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2023年12月、Googleの幹部たちはドバイで開催された年次世界気候変動サミットCOP28で自社の製品を宣伝していました。そこでGoogleは、人工知能が気候変動対策を大幅に強化できると主張しました。「AIは気候変動対策において非常に重要な役割を果たすと思います」。
Googleの立場から見れば、世界が排出量削減を実現できない唯一の障害は、適切で効率的な解決策を見つけることだけのように思えました。AIによる救済の未来を売り込んでいたのはGoogle のような技術大手だけではなく、会議全体がAIを世界を救う特効薬として期待しているようでした。「皆さん、AIは未来です」。しかし、本当にそうでしょうか？
人工知能は気候変動の混乱から私たちを救い出してくれるのでしょうか？今日、私たちは人工知能の仕組みを深く掘り下げていきます。大規模言語モデルのような概念を通じて人工知能が何を意味するのかを明らかにし、AIが地球や私たちの仕事の救世主なのか破壊者なのかを解明しようとします。私たちはAIブームの背後にある原動力を理解するために、資本主義の奥底まで探索します。そしてそこで、より良く、より公正で、生態学的に健全な世界を構築するための潜在的な道筋、希望の光を見つけるかもしれません。
AIとは何か？
ChatGPTはインターネットを席巻しました。会話し、理解し、あなたが言っていることを知っているように見えるチャットボット。未来が到来し、機械は今や知性を持つようになったかのように見えました。そしてすぐに、画像や動画さえも一から作り出すことができるAIツールが開花しました。Twitter、TikTok、YouTubeはすぐにAIが生成した画像、スクリプト、動画であふれるようになりました。しかし、この新しい人工知能の分野は正確には何なのでしょうか？
その問いに取り組むためには、一歩下がって、人工知能が高度なパターン認識と予測を採用して学習し知性を持っているかのように見せる、多数のプログラムやアルゴリズムの総称となっていることを理解する必要があります。人工知能の概念とその応用は数十年前から存在していましたが、ここ3年間で公の目に爆発的に広まった理由は、大規模言語モデルにおける大幅な進歩があったからです。
機械学習と深層学習の革新を活用し、どちらも高度なパターン認識とニューラルネットワークを利用して、OpenAIのような研究者や企業はプログラムに膨大なデータセットを供給し、そのプログラムがパターンや異常を理解するためにトレーニングします。そのトレーニングに基づいて、これらのプログラムは文章全体、さらには論文全体を予測して生成することができます。
サイバーセキュリティの専門家であるジェフ・クルームが説明しているように、「これは何かを入力し始めると次の単語を予測する自動補完のようなものと考えてください。ただし、大規模言語モデルの場合は、次の単語を予測するのではなく、次の文章、次の段落、次の文書全体を予測します。」基本的に、生成AIプログラムは機械学習と深層学習を駆使して、インターネットからスクレイピングされた膨大なデータセットから言葉、動画、画像、音声を取り込み、次に何が来るかを予測して生成する手段としています。
最も単純な形では、これがChatGPT、MidJourney、あるいはAIを活用した検索エンジンのような、私たちが現在目にしているAIの仕組みです。これは知性ではなく、非常に強力なパターン認識と予測プログラムなのです。
この技術にはいくつかの素晴らしい応用がありますが、残念ながら真空の中に存在するわけではありません。AIのトレーニングと使用には、非常に現実的な物質的影響があります。例えば、これらのモデルの精度と忠実度を高めるためには、計算能力の需要が指数関数的に増加します。
あるレポートが要約しているように、「性能を線形的に向上させるためには、指数関数的に大きなモデルが必要であり、これはトレーニングデータ量や実験回数を増やすことで実現でき、それによって計算コストが急増し、したがって炭素排出量も増加します。」簡単に言えば、より知的なAIはより多くのエネルギー需要と排出をもたらしますが、AIはどれほど要求が厳しくなるのでしょうか？
