G検定（ジェネラリスト検定） AI倫理・AIガバナンス 練習問題 第19問: 深層学習モデルの電力消費と環境負荷に関する説明として、最も不適切なものはどれか。

正解: 1. Pattersonらは、多くの企業がDNNの推論（サービスの提供）よりも学習のほうに多くのエネルギーを使っていると指摘している。

肢1が不適切です。Pattersonら（2021年）は、モデルの排出量を（学習時の電力量＋問い合わせの回数×推論1回の電力量）×データセンターの電力量あたりの排出量（CO2換算）で見積もる式を示し、多くの企業では学習より推論（サービス提供）に多くのエネルギーを使っていること、推論による排出も無視できないことを指摘しています。肢2は同じ論文の報告で、モデル・データセンター・プロセッサの選び方で排出量が大きく変わるとしています。肢3はStrubellら（2019年）の指摘で、1回の学習は安くても、新しいデータへの調整や研究開発全体では費用が大きくなるとしています。肢4も同論文の提言で、エネルギー消費量と排出量をモデルの評価の主要な指標にすべきだとも述べています。AI事業者ガイドライン（第1.2版）も、計算量の多いAIではモデルの軽量化や用途に応じた使い分けを挙げています。

関連キーワード: モデル学習の電力消費・気候変動・推論・持続可能性