How Hyper-Datafication Impacts the Sustainability Costs in Frontier AI
ハイパーデータ化がフロンティアAIの持続可能性コストに与える影響 (AI 翻訳)
Sophia N. Wilson, Sebastian Mair, Mophat Okinyi, Erik B. Dam, Janin Koch, Raghavendra Selvan
🤖 gxceed AI 要約
日本語
本論文は、フロンティアAIにおけるハイパーデータ化が持続可能性コスト（特にエネルギー消費と炭素排出）に与える影響を分析する。大規模AIモデルとデータセンターの環境負荷を明らかにし、効率的なAIアーキテクチャや再生可能エネルギー活用などの緩和策を提案する。AI開発における環境配慮の重要性を強調する。
English
This paper analyzes how hyper-datafication in frontier AI escalates sustainability costs, particularly energy consumption and carbon emissions. It examines the environmental footprint of large-scale AI models and data centers, and proposes mitigation strategies such as efficient architectures and renewable energy integration. The findings underscore the need for environmentally conscious AI development.
Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.
📝 gxceed 編集解説 — Why this matters
日本のGX文脈において
日本はGXとAI推進の両立が課題であり、本論文はAIの環境負荷を定量的に把握するための枠組みを提供する。SSBJや有報での環境情報開示において、AI関連のScope2/3排出の算定に活用可能。
In the global GX context
This paper contributes to the global GX discourse by quantifying the environmental costs of frontier AI, relevant for TCFD/ISSB reporting on data center emissions and transition risk for tech companies.
👥 読者別の含意
🔬研究者:Provides a framework for quantifying AI's environmental costs and potential mitigation strategies.
🏢実務担当者:Informs data center operators and AI developers on energy efficiency improvements and carbon footprint reduction.
🏛政策担当者:Offers evidence for regulating AI's environmental impact and integrating sustainability into AI governance.
📄 Abstract（原文）
International audience
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- openalex https://doi.org/10.1145/3805689.3812393first seen 2026-06-25 04:32:30
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gxceed は公開メタデータに基づく研究支援データセットです。要約・翻訳・解説は AI 支援で生成されています。 最終的な解釈・検証は利用者が原典資料に基づいて行うことを前提とします。