AIは地球にとって何を意味するか？
GoogleのCSO（最高持続可能性責任者）がCOP28でAIが気候変動解決に役立つと説明する一方で、世界中のデータセンターは驚くべき速さで化石燃料を消費していました。人工知能は魔法ではなく、物質的なコストがあります。そのニューラルネットワーク、データセット、学習プロセスはすべて、超搾取的な条件で採掘される銅のような金属、化石燃料を消費するデータセンター、そしてデジタル時代の苦役を担う何百万もの搾取された「ゴーストワーカー」に依存しています。そして生成AI技術の爆発的普及により、エネルギー、資材、労働力に対する需要が膨らんでいます。
大手テック企業が数字を隠すために懸命に働いているため、正確な数字を特定するのは難しいですが、生成AIがどれほど要求が厳しいか、特にエネルギーに関して推測できるほど十分に類似したオープンソースAIツールがあります。あるレポートはまさにそれを行いました。彼らはオープンソースAIツールBLOOMのエネルギー要件から外挿し、ChatGPTがベースとしているGPT-3がトレーニングに1,287MWhのエネルギー需要を持ち、約500トンの二酸化炭素排出を引き起こしていることを発見しました。
確かに、その数字は小さく、100世帯のアメリカ家庭のエネルギー需要に相当します。しかし、この技術はまだ初期段階であり、それはただ一つの大規模言語モデルのトレーニングだけの数字です。すべてのテック企業が自社製品にAIを統合する機会に食指を動かしている中、その数字は確実に増加し成長するでしょう。Googleの検索の場合がその例です。
Googleは彼らの検索の平均エネルギー消費量が0.3Whであると主張していますが、検索にAI処理が使用されると、その数字は6.9-8.9Whにまで跳ね上がる可能性があります。Googleが1日に90億の検索を処理していることを考えると、そのエネルギー需要の急増は壊滅的なものになるでしょう。実際、国際エネルギー機関の2024年エネルギー見通しレポートは、「2026年までに、AI産業は指数関数的に成長し、2023年の需要の少なくとも10倍を消費すると予想されています」と主張しています。OpenAIのCEOでさえ、人工知能がエネルギーを大量に消費することを認めています：「AIは多くのエネルギーを必要とするでしょう」。
しかし、エネルギー消費はほんの始まりに過ぎません。AIブームに対応するために企業がますます多くのデータセンターを構築するにつれて、淡水の需要も増加するでしょう。そして、データセンター、AIの物理的な表れは、特に集中的なプログラムを実行しているときにコンピューターが熱くなるのと同様に、非常に熱くなるため、水を必要とします。
これを相殺するために、データセンターはサーバーに最適な温度を維持するために液体冷却と空調の組み合わせを使用します。これには多くのエネルギーが必要ですが、重要なことに、多くの水も必要です。たった一つのAIモデルをトレーニングするだけで70万リットルもの水が必要です。総合すると、世界的なAIの使用は「2027年に4.2〜6.6億立方メートルの水の取水を占める」と予測されています。これはイギリス全体の年間水使用量の半分に相当します。これは、特にデータセンター周辺の環境と人々にとって災害を意味する可能性があります。
例えば、現在OpenAIを所有するMicrosoftがアリゾナ砂漠にデータセンターを設置すると決めた時のように。アトランティック誌のレポートによると、Microsoftのアリゾナ州グッドイヤーにあるAIデータセンター拡張は「毎年5600万ガロンの飲料水」を使用する可能性があります。これは周辺の町の670家族の水使用量に相当します。ChatGPTやその他のAIツールを稼働させるために予想されるようにデータセンターが引き続き建設されれば、淡水の問題はすぐにAIを稼働させ続けるか、それとも家族を生き残らせるかという問題になる可能性があります。
