科学におけるAIの環境影響に関する考察

科学研究における AI の具体的な環境影響に関する証拠はまだ出ている段階ですが、この論文では、科学プロジェクトにおける AI ライフサイクル全体の環境影響を評価するのに役立つ概念的枠組みと実用的なツールを提供しています。

最初のセクション 環境への影響を総合的に理解するための重要な枠組みを紹介します。

XNUMX番目のセクション AI ライフサイクル全体にわたって環境コストを定義および測定するアプローチの概要を示します。

XNUMX番目のセクション リソース集約型の AI アプリケーションを使用するかそれに依存する科学プロジェクトの直接的な環境フットプリントを削減するための具体的な戦略を提示します。

主要な取り組み

• 科学研究における人工知能 (AI) の使用による環境コストに関する認識と証拠は限られています。 この記事では、科学における AI のより持続可能で倫理的かつ責任ある使用の一環として、科学者や研究機関が研究の環境影響を評価するために検討できるフレームワークとツールを紹介します。
• AI の環境への影響に対処するには、多次元的なアプローチが必要です。 AI をワークフローに組み込むことを計画している科学者や研究者は、リバウンド効果と長期的な影響に注意しながら、AI ライフサイクル全体にわたる科学的価値、社会的公平性、環境コストを考慮してツールを評価する必要があります。
• よりリソース効率の高い AI モデルを採用すると、環境面と社会面にメリットがもたらされます。 AI に対する小規模でローカルかつ質素なアプローチは、特に多様でリソースが限られた研究環境において、AI の使用に関するアクセシビリティ、手頃な価格、透明性、社会的包摂性を向上させることができます。

科学におけるAIの環境影響に関する考察

2025年9月

DOI：10.24948 / 2025.10

ダウンロード

本研究は、カナダのオタワにある国際開発研究センター（IDRC）の助成金を受けて実施されました。本研究で表明された見解は、必ずしもIDRCまたはその理事会の見解を代表するものではありません。