Energy-Aware Responsible AI for Climate Action
Rudra Anand Swant, Tanmay Jitendra Tambe, Ayush Rajkumar Munot, Anuradha Yenkikar
🤖 gxceed AI 要約
日本語
気候変動対策におけるAIの二面性を検討。再生可能エネルギー最適化や気候モデリングへの応用可能性と、AI自身のエネルギー消費や炭素排出リスクを分析。技術効率、環境責任、政策整合、グローバルサウスの参画を統合したフレームワークを提示。
English
Explores AI's dual role in climate action: as a tool for mitigation/adaptation and as an environmental burden. Proposes an energy-aware responsible AI framework integrating technical efficiency, environmental responsibility, policy alignment, and Global South engagement.
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AIの活用と脱炭素化の両立が重要課題。本フレームワークは、AIシステムのエネルギー効率向上と気候政策への整合性を求める議論に示唆を与える。
In the global GX context
This chapter is relevant for global debates on sustainable AI and climate policy. It offers a systematic approach to align AI innovation with equitable and long-term climate transitions, addressing both opportunities and risks.
👥 読者別の含意
🔬研究者:Provides a conceptual framework for studying AI's environmental impact and its role in climate action.
🏛政策担当者:Offers guidance for developing policies that balance AI deployment with climate goals, especially regarding energy consumption and equity.
📄 抄録（日本語訳）
人工知能は、気候変動の緩和、適応、および持続可能性への移行における重要な促進要因として浮上している。再生可能エネルギーインフラの最適化から気候モデリングや災害リスク予測の改善に至るまで、AIベースのツールは環境上の意思決定を改善するための計り知れない可能性を示してきた。それにもかかわらず、計算集約的なAIシステムの利用拡大は、環境、ガバナンス、および衡平性に関するリスクももたらしており、これらは現在、気候に関する議論において十分に対処されていない。本章は、エネルギー消費、炭素排出、およびインフラ要件を通じて、気候ソリューションとしてのAIと環境負荷の潜在的な発生源としてのAIの両義的な性質を探求する。本章は、技術的効率性、環境的責任、政策との整合性、およびグローバル・サウスの関与を組み合わせた、エネルギーを意識した責任あるAIフレームワークを提示する。機械学習のイノベーションと持続可能性ガバナンスを結びつけることにより、本章は、AIを長期的かつ衡平な気候移行と統合するための体系的なアプローチを提供する。
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）
Artificial intelligence has emerged as a crucial enabler of climate change mitigation, adaptation, and sustainability transitions. From the optimization of renewable energy infrastructure to the improvement of climate modeling and disaster risk prediction, AI-based tools have shown immense potential for improving environmental decision-making. Nevertheless, the growing use of computationally intensive AI systems also poses environmental, governance, and equity risks that are currently inadequately addressed in climate debates. This chapter explores the double-edged nature of AI as both a climate solution and a potential source of environmental burden through energy consumption, carbon emissions, and infrastructural requirements. The chapter presents an energy-aware responsible AI framework that combines technical efficiency, environmental responsibility, policy alignment, and Global South engagement. By connecting machine learning innovation and sustainability governance, this chapter provides a systematic approach to integrating AI with long-term and equitable climate transitions
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- openalex https://doi.org/10.4018/979-8-2600-2020-3.ch002first seen 2026-06-08 04:36:05 · last seen 2026-06-17 07:05:18
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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。