、韓国史上最悪の山火事が慶尚北道で発生し、30人の死亡を含む75人の死傷者を出し、推定48,000ヘクタールの土地を焼失しました。

近年の洪水などの自然災害の増加は、気候変動の一因となっています。

気候変動が気温のわずかな上昇や降水量のわずかな増加をもたらすだけであれば、それほど懸念されることはないかもしれません。しかし、今日私たちが目撃しているのは、そうした小さな変化をはるかに超えるものです。世界中で、より中立的な「気候変動」という言葉の代わりに、「気候危機」や「気候緊急事態」といった用語が頻繁に使われるようになっていることは、私たちが直面する課題が単なる変動よりもはるかに深刻であることを示しています。

人類とAI：気候変動への対応

では、私たちは気候変動にどのように対応すべきでしょうか？世界は2つのアプローチに焦点を当てています。1つは、気候変動の原因となる温室効果ガスの排出を削減する「気候変動緩和」、もう1つは、既に発生している被害の影響を軽減することを目指す「気候変動適応」です。

最終的に、人類は気候変動の緩和と適応の両方を実現しなければなりません。ここで注目すべきもう1つの重要な点は、急速に変化する気候と同様に、世界の変化を推進する新たなテクノロジー、AIの存在です。

AIの進歩は私たちの日常生活を変革しています

AIは驚くべき速さで発展しています。かつてはSFの世界だけで可能だと思われていたことが、ますます現実のものになりつつあります。朝起きて天気を確認し、朝食を食べて眠りにつくまで、私たちは常にAIと共にいます。誰もが1日に少なくとも一度はAIに接しています。そして、気候変動のように、AIはすでに私たちの生活を静かに変革しつつあります。

もちろん、AI自体も気候変動に影響を与えています。AIは気候変動の最大の要因の一つだと主張する人もいれば、危機を乗り越えるためのパートナーだと考える人もいます。では、気候危機におけるAIの役割とは一体何なのでしょうか？気候変動の緩和と適応という観点から、AIを検証してみましょう。

AIの膨大なエネルギー消費：気候危機を加速させる？

まず、二酸化炭素排出量の削減は気候変動緩和の核心です。しかし、AIの進歩は排出量の急激な増加を引き起こしています。なぜなら、AIは基本的に膨大な量の電力を必要とするからです。AIが再生可能エネルギーのみで稼働しない限り、排出量の増加は避けられません。

さらに、AI業界は近年、クラウドベースのサービスへの移行が進む中で、軽量モデル設計よりも精度を優先する傾向にあります。より高精度なAIを実装するには、より大量の高品質データが必要となり、より多くのデータを処理するには電力消費量の増加を伴います。

もう一つの問題は、AIの過剰利用、つまりデジタルの過剰消費であり、これも電力消費量の増加につながっています。例えば、ChatGPTは2025年4月に新しい画像生成機能をリリースし、ユーザーが写真を有名なアニメーションスタイルに変換できるようにしたことで、人気が急上昇しました。世界中で何百万人もの人々がこのサービスを利用して画像を生成しており、韓国ではChatGPTの1日あたりのユーザー数がピーク時に125万人に達したと記録されています。

OpenAIのCOOであるブラッド・ライトキャップ氏と、ChatGPTの画像生成に関するソーシャルメディアでの発言（画像出典：OpenAI、X）

OpenAIの最高執行責任者（COO）であるブラッド・ライトキャップ氏は、自身のXアカウントでこの画像生成の急増について言及しました。 ChatGPTの画像生成機能の導入からわずか1週間で、1億3000万人以上のユーザーが7億枚以上の画像を生成したと彼は述べています。

7億枚以上の画像が生成されたという事実に注目しましょう。これらの画像を作成するためにどれだけの二酸化炭素が排出されたのでしょうか？2023年の研究3によると、AIを用いて1000枚の画像を生成するには、約2.907キロワット時の電力が必要です。つまり、7億枚の画像を生成するには約2035メガワット時の電力が消費され、これは約845トンの二酸化炭素排出量に相当します。この驚異的な二酸化炭素排出量は、ソウルと釜山（首都から約340km離れた港湾都市）間の往復航空便4100回分に匹敵します。

3この研究は、米国カーネギーメロン大学の研究者とAI開発企業Hugging Faceによって実施されました。

気候危機克服のためのAI

では、AIは気候危機を悪化させているだけなのでしょうか？一見するとそう見えるかもしれません。しかし、AIによる炭素排出への意識が高まるにつれ、気候変動の要因を最小限に抑えるためにAIを活用する取り組みが始まっています。