しかし、Googleの最高持続可能性責任者の言葉を信じれば、AIが気候変動を「解決」するのを助けるため、これらの影響は重要ではないということになります。これは明らかに愚かな考えです。気候変動は既に解決されています。私たちが何をする必要があるかは分かっています。すべての化石燃料の生産と採掘を停止し、風力と太陽光発電を急速に設置する必要があります。問題は技術の欠如ではありません。スタンフォード大学のエンジニア、マーク・ジェイコブソンが論文の中で繰り返し述べているように、私たちは排出量を大幅に削減するために必要なすべての技術を持っています。
私たちは100％再生可能世界を達成し、今日ほぼすべての化石燃料の使用から離れることができます。したがって、AIが解決する必要がある問題は経済的かつ政治的なものです。私たちはエネルギー転換に必要なすべてを持っていますが、化石燃料で動く資本主義の多くの触手がその転換を妨げています。なぜなら、それは世界最大の企業の一部にとって実存的な脅威だからです。
AIは資本主義を解体したり気候変動を止めたりするのに役立つことはなく、実際、何らかの兆候があるとすれば、現在は資本主義によって引き起こされる抑圧、搾取、破壊を深めるために使われています。そして、AIが化石資本主義の破壊から私たちを救うという将来の約束を待っている間に、生成AIのエネルギー需要は急増し続けるでしょう。エネルギー転換をさらに困難にするでしょう。
さらに言えば、AIは探査、精製所、さらにはパイプラインのロジスティクスを合理化するために、化石燃料産業全体で急速に展開されています。この分野の専門家であるプリヤ・ドンティが主張するように：「気候変動対策に反するAIの応用があります。AIは石油・ガスの探査や採掘を加速するために使用されており、また、私たちの消費方法や気候についてのオンライン情報をどのように消費するかを変える、標的を絞った広告のような大きな推進力にもなっています。」
気候変動解決に関するAIの誇大宣伝の一部が実現することは間違いありません。しかし、将来的に役立つかもしれませんが、AIを気候変動の解決策として支持することは、私たちが今すぐ取り組む必要がある巨大な課題に対処することから気をそらし、積極的に妨げています。おそらく、半導体アナリストが「人類がこれまでに見た最大のインフラストラクチャー構築」と呼んだ、Microsoftが「最近は四半期ごとに100億ドル以上をクラウドコンピューティング能力に費やしている」代わりに、100％再生可能グリッドを構築し化石燃料産業を解体するようなインフラを構築するためにそれらのリソースを向けることができるのではないでしょうか。
結局のところ、機械学習と深層学習、そして一般的にAIはツールです。問題は、これらのツールが多くの人々の幸福のためではなく、少数の人々の富を増やすために使われていることです—それは地球の破壊と大衆の抑圧に依存する富の増大です。
資本主義の下でのAI
デジタルアーティストにとって、画像生成AIは絶滅を意味する可能性があります。DALL-EやMidJourneyのような画像生成モデルの急速な台頭以来、自分のアートワークで生計を立てることがこれほど不安定に見えたことはありません。なぜ企業がアーティストに時給を支払うのでしょうか？AIですぐに類似の画像を生成し、その賃金を利益として懐に入れることができるのに。実際、私も罪がないわけではありません。私は過去にサムネイルに画像生成ツールを使用してきました。
では、AIは明らかに悪いのでしょうか？まあ、この分析には重要な要素が欠けています。AIは資本主義の下では悪いのです。人工知能の加速は、資本主義の下での仕事の不安定性を加速させます。これを理解することは極めて重要です。
資本主義は剰余価値、つまり利益として現れることが多いものに基づいて機能します。資本家―企業のオーナー―は、可能な限り少ない賃金を労働者に支払いながら、同時に彼らをできるだけ長く懸命に働かせようとして、その剰余価値を生み出します。資本主義の基本的なトリックは、労働コストを最小限に抑えながら生産される商品の量を最大化することです。簡単に言えば：搾取です。
そして技術、それが化石燃料で動く蒸気機関であれ、この場合、エネルギーを大量に消費するAIであれ、労働者の効率性と速度を向上させながら、同時に彼らの仕事をより不確実にするために使われます。労働生産性の向上は、労働者がより低コストでより多くの製品を生み出すことを意味し、AIを活用した機械と競争しなければならないということは、労働者が仕事を維持するためだけに給与削減を受け入れる意思があることを意味します。
