[論文レビュー] Proceedings of AAAI 2022 Fall Symposium: The Role of AI in Responding to Climate Challenges

Feras A. Batarseh, Priya L. Donti+15 more|arXiv (Cornell University)|Dec 27, 2022

Air Quality Monitoring and Forecasting被引用数 6

ひとこと要約

本論文は、気候変動への対処における人工知能（AI）の二重的役割を検討し、AIが気候変動緩和、適応、科学的認識の深化を促進する一方で、エネルギー集約的な運用と化石燃料の加速によっても二酸化炭素排出を増大させることを分析している。本シンポジウムは、学術界、産業界、政府、市民社会の分野から得られた多様な知見を統合し、気候変動対策における責任あるAIの展開ルートを特定している。

ABSTRACT

Climate change is one of the most pressing challenges of our time, requiring rapid action across society. As artificial intelligence tools (AI) are rapidly deployed, it is therefore crucial to understand how they will impact climate action. On the one hand, AI can support applications in climate change mitigation (reducing or preventing greenhouse gas emissions), adaptation (preparing for the effects of a changing climate), and climate science. These applications have implications in areas ranging as widely as energy, agriculture, and finance. At the same time, AI is used in many ways that hinder climate action (e.g., by accelerating the use of greenhouse gas-emitting fossil fuels). In addition, AI technologies have a carbon and energy footprint themselves. This symposium brought together participants from across academia, industry, government, and civil society to explore these intersections of AI with climate change, as well as how each of these sectors can contribute to solutions.

研究の動機と目的

• AIが気候変動に与える多面的影響——支援的効果と悪影響——を分析すること。
• エネルギー、農業、金融分野におけるAIの応用が、気候変動緩和と適応をどのように支援できるかを検討すること。
• AI技術自体の炭素排出量とエネルギー消費量、特に学習と展開段階の環境的影響を評価すること。
• 学術界、産業界、政府、市民社会といった異なる分野が連携することで、AIを気候変動対策に向け導く方法を模索すること。
• AI開発をグローバルな気候目標と一致させるための実行可能な戦略を特定すること。

提案手法

• 学術界、産業界、政府、市民社会の参加者を含む多様な分野のシンポジウムを開催した。
• 気候変動緩和、適応、気候科学分野におけるAIの応用をめぐる構造的なディスカッションを促進した。
• AI開発と展開に伴う環境的コスト——エネルギー消費量と排出ガス——を評価した。
• エネルギー、農業、金融などの分野におけるAIの活用事例をマッピングし、気候変動への影響を評価した。
• 化石燃料の使用や排出ガスと関連するAI展開におけるシステム的リスクと機会を特定した。
• 気候変動対策における責任あるAI利用に向けた、分野横断的な提言を統合した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 エネルギー分野や農業分野において、AIをどのように活用することで温室効果ガス排出を削減できるか。
• RQ2 AIは気候変動適応戦略やレジリエンス計画をどのように改善できるか。
• RQ3 AIモデルの学習と運用に伴う環境的コストは何か。それらは気候目標にどのように影響を及えるか。
• RQ4 AIはどのようにして化石燃料の使用を継続的に促進しているのか。これを緩和するための対策は何か。
• RQ5 学術界、産業界、政府、市民社会といった異なる社会的分野が、AIが気候変動対策を支援するのを妨げないよう、それぞれが果たすべき役割は何か。

主な発見

• エネルギー、農業、金融分野におけるAIの応用は、温室効果ガス排出の削減に顕著な潜在能力を有している。
• AIは気候モデルの改善やデータ分析の高度化により、気候予測の精度向上を支援することで、気候科学を支援している。
• AIシステム自体が、学習や推論に伴う高いエネルギー需要のため、炭素排出を引き起こしている。
• 一部のAI応用は、予期しない形で化石燃料の探査や採取を加速させている。
• 本シンポジウムでは、AI開発を気候目標と一致させるために、分野横断的連携の重要性が顕在化した。
• AIの展開が気候レジリエンスと持続可能性を損なわないようにするため、政策的・技術的フレームワークの構築が急務である。