欧米では、電力需要をより正確に予測し、再生可能エネルギーの変動性を分析して電力網の効率を最大化するために、AIが既にいくつかの事例で活用されています。また、「エネルギー集約型施設」と呼ばれるデータセンターの電力消費量を削減するために、冷却システムやサーバーの配置を動的に最適化するAI活用プロジェクトもあります。

Google DeepMindは、データセンターの電力消費量削減にAIを活用しています（画像提供：Google）

こうした取り組みの顕著な例の一つがGoogle DeepMindです。電力需要予測とデータセンター管理にAIを活用することで、Googleは電力消費量を最大40%削減しました。

AIを活用した建物の効率的な管理方法を示す図（画像提供：韓国エネルギー研究院）

さらに、現在最大の炭素排出源の一つである建物部門においても、AIを活用した排出量削減に向けた取り組みが進められています。韓国エネルギー研究院（KIET）は、建物のあらゆる側面をリアルタイムで管理できるAIベースの制御技術を開発しました。この技術は、発電量と消費量を計算し、需要管理や故障診断まで行うことができます。

米国ピッツバーグでは、AIベースの交通信号システムが渋滞と燃料消費量の削減に貢献しました。

AIは建物管理を支援するだけでなく、交通信号制御や自動運転車のルート計算を最適化し、最終的に燃料消費量を削減することができます。例えば、米国ピッツバーグ市はAIベースの交通信号システムを導入し、渋滞を緩和し、燃料消費量を約20%削減しました。

これらの事例は、AIが既に複数の分野で炭素排出量削減に活用されていることを示しています。まだ道のりは長いものの、AIが特定の分野に限定されるのではなく、幅広く適用されていることは明らかです。 

次に、気候変動適応のアプローチについて見ていきましょう。これは、本質的には異常気象による被害を最小限に抑えることです。異常気象の影響の増大は、その予測不可能性に起因しています。しかし、近年のAIを活用した予測技術の進歩は、変化の兆しを見せています。かつては備えが不可能と考えられていた異常気象が、今ではますます高精度に予測されるようになっています。

IBMの予測システムは、AIとビッグデータを活用し、異常気象をより正確に予測します（画像提供：IBM）

実際、IBMは異常気象を予測するためのAIとビッグデータに基づくシステムを導入しています。また、Google傘下のDeepMindは、欧州中期予報センターと協力し、より正確な異常気象予測モデルを開発しています。さらに、DeepMindの10日間世界気象予報システム「GraphCast」は、ハリケーンや大雨などの異常気象による被害の軽減に貢献しています。

NASA、AIを活用して山火事の広がりを予測（動画提供：NASA）

さらに、AIは、ますます頻発する大規模山火事による被害を最小限に抑えるために活用されています。NASAは、山火事の被害地域からのリアルタイムデータとAIを組み合わせることで、火災と煙の広がりを正確に予測する「山火事デジタルツイン」プロジェクトを開始しました。この取り組みは、山火事による被害を最小限に抑えるのに役立っています。

AI：気候変動との闘いにおける諸刃の剣

これらの事例は、AIがエネルギー効率の向上や異常気象による自然災害の予測において優れた性能を発揮することを明確に示しています。しかし、AIは必然的に多大な二酸化炭素排出を生み出すため、無分別に使用することについては慎重である必要があります。

結局のところ、AIは気候危機という巨大な課題への取り組みにおいて最大の味方であると同時に、その問題そのものを助長する要因でもあります。AIが気候危機を加速させる悪影響を軽減することで、人類の未来を支える真に持続可能な技術へと進化していく必要があります。  

その一例が、前述のAIを用いた正確かつきめ細かな電力需要予測です。この手法はすでに実用化されているため、データセンターへの導入が進むべきです。さらに、データセンター自体の消費電力を削減することも不可欠です。この考えに基づき、SK hynixをはじめとする半導体企業は、製品の低消費電力化に精力的に取り組んでいます。

個人的な意見ですが、気候危機はもはや人間の力だけでは解決できない段階に達しているのではないかと考えることがあります。また、「AIは人間の能力を超えた無数の問題を解決するために登場したのだろうか？」という疑問も生じます。現時点では困難な状況ですが、AIが人類を気候危機から守る守護者となる日が来ることを願っています。

免責事項：この記事に記載されている意見は著者の見解であり、SK hynixの公式見解を必ずしも反映するものではありません。

出典: 元記事を読む