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Responsible AI for Climate Action

気候アクションのための責任あるAI (AI 翻訳)

G. Silambarasan, Gautam Shivaraj

Advances in computational intelligence and robotics book seriesジャーナル2026-05-20#AI×ESGOrigin: Global
DOI: 10.4018/979-8-2600-2020-3.ch001
原典: https://doi.org/10.4018/979-8-2600-2020-3.ch001

🤖 gxceed AI 要約

日本語

AIは気候変動対策に有望だが、大規模モデルの訓練・運用による電力消費、水使用、電子廃棄物などの環境負荷も大きい。本論文はAIの二面性を批判的に検討し、ライフサイクル評価やリバウンド効果分析を統合した評価枠組みを提案する。

English

AI holds promise for climate action but involves significant environmental costs from energy, water, and e-waste. This chapter critiques AI's dual role and proposes an integrated evaluation framework using life-cycle assessment and rebound effect analysis.

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

日本では脱炭素DXが推進される中、AI導入に伴う環境負荷の定量評価は重要。本枠組みは企業のグリーンIT戦略やSSBJ情報開示の参考になり得る。

In the global GX context

As AI adoption accelerates globally, this framework helps assess its net climate impact, relevant for TCFD/ISSB reporting on technology-related emissions and transition risks.

👥 読者別の含意

🔬研究者:Provides a theoretical framework combining LCA and rebound effects for evaluating AI's climate impact.

🏢実務担当者:Offers guidance for sustainability teams to assess trade-offs in AI deployment.

🏛政策担当者:Highlights the need for regulation addressing AI's direct and indirect environmental impacts.

📄 抄録（日本語訳）

AIは、再生可能エネルギー最適化、災害予測、精密農業、スマートインフラ管理における能力を提供し、気候緩和と適応の変革的促進要因としてますます推進されている。しかしながら、AIシステムの急速な拡大は、重大な環境上のトレードオフをもたらす。大規模モデルの訓練と展開には多大な計算能力が必要であり、電力需要の増加、水集約型冷却、そしてハードウェアの製造と廃棄による電子廃棄物の増加に寄与している。さらに、AIによって可能となる効率向上はリバウンド効果を生み出す可能性があり、そこでは運用コストの削減が消費の増加を刺激し、排出削減を相殺する可能性がある。本章は、気候ソリューションと持続可能性リスクの両方としてのAIの二重の役割を批判的に検討する。持続可能性理論、生態学的近代化、リバウンド効果分析、およびライフサイクル評価を活用し、AI展開に伴う直接的、間接的、および誘発的排出を評価するための統合的評価フレームワークを提案する。

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。

📄 Abstract（原文）

AI is increasingly promoted as a transformative enabler of climate mitigation and adaptation, offering capabilities in renewable energy optimization, disaster prediction, precision agriculture, and smart infrastructure management. However, the rapid expansion of AI systems introduces significant environmental trade-offs. Training and deploying large-scale models require substantial computational power, contributing to rising electricity demand, water-intensive cooling, and growing electronic waste from hardware production and disposal. Moreover, efficiency gains enabled by AI may generate rebound effects, where reduced operational costs stimulate increased consumption, potentially offsetting emission reductions. This chapter critically examines AI's dual role as both a climate solution and a sustainability risk. Drawing on sustainability theory, ecological modernization, rebound effect analysis, and life-cycle assessment, it proposes an integrated evaluation framework to assess direct, indirect, and induced emissions associated with AI deployment.

🔗 Provenance — このレコードを発見したソース

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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。