淡水不足は今日、最も切迫した課題の一つですが、この問題に対する認識は驚くほど低く、話題にもなりにくいです。
特にAI産業での水の使用に関する議論が不足しています。
人口増加、水資源の枯渇、老朽化した水インフラといった課題を抱える現在、淡水に関する認識を高める必要があります。
世界的な水問題は今後も続くでしょう。AIモデルは、その水の足跡も考慮し、社会的責任を果たす範例となるべきです。
データセンターなどはしばしば水の消費量をゼロと主張しますが、これは間接的な水消費を考慮に入れていません。
炭素効率に注目が集まりがちですが、水の効率化はそこまで言及されていません。
そこでAIシステムの開発と展開のライフサイクルを詳しく見てみましょう。データ処理、実験、トレーニング、推論などが含まれますが、
これらのプロセスは予想以上に多大なコンピューティングリソースを消費し、それに伴う水の使用は見逃されがちです。
出典 : The Freshwater Scarcity Silence. https://medium.com/data-and-beyond/the-freshwater-scarcity-silence-33b34cf46e5a
