The green potential of artificial intelligence: revisiting energy consumption, growth, and ecological footprint in the United States

Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.

🔬研究者:GX researchers can derive empirical evidence on AI's environmental benefits and use similar methodologies for other regions or sectors.

🏢実務担当者:Corporate sustainability teams can apply the findings to justify AI investments for energy efficiency and emission reductions.

🏛政策担当者:Policymakers can use these results to support AI integration into national climate action plans and green innovation policies.

AIが公平な成長のためのツールとして急速に進歩しているにもかかわらず、それが環境破壊の緩和にどのように役立つかについてはほとんど知られていない。1996年から2024年にかけて、本研究は米国の生態学的フットプリントがAIのイノベーション、エネルギー使用、経済発展、工業化、人口増加によってどのような影響を受けるかを調査した。混合次数の和分を確認した後、本研究は自己回帰分布ラグ（ARDL）法を適用して短期および長期の傾向を評価した。頑健性は、正準共和分回帰、動的通常最小二乗法、完全修正通常最小二乗法の3つの手法を用いて検証された。結果は、生態学的フットプリントが経済成長、エネルギー消費の増加、工業化、人口増加によって正の影響を受けることを示しており、これらはすべて経済的・人口統計的進歩の環境影響を浮き彫りにしている。対照的に、AIのイノベーションは生態学的圧力を減少させ、エネルギー効率を最適化し、よりクリーンな生産を促進し、全体的な環境品質を向上させる可能性を示している。これらの結果は、短期および長期の計算と頑健性テストの両方で一貫している。本研究は、人工知能を生態学的回復力の主要な推進力として位置づけることにより、技術と持続可能性に関する高まりつつある議論に貢献する。政策への示唆は、米国において経済的進歩と環境保全のバランスを取るために、AI主導のグリーン戦略の加速、再生可能エネルギーへの投資、持続可能な産業慣行の育成の緊急性を強調している。

AI 翻訳（deepseek-v4-flash）。 正確を期す場合は下の原文を参照してください。

Despite AI’s rapid progress of AI as a tool for equitable growth, little is known about how it can help to slow environmental damage. From 1996 to 2024, this study examined how the US’s ecological footprint is impacted by innovations in AI, energy use, economic development, industrialization, and growing populations. After confirming the mixed order of integration, the study applies the Autoregressive Distributed Lag (ARDL) method to evaluate short-term and long-term trends. Robustness was tested using three techniques: Canonical Cointegration Regression, Dynamic Ordinary Least Squares, and Fully Modified Ordinary Least Squares. The results show that the ecological footprint is positively affected by economic growth, increased energy consumption, industrialization, and population growth, all of which underline the environmental impacts of economic and demographic advancement. In contrast, AI innovation reduces ecological pressure, demonstrating its potential to optimize energy efficiency, encourage cleaner production, and enhance overall environmental quality. These results are consistent across both the short- and long-term calculations and robustness tests. This study contributes to the growing debate on technology and sustainability by positioning artificial intelligence as the key driver of ecological resilience. Policy implications stress the urgency of accelerating AI-driven green strategies, investing in renewable energy, and fostering sustainable industrial practices to balance economic progress with environmental preservation in the United States.

• semanticscholar https://doi.org/10.3389/fenvs.2026.1717269first seen 2026-05-18 05:20:18 · last seen 2026-06-10 05:25:38