私たちは既に、Amazonのような大手多国籍企業がまさにこの目的のために人工知能を使用しているのを目にしています。同社はセンサー、データ追跡、AIを採用して、倉庫従業員をより一生懸命に、より速く働かせています。同時に、膨大なエネルギーと排出によって駆動されるAIを活用したロボット工学の長い行進は、Amazon従業員を仕事から追い出しています。
しかし、Amazonだけではありません。企業はますますAIを使用して、競争相手に勝ち、市場の独占支配を主張し、労働者をさらに圧迫しようとするでしょう。マルクス主義者のマーク・モーリーが書いているように：「画像やテキストを生成し、問題を解決するための最高のAIは、最高のエンジニア、最高のハードウェア、最大のデータベースを持つGoogleやMicrosoftのような巨大な独占企業によって開発され続けるでしょう。彼らはもちろん、その独占的地位を利用して独占的利益を上げるでしょう。そして、生産を加速させ安くするというその技術の利点は、他の企業によって一部の労働者を解雇し、他の労働者の賃金を引き下げるために使用されるでしょう。この技術は既に労働を加速させ、それによって搾取率を高めるために使用されています。」
最終的に、資本主義の下では、労働者は市場の力に縛られています―自分自身と自分の創造的な作品を売って、夕食のテーブルに食べ物を置き、頭上に屋根を確保するためのお金を得ます。そのため、資本主義は労働者であるアーティスト、そして実際にはすべての労働者に、生計を立てるために彼らの労働が売れ、価値があることを確実にすることを強制します。モーリーが言うように、「資本主義の下では…アーティストの存在は不安定で、市場の気まぐれに従属しています。彼らは自分のアートワークを販売する排他的権利を嫉妬深く保護しなければなりません。さもなければ、彼らの生活が破壊される危険があります。」
資本主義の利益追求の容赦ない力の結果として、AIは美しい応用が可能であるにもかかわらず、代わりに私たちの中で最も創造的な人々が自分自身を支える能力を破壊するツールに変わっています。
しかし、資本主義経済においてAIはそこで止まりません。それは私たちが健康を維持する能力さえも腐敗させます。今では健康保険を合理化するために使用されています。最大利益の容赦ない追求において、医療保険会社UnitedHealthcareは「nH predict」と呼ばれるAIアルゴリズムを採用して保険請求を処理しました。このモデルは数百万の他の患者のデータで訓練され、その基盤を使用して医学的結果と退院時間を予測します。そしてそれらの予測に基づいて、患者はケアを拒否される可能性があります。
しかし、データとAIモデルのトレーニング方法に欠陥がありました。UnitedHealthcareに対する訴訟の1つは、AIプログラムに90％のエラー率があると主張しました。その結果、特に高齢者など、医療援助を必要とする人々に拒否の雨が降りかかりました。そしてそれらの拒否は、欠陥のあるアルゴリズムと利益蓄積に固執する企業が彼らをお金の価値がないと判断したというだけで、何千人もの悲惨な状況を意味しました。
ある意味で、この搾取と破壊のすべては理にかなっています。なぜ私たちは、蒸気機関からコットンジン、コンベヤーベルトに至るまで、資本主義の下での大半の技術開発が資本家の利益を最大化する手段として労働者と地球の搾取をさらに進めるために使用されてきたとき、この新しい技術が何らかの形で私たちを救うことを期待すべきなのでしょうか？
再びモーリーは説明します：「資本主義は、その真の可能性が生産を調和させ合理化し、人類の創造力を高めることである革命的な技術に手を伸ばし、代わりにそれを使って労働者をさらに規律付け、より多くの労働者をスクラップヒープに投げ込み、アーティストの存在をさらに不安定にし、巨大企業の手にますます多くの力を集中させるために使用します。」つまり、AIは必ずしも問題ではありません。問題は、それが資本主義の搾取的で抽出的な性質を反映していることなのです。
