[論文レビュー] The environmental impact of ICT in the era of data and artificial intelligence

François Rottenberg, Thomas Feys+1 more|arXiv (Cornell University)|Jan 7, 2026

Green IT and Sustainability被引用数 0

ひとこと要約

AIの純環境影響をICTの排出、特にデータセンターを検討することで分析し、AIの直接的および間接的な影響を評価する枠組みと、AIのフットプリントを削減するための良い実践を提案する。

ABSTRACT

The technology industry promotes artificial intelligence (AI) as a key enabler to solve a vast number of problems, including the environmental crisis. However, when looking at the emissions of datacenters from worldwide service providers, we observe a rapid increase aligned with the advent of AI. Some actors justify it by claiming that the increase of emissions for digital infrastructures is acceptable as it could help the decarbonization of other sectors, e.g., videoconference tools instead of taking the plane for a meeting abroad, or using AI to optimize and reduce energy consumption. With such conflicting claims and ambitions, it is unclear how the net environmental impact of AI could be quantified. The answer is prone to uncertainty for different reasons, among others: lack of transparency, interference with market expectations, lack of standardized methodology for quantifying direct and indirect impact, and the quick evolutions of models and their requirements. This report provides answers and clarifications to these different elements. Firstly, we consider the direct environmental impact of AI from a top-down approach, starting from general information and communication technologies (ICT) and then zooming in on data centers and the different phases of AI development and deployment. Secondly, a framework is introduced on how to assess both the direct and indirect impact of AI. Finally, we finish with good practices and what we can do to reduce AI impact.

研究の動機と目的

• 一般的なICTから始めてデータセンターとAIのデプロイフェーズに拡大して、AIの直接的な環境影響を評価する。
• 透明性、市場干渉、方法論のギャップによるAIの純環境影響の定量化における不確実性を明らかにする。
• AIの直接的および間接的な環境影響を評価するための枠組みを導入する。
• AI関連の環境フットプリントを削減するための良い実践と実行可能な手順を提供する。

提案手法

• ICTからデータセンターとAIライフサイクルまでを対象とするエネルギー使用量と排出のトップダウン分析。
• AIの直接的および間接的な環境影響を評価するための枠組みの開発。
• 測定方法論における不確実性と標準化の課題の議論。
• AIの環境フットプリントを削減するための良い実践と削減戦略の提案。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 ICTとデータセンターエコシステム内のAIの直接的な環境影響は何か。
• RQ2 AIの開発とデプロイメントライフサイクル全体で直接的および間接的な環境影響をどのように定量化できるか。
• RQ3 AIの純環境影響を明確に定量化するうえでの不確実性と方法論的ギャップは何か。
• RQ4 AIとICTの環境フットプリントを削減する実践は何か。

主な発見

• 論文はAIの出現に伴いデータセンターの排出が急速に増加していることを特定している。
• デジタルインフラのデカーボナイゼーション効果は不確実で文脈依存であると主張している。
• AIの直接的および間接的な環境影響を評価するための枠組みを提供する。
• 透明性の欠如や標準化されていない方法論などの不確実性を浮き彫りにする。
• AI関連の環境影響を削減する良い実践と実用的な行動を提案する。