Mistral AI はパリに本拠を置くテクノロジー企業で、オープンでオープンソースの大型言語モデルの開発に注力しています。最近、同社は自社の大型言語モデルに対して包括的なライフサイクル分析を実施し、人工知能技術の環境への影響を評価することを目的としています。

この研究は、Mistral と持続可能な開発コンサルティング会社である Carbone4 およびフランスの生態転換機関によって共同で行われ、分析結果は環境コンサルティング会社の Resilio および Hubblo によって第三者審査を受けました。

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この分析は主に Mistral AI Large2 モデルの全ライフサイクルに焦点を当て、温室効果ガス排出、水使用量、素材消費などの3つの主要な分野における影響を評価しました。調査結果によると、人工知能モデルのトレーニングおよび推論ステージが最も大きな環境影響をもたらすことがわかりました。Mistral は、このモデルの85.5％の温室効果ガス排出と91％の水使用量が、モデルの開発およびユーザーとの相互作用の過程で発生していると述べています。

2025年1月時点でのデータによると、Mistral の Large2 モデルは運用から18か月が経過し、20.4トンの二酸化炭素排出量を生み出し、28万1,000立方メートルの水を使用しました。また、推論の限界的な影響を試算した結果、ユーザーが「Le Chat」チャットボットと400トークンの対話を行う場合、1回の対話で約1.14グラムの二酸化炭素排出量と45ミリリットルの水使用量が予想されます。これらのデータから、単一のクエリの環境への影響はわずかですが、数百万乃至数十億人のユーザーが長期的にインタラクションを行う場合、全体的な環境課題は無視できません。

Mistral は、この研究にはいくつかの制限があることを認めています。特に、大型言語モデルのワークロードがGPUやデータセンターインフラストラクチャに与えるハードウェア性能低下を正確に測定する点では困難があります。

しかし、この報告書のデータは他の機関による人工知能の環境影響の評価と基本的には一致しています。Mistral は今後、環境報告書を更新し、人工知能業界全体の透明性向上を呼びかけ、グローバル気候目標の達成に貢献する意思を示しています。同社は現在のいくつかの政策がこれらの目標とは逆方向に進んでいることを指摘しています。

ポイント:  

🌍 Mistral AI はその大型言語モデルの環境影響分析を行い、人工知能技術の持続可能な開発の課題を強調しています。

💧 モデルのトレーニングおよび推論ステージは、85.5％の温室効果ガス排出および91％の水使用量を占めており、環境への影響の集中性を示しています。

📊 Mistral は環境報告書の更新を計画し、業界の透明性向上を呼びかけ、グローバル気候目標を支援します。