Making AI Less ‘Thirsty’: Uncovering and Addressing the Secret Water Footprint of AI Models

要約

人工知能 (AI) モデル、特に GPT-3 などの大型モデルの二酸化炭素排出量の増加は、世間の厳しい監視を受けています。
しかし、残念なことに、AI モデルによる同様に重要かつ膨大な水（取水と消費）のフットプリントは、依然として注目されていません。
たとえば、マイクロソフトの最先端の米国データセンターで GPT-3 をトレーニングすると、70 万リットルのきれいな淡水を直接蒸発させることができますが、そのような情報は秘密にされてきました。
さらに重要なことに、世界の AI 需要は 2027 年に 42 ～ 66 億立方メートルの取水量を占める可能性があり、これはデンマークの 4 ～ 6 億立方メートル、または英国の半分の年間総取水量を上回ります。
人口の急速な増加、水資源の枯渇、水インフラの老朽化を受けて、淡水不足は私たち全員が共有する最も差し迫った課題の1つとなっているため、これは非常に憂慮すべきことです。
世界的な水の課題に対応するために、AI モデルは社会的責任を負い、自らの水のフットプリントに取り組むことで模範を示すことができ、またそうしなければなりません。
この論文では、AI モデルの水フットプリントを推定するための原則に基づいた方法論を提供し、AI モデルの実行時の水効率の独特の時空間的多様性についても説明します。
最後に、真に持続可能な AI を実現するには、二酸化炭素排出量とともに水排出量にも総合的に取り組む必要性を強調します。

要約(オリジナル)

The growing carbon footprint of artificial intelligence (AI) models, especially large ones such as GPT-3, has been undergoing public scrutiny. Unfortunately, however, the equally important and enormous water (withdrawal and consumption) footprint of AI models has remained under the radar. For example, training GPT-3 in Microsoft’s state-of-the-art U.S. data centers can directly evaporate 700,000 liters of clean freshwater, but such information has been kept a secret. More critically, the global AI demand may be accountable for 4.2 — 6.6 billion cubic meters of water withdrawal in 2027, which is more than the total annual water withdrawal of 4 — 6 Denmark or half of the United Kingdom. This is very concerning, as freshwater scarcity has become one of the most pressing challenges shared by all of us in the wake of the rapidly growing population, depleting water resources, and aging water infrastructures. To respond to the global water challenges, AI models can, and also must, take social responsibility and lead by example by addressing their own water footprint. In this paper, we provide a principled methodology to estimate the water footprint of AI models, and also discuss the unique spatial-temporal diversities of AI models’ runtime water efficiency. Finally, we highlight the necessity of holistically addressing water footprint along with carbon footprint to enable truly sustainable AI.

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