ビジネスリーダーがAIとサステナビリティの両方で目標を達成する方法

企業にとって、AIの導入と環境への影響をバランスさせることは不可欠です。世界経済フォーラム（WEF）によると、AIの成長を支えるために必要な電力は100日ごとに2倍になり、2028年までにAIのエネルギー消費量は2021年のアイスランドの総電力消費量を上回る可能性があります。AIは二重の刃となり得ます。環境への取り組みを大幅に進めることができる一方で、無謀に使用すると同等の悪影響をもたらす可能性があります。

環境に優しいAIの使用方法についてのユニバーサルな青写真はありません。各組織のアプローチは独自の状況に合わせて調整する必要があります。代わりに、AIと環境に優しい目標を推進するには、ある程度の態度が必要です。

新製品発売日のAppleストア前の行列を想像してみてください。最新のガジェットを自慢する初期採用者たち。トレンドセッターとして見られるために、華麗なAIツールを急いで導入するのではなく、長期的な持続可能性の目標をサポートする意図的なAIの導入に焦点を当てるべきです。

以下は検討すべき戦略です。

エネルギー節約を目指して自動化する

いくつかのリーダーは、従業員がショートカットを取ることを非難するかもしれませんが、私はそうではありません。Jotformでは、従業員に忙しい作業をより迅速に実行する方法を常に探すように奨励しています。品質が低下しない限りはです。自動化は私たちのビジネスの核心であり、文化の中心です。自動化ツールが退屈な手動タスクを処理できる場合は、ぜひ利用しましょう。

実際、AIツールを使用してタスクを自動化することは、環境への取り組みをさらに推進することもできます。WEFによると、エネルギー節約のためのスケジューリングを最適化すること、つまりAIワークロードを低エネルギー需要時のものと一致させることは、AIを活用して炭素足跡を低減するための有効な戦略です。

例えば、データを保護するために定期的なセキュリティスキャンを自動化するAIツールを選択したとします。夜間にこれらのタスクをプログラムすることは、エネルギー効率を高めるための簡単な方法です。一般的なエネルギー消費量は夜間に減少し、エネルギーグリッドは休息し、より効率的に動作します。付随的な利点として、エネルギー費用も減少することがあります。

または、暖かい気候の地域にいる場合は、エアコンの使用量が多い場合は、エネルギー需要が低い寒い月にエネルギーを大量に消費するプロジェクトをシフトできます。重要なのは、これらのシフトには前向きな思考が必要ですが、ほとんどの追加労力は必要ないということです。これらは大量のエネルギー節約につながります。

基礎モデルを選択する

あるMichelin星付きレストランのキッチンを想像してみてください。シェフはすべて料理学校や高級レストランで訓練を受けています。チームはすべての種類の料理を作ることができ、新しいものを作り出すこともできます。誰かが素晴らしい食事を作りたいと考えている場合は、新しいシェフのチームを訓練する必要はありません。このチームを利用して、既存の専門知識を活用し、カスタマイズされた指示を提供することができます。

AIでは、これが基礎モデルの概念です。大量のデータで既に訓練された高度なプログラムです。特定のAIツールが必要な場合は、基礎モデルの代わりに新しいモデルから作成する必要があります。

Harvard Business Reviewに寄稿したIBMのチーフサステナビリティオフィサー、Christina Shimは、基礎モデルを選択することはエネルギー効率的なアプローチであると説明しています。新しいモデルを作成するのではなく、「基礎モデルは、特定の目的のために、短時間で、少量のデータで、少量のエネルギー費用で、カスタマイズできます。」

Shimは、基礎モデルのサイズも影響を与える可能性があると指摘しています。ほとんどの基礎モデルには、3億、8億、または20億のパラメータがあります。IBMの研究によると、特定の関連データで訓練された小さいモデルは、大きいモデルと同等のパフォーマンスを発揮できますが、より迅速に動作し、エネルギーを消費します。大きいものが常に優れているわけではありません。Salesforceは、特定の企業ニーズに最も大きな最も強力なモデルを選択することは、「食料品を買いに行く」または「1人の乗客を乗せる」ためにセミトラックを使用することと同じだと述べています。つまり、完全に不要です。

大きなモデルには、より大きな価格が付きます。目標に合わせてスケールされたモデルを選択する時間を費やすことは、最終的に財政的および生態学的なリソースを節約するための価値がある投資です。

オープンソースソフトウェアを選択する

AIの旅の最初に選択するもう1つの重要な選択は、オープンソースソフトウェアを選択するかどうかです。オープンソースオプションはすべての問題を解決することはできませんが、多くの場合、エネルギーとコストの効率的な解決策を提供できます。これは、多数の専門家の知恵を活用するものです。既存の解決策を改善することに集中できます（そして結果を共有できます）。Shimは、オープンソースソフトウェアは集団的な改善の利点があり、問題に対するより多くの目があり、開発段階でのエネルギー需要がユーザー間で分散されるため、より優れた製品になることを指摘しています。

優れたソフトウェアはその価値があるものですが、ニーズと予算に合う必要があります。特にインフレの時代には、ますます重要な考慮事項です。多くの場合、オープンソースソリューションは無料またはコストの一部で利用できます。

システムの効率性を高めるために自動化を実装する

最後に、AIを活用した自動化ツールは、システムの効率性を高めることでエネルギーを節約することができます。退屈なタスクを実行するために必要な時間を直接削減することでこれを実現します。例えば、研究を行っている場合は、ChatGPTのようなツールが、モニター画面の前で数時間を過ごすのを排除し、数秒で重要な情報を特定および統合できます。

AIツールは、システム計画段階でも役割を果たすことができます。Salesforceのデータセンターインフラチームは、AIを使用して顧客の使用パターンを予測および予測し、必要なサーバーのボリュームを自動的にスケーリングします。これにより、データセンターインフラストラクチャの使用方法を調整し、余分なエネルギーを浪費するのを避けることができます。同様に、ソフトウェア会社は、サプライチェーン、ビジネス旅行、不動産など、数百万のデータポイントを分析して、炭素足跡を削減するための決定を下します。

AIは、理想的には、対応する分析およびタスクを実行するために必要なよりも多くのエネルギーを節約する、サステナビリティコンサルタントのように動作できます。この意味で、AIは、関連する欠点よりも多くの利点を提供する、片刃の剣となり得ます。