Altman、AIの水使用量に関する論争に回答：ChatGPTの水使用量は「全くの事実と異なる」、エネルギー問題こそが鍵

人工知能の急速な発展により、データセンターの水使用量と電力消費の問題が世界的な関心事となっている。外部からの疑問に対し、AIシステムの各クエリが大量の水資源を消費しているとの主張について、OpenAIのサム・アルトマンCEOは最近、「全く事実無根で荒唐無稽だ」と公に反論し、噂と現実には何の関係もないと強調した。しかし彼はまた、世界的にAIの利用が急増する中で、エネルギー全体の消費は確かに無視できない課題であるとも認めている。

インドのAIインパクトサミットの会場横で、アルトマンは「The Indian Express」のインタビューに応じ、AIの資源使用問題について詳細に回答し、テクノロジー界とソーシャルプラットフォームで熱い議論を巻き起こした。

アルトマン、「クエリごとに数ガロンの水を消費する」という主張を否定

インタビューの中で、アルトマンはネット上で流布されている「ChatGPTのクエリごとに数ガロンの水を消費する」という主張は「全くの事実無根で、極めて荒唐無稽だ」と直言し、これらのデータは「現実と全く関係がない」と述べた。

データセンターは長らく電子機器の過熱を防ぐために水冷システムに依存してきたが、冷却技術の進歩により、多くの新世代データセンターは水への依存を段階的に減らし、完全に水冷を使用しない施設も出てきている。

しかしながら、効率化が進む一方で、全体の傾向は無視できない。水技術企業のザイレム（Xylem）とグローバル・ウォーター・インテリジェンスが先月発表した報告によると、世界的な計算能力の需要が持続的に増加する中、今後25年間でデータセンターの冷却に必要な水の使用量は3倍以上に増加すると予測されており、水資源システムに圧力をかけることになる。

アルトマンの発言は、「クエリごとの水消費」主張は過度に拡大されていると考えている一方で、インフラ全体の資源需要については冷静に評価すべきだと示唆している。

AIのエネルギー消費こそが核心の問題

水資源に関する議論と比べて、アルトマンはより率直に、エネルギー消費こそがAIの発展に対する妥当な批判の焦点だと述べている。

彼はこう語る。「一回のクエリではなく、全体として—世界が大量にAIを使っているからだ。我々は非常に迅速に原子力、風力、太陽光にシフトしていく必要がある。」

この発言は、AI産業が直面している現実的な困難を浮き彫りにしている。モデルの規模拡大と応用範囲の普及に伴い、計算能力の需要は指数関数的に増加し、電力供給もそれに伴って増加せざるを得ない。革新を推進しつつ、炭素排出削減の目標を達成するためのバランスをどう取るかは、各国政府や企業にとって重要な課題となっている。

国際通貨基金（IMF）の今年5月の報告によると、2023年の世界のデータセンターの電力消費量は、ドイツやフランスの全電力消費量に匹敵する水準に達している。このデータが出た時期は、OpenAIがChatGPTをリリースした直後であり、生成型AIによる計算能力の需要増加の速度が驚異的であることを示している。

AIと人間の脳？アルトマン、ビル・ゲイツの見解に反論

インタビューの中で、アルトマンはマイクロソフト創業者のビル・ゲイツの見解についても質問された。ゲイツはかつて、人間の脳はエネルギー効率において非常に優れており、これがAIも時間とともにより省エネになる可能性を示唆していると述べていた。

これに対し、アルトマンは異なる視点から比較を行った。彼は、多くの人がAIのエネルギー消費について議論する際、主に「モデル訓練」段階での巨大なエネルギー消費に焦点を当てているが、人間を育てるために必要な時間と資源を見落としていると指摘する。

「AIモデルの訓練には確かに大量のエネルギーが必要だが、人間を訓練するのにも多くのエネルギーが必要だ—それは20年の人生と、その前に摂取したすべての食物だ」と彼は述べる。

さらに、より公平な比較は、「モデル訓練完了後の一回の回答」と「人間が同じ質問に答えるのに必要なエネルギー」を比較することだと指摘し、その観点から見ると、AIはすでに人間のエネルギー効率に追いついている可能性があると述べている。

アルトマンが言及したのは、AI分野における「推論（Inference）」の段階であり、これは訓練済みのモデルを用いて新たな出力を生成する過程を指す。一般的に、推論に必要な電力は訓練段階よりもはるかに少ない。

コミュニティの議論激化：人間と技術は同等か？

アルトマンがAIと人間のエネルギー効率を比較した見解は、ソーシャルプラットフォーム上でも早速議論を呼び起こした。

インドのソフトウェア企業Zoho Corporationの共同創業者兼最高科学者のスリダール・ヴェンブンはX（旧Twitter）に投稿し、「私は技術と人間を同等に扱う世界は望まない」と批判した。

生成型AIの急速な進歩と、一部の人間の仕事を代替することへの不安の中で、こうした比較は深い倫理的・社会的問題を引き起こしている。

世界のデータセンター拡張に対する抵抗

各国政府やテクノロジー企業が数十億ドルを投じて新たなデータセンターを建設し、AIの計算能力需要を支えようとする中、反対の声も高まっている。

一部の政府は新たな電力供給を迅速化するために承認手続きを簡素化しているが、環境保護団体はこれが地球のネットゼロ排出目標と衝突する可能性を警告している。

米国では、一部の地域コミュニティも大規模なデータセンター開発に懸念を示し、電力網への負荷や電気料金の上昇を懸念している。先週、テキサス州サンマルコス市議会は、15億ドル規模のデータセンター建設計画を否決した。この計画は数か月にわたり公衆の強い反対を受けていた。

こうした抵抗に直面し、アルトマンを含む多くのテクノロジーリーダーは、データセンターは今後、再生可能エネルギーや原子力など多様なエネルギー源に依存すべきだと主張している。

アルトマンの最新発言は、生成型AI時代の核心的矛盾を反映している。すなわち、技術の進歩と資源消費の間の緊張だ。

一方では、誇張された水使用量の主張を否定し、他方ではエネルギー需要がAIの普及とともに増加し続けることを認め、エネルギー転換の加速を呼びかけている。世界のデータセンターの電力消費はすでに国レベルの規模に近づいており、AI産業の次のステップは、モデルの性能競争だけでなく、エネルギー構造の再構築の競争でもある。ChatGPTの登場以降、AIはデジタル経済の中核的インフラとなった。今後、イノベーション推進と持続可能性確保の両立をどう実現するかが、産業と政府の長期的な課題となるだろう。

この記事は、AltmanがAIの水使用量に関する論争に応じ、「ChatGPTの水使用量は全く事実無根」とし、エネルギー問題こそが重要だと述べた内容を最初に掲載したものである。