では、私たちは機械や深層学習をツールとして、資本主義の瓦礫の上に世界を形成するのを助けるために使うことができるのでしょうか？
人工知能はより良く使用できるか？
利益の専制から逃れ、それに伴う労働者と地球の無限の搾取から逃れるためには、エコ社会主義経済を構築する必要があります。交換と利益ではなく、使用とニーズのために商品を生産することに焦点を当てた経済—ポケットにお金を詰め込む代わりに、人々と地球を養い、住まわせ、ケアすることによって導かれる民主的に計画された経済です。
アメリカ合衆国のような帝国主義的中核国の反共産主義に浸かった人々にとって、経済計画は悪魔のようなもの—現実世界ですぐに失敗する左派のユートピア的な夢想です。おそらく、市場は地球規模で商品の大量な流れを必要とする人々に促進する唯一の方法です。すべての人のニーズ、ましてや地球のニーズに適切に計画し対応するには、変化が速すぎる入力が多すぎるのです。
しかし、ここでAI、特に機械学習と深層学習システムが実際に役割を果たす可能性があります。これらのテクノロジーは、民主的に計画された経済を促進し強化するのに役立つ可能性があります。これらのモデルが本当に得意なことの一つは、膨大な量のデータを迅速に評価しパターンを理解することです。これは世界中の生産ワークフローとサプライチェーンを理解するのに完璧に適しています。
実際、AmazonとWalmartが既に自動化とAIを使用して彼らの巨大な企業を合理化し計画しているのであれば、民主的に計画されたエコ社会主義経済でそれを行うことがなぜそれほど考えられないのでしょうか？再びモーリーは主張します：「センサーを経済全体に統合して、何が消費されているか、どのような割合で、どこで、どの機器が故障の危険にさらされているため、適切なタイミングで修理する必要があるかについてのリアルタイムデータを提供する理由はありません。ドイツのソフトウェア大手SAPは既にHANAと呼ばれるAIを活用したアプリケーションを開発しており、WalmartのようなLていされていますの会社はリアルタイムデータを使用してすべての業務を調和的に計画するために使用しています。」
深層学習アルゴリズムは、現代社会主義計画のツールベルトにおいて重要なツールとして機能する可能性があります。世界中の人々が必要な時に必要なものを確実に得るとともに、炭素排出量をゼロに引き下げるのを助けます。しかし重要なことに、この計画AIは人々によって人々と地球のために運営されなければなりません。それは単に、全ての人が健康で美味しい食事、優れた医療、快適な住空間、そして友人や家族と一緒に過ごすリラックスした余暇を確実に得るためのツールになるでしょう。人々のための世界を構築するためのツール、テクノロジーと利益のためではない世界を構築するためのツールです。
しかし今、人工知能は急速に加速しています。毎月新しい開発や恐ろしいほど知性を持つモデルがもたらされているようです。事態をさらに悪化させるのは、高度に敵対的な政治的気候がAIの影響の程度を解読することを困難にしていることです。例えば、イーロン・マスクが最近彼のAI企業xAIによってXを買収した場合のように。
これは、既に誤情報と憎悪スピーチに満ちたプラットフォームでのAIの潜在的に壊滅的な拡散を意味する可能性がありますが、正直なところ、AIの発展についてのメディアの過大宣伝や大惨事化の傾向を越えて見通すことは難しいことがあります。それが、私がこのビデオのスポンサーであるGround Newsを使用して、メディアバイアスのカーテンを覗き、人工知能の急速な進歩について最新情報を得ている理由です。
この記事では、編集された50以上の情報源のうち、30％以上が左に傾き、25％未満が右に傾いていました。見出しを比較すると、中央の大部分は比較的類似しています（見出しの例を表示）。しかし、Ground NewsのBias Comparisonを使用すると、これらの記事の内容がどのように異なるかを見ることができます（主要な記事の見出しの下にあるBias Comparison機能を表示）。
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