AIのプロンプトには丁寧語を入れることは余計な負担であり、電力消費を拡大するだけ、というお話。
それが、
「ありがとう」と言うだけで数千万円の損失
という話になっている。
確かにそうかもしれないが、そもそも、入力する内容についてはさまざまであることや、そもそも、AIを使わなくてもGoogle（これとの消費電力の差も考えるべきではあるが）で済むような話なのかということもある。
もっと言えば、Googleを使わないでオフラインの辞書でいいじゃないかということもある。
本当に、電気消費量を減らしたいのなら、ローカルでのAIを優先して、それこそ「ありがとう」といった言葉は事前に変換をするなりして、必要なことだけAPIを使えばいいというのはその通りだ。
今は、Ollamaでもローカル＋WEB検索といった使い方は簡単にできるようになっているので、こうしたオプションも重要だろう。
それにしても、この記事はAIに集中して議論するわけでもなくという感じでまとまりと専門性に欠けるなんだか適当な記事だと言う感想。
Yahoo!より、
AIに「ありがとう」と言うだけで数千万円の損失が…!? OpenAI代表サム・アルトマンも危惧するChatGPTの“恐るべき電気代”の真相
1/9(金) 6:21配信文春オンライン
https://news.yahoo.co.jp/articles/92157d508a65a5bdf2b26326bba336fb40965564
フルバージョンは以下。
AIの環境負荷は「電力」だけじゃない：CO2・水・資源・電子廃棄物まで俯瞰する
生成AIの話題になると、まず出てくるのが「電力消費」。たしかにデータセンターの電力は大きな論点ですが、AIの環境負荷はそれだけでは終わりません。
温室効果ガス（CO2等）、冷却に使う水、GPUやサーバ製造に必要な鉱物資源、そして最後に残る電子廃棄物（e-waste）まで、影響は“ライフサイクル全体”に広がっています。
この記事では、AIの環境負荷を (1) CO2/電力、(2) 水、(3) 資源・廃棄物、(4) 評価の難しさ（測れない問題） の順に整理し、最後に「現実的にどう向き合うか」までまとめます。
AIのカーボンフットプリント：よく引用される「車5台分」って何の話？
AIの環境負荷でまず語られるのが、学習（訓練）時のCO2排出です。
特に有名なのが、NLPモデルの学習コストを分析した研究で、ある大型学習（探索も含む条件）では 626,155 lbs CO2e という推計が示され、これは“乗用車の生涯排出（約126,000 lbs）”のおよそ5台分という目安になります。
ここで重要なのは、これは「いつでも必ず5台分」ではなく、モデル規模・学習方法・電源構成・再学習回数で大きく変わるという点です。
ただし「AIの学習は軽い処理ではない」という直感を掴むには、今でもよく使われる比較です。
「AIが脱炭素に貢献する」論：期待はあるが“銀の弾丸”ではない
一方で、「AIは排出を増やすだけではなく、最適化によって削減にも貢献できる」という主張もあります。
国際エネルギー機関（IEA）も、AIがエネルギーシステム等の効率化に活用されうることを述べつつ、同時に不確実性が大きく、過度な期待は禁物という整理をしています。
つまり現実的には、
- AIは脱炭素の“道具”にはなりうる
- でも AIだけで問題が解決するわけではない（銀の弾丸ではない）
という立て付けが堅いです。
水のフットプリント：冷却が主役になる世界
見落とされがちなのが、**水（ウォーターフットプリント）**です。
データセンターは発熱するので冷却が必要で、冷却方式によっては相当量の水を使います。
よく引用される研究として、LLMの学習と水使用を扱った論文では、条件設定にもよりますが、GPT-3の学習で直接・間接に大量の淡水が必要になりうることや、さらに将来の需要が増える可能性について議論されています。
水は「飲料」「食料」「工業」「発電」と競合する資源なので、地域によっては電力以上に社会的摩擦を生みやすいのが厄介ポイントです。
資源・鉱物・e-waste：AIは“クラウドの上”だけでは動かない
AIはソフトウェアに見えますが、実体はGPU・サーバ・ネットワーク機器という物理の塊で動いています。
- GPU/サーバ製造：採掘・精錬・製造で資源とエネルギーを消費
- 輸送：物流由来の燃料消費・排出
- 運用：電力＋冷却（水）
- 廃棄：更新サイクルが早いほど電子廃棄物が増える
ここは数値を断言しにくい分野ですが、論点としては「AIの環境負荷＝学習時の電力」だけに縮退させると、全体像を取り逃がします。
なぜ“見積もり”が難しいのか：測れないものが多すぎる
AIの環境影響評価が難しい理由はシンプルで、
- データが揃わない（企業・国・モデルごとに非公開が多い）
- AIだけを切り出して測るのが難しい（ICT全体に埋もれる）
- 電力・CO2以外（生物多様性、水、資源、人権など）を統合評価しづらい
- 資源同士が絡む（“水・エネルギー・食料ネクサス”）
だからです。測れないものは、議論が極端になりがちです。
「AIは環境破壊だ」⇔「AIが全部救う」みたいに。
現実はたいてい、その間のぬるっとした沼です。
結論：AIは“道具”だが、使い方で負荷は増減する
まとめると、
- AIの環境負荷は 電力だけでなく、水・資源・廃棄物まで広い
- 学習のCO2比較（車5台分など）は「目安」として便利だが条件依存
- AIの脱炭素貢献には期待がある一方、過信は危険
- 水の論点は今後さらに重要になりうる
という話になります。
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