AIロボットはプラスチックを掃除できません

一夜にして私たちは人工知能と共存することになったように見えます。法王のパロ写真を作成し、偽の爆発で株式市場を怖がらせ、私たちの感情的な問題を解決してくれるのです。しかし、このテクノロジーをもっと活用できるのではないかと疑問に思う人もいます。

このツイートは面白いことを意図したものではあるが、興味深い疑問を投げかけている。AI はロボットに動力を与えて海からプラスチックを拾うことができるのだろうか? それとも気候変動など他の差し迫った問題の解決に貢献しますか?

ChatGPT などのツールの基礎となる大規模な言語モデルが最近脚光を浴びていますが、AI アルゴリズムはすでに気候変動、生物多様性の減少、汚染との戦いに使用されています。「ほとんどの AI は派手ではありません」と非営利団体 Climate Change AI の共同創設者兼会長である David Rolnick 氏は言います。彼は、この分野におけるテクノロジーの 5 つの用途について詳しく説明しました。

• 衛星画像をスキャンして森林伐採の証拠を探すなど、大規模なデータセットを抽出して使用可能な情報にします。

• 電力網のエネルギー需要や再生可能エネルギーの供給を予測するなど、予測を改善する。

• 複雑なシステムを最適化して、建物の冷暖房に必要なエネルギーを削減したり、産業プロセスをより効率的にしたりする。

• 気候モデリングの加速。

• 実験を早めるためにより良い電池材料を提案するなど、科学的発見を加速します。

AI アルゴリズムは、海洋浄化活動を含め、すでに広く使用されています (ロボットさえあります)。しかし、AI によってプロセスが効率的かつ自律的になったとはいえ、限界もあります。

オーシャン・クリーンアップ・プロジェクトは、おそらく最も資金が豊富でよく知られている海洋プラスチック問題のプロジェクトの 1 つです。同社は、清掃リソースをより適切に配備するために、海上のプラスチック物体を検出してマッピングする AI ツールを開発しました。一方、香港を拠点とする新興企業オープン・オーシャン・エンジニアリングは、都市部の水路からゴミを収集し、流出した油を浄化できる太陽光発電の小型ロボット、クリアボットを開発した。ミッションごとに最大 200 キログラム (441 ポンド) の瓦礫を拾うことができ、AI を使用して収集した廃棄物を記録して分類します。

しかし、たとえアルゴリズムが完璧に機能したとしても、それをどのように使用するかを選択することが重要です。そして、これらのプロジェクトには十分に文書化された問題がたくさんあります。たとえば、オーシャン・クリーンアップはトロール漁業を再発明しただけだが、その対象はプラスチックだ。それには海洋生物と生物多様性、つまりまさにそれが救おうとしているものに対するリスクが伴います。独自の推定によれば、システムが最も遅い速度で使用された場合でも、甲殻類、魚、クラゲ、イカなどの数万の小さな海洋生物が網にかかる可能性があります。太平洋ゴミベルトへのトロール網システムの最初の 12 回の移動中に、オーシャンクリーンアップは 193,832 kg のプラスチックと、主に魚、サメ、軟体動物、ウミガメで構成される 667 kg のいわゆる混獲物を捕獲しました。これは海洋生物よりもはるかに多くのプラスチックですが、考慮すべき費用対効果の分析があります。さらに、巨大な網はディーゼルエンジンの船で曳航されるため、このプロセスは非常に二酸化炭素を大量に消費します。

さらに大きな問題は、これらの取り組みが問題にほとんど影響を与えていないことです。毎年少なくとも 1,400 万トンのプラスチックが海に流れ込んでいます。現在のペースでいくと、2050年までにプラスチックの量が魚の量を上回ると予測されている。データダッシュボードによると、オーシャン・クリーンアップはこれまでに約3,300トンのプラスチックを捕獲した。

最終的には、今週パリで締結されたような法的拘束力のある世界的な協定は、症状を改善するのではなく根本から取り組むことで、プラスチック問題に最大の変化をもたらすだろう。「テクノロジー業界で最も難しいことは、自分が必要だと思うものではなく、何が必要なのかを聞き、必要なものを構築することです」とロルニック氏は言います。「テクノロジーが登場して窮地を救うことはできません。テクノロジーのツールを持つ人々、現場の専門知識を持つ人々、そしてテクノロジーの影響を受けるコミュニティの組み合わせでなければなりません。」

AI は他の場所でも役に立ちます。英国の電力システム運営会社である National Grid ESO は、AI を使用して電力需要予測の精度を 2 倍にし、再生可能エネルギーのより適切な統合を可能にしています。ロルニックは、世界中の生物多様性データの収集を加速および拡大するために役立つ自動昆虫センサー用ツールの作成に携わってきました。その成果はすでに大きく、パナマでは、このシステムは昆虫学者が科学的に初めての 100 種を識別するのに役立ちました。

この話の教訓は、人工知能が私たちの問題を魔法のように解決してくれるわけではなく、未来的な選択肢が常に最も効果的な選択肢であるとは限らないということです。しかし、機械学習を賢く繊細に活用すれば、地球を救う戦いにおいて人々の力を強化することができます。

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このコラムは、必ずしも編集委員会またはブルームバーグ LP およびその所有者の意見を反映しているわけではありません。

ララ・ウィリアムズは、気候変動を担当するブルームバーグ・オピニオンのコラムニストです。

このような記事は、bloomberg.com/opinion でさらにご覧いただけます。

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