AIはグリーンエネルギー開発よりも石油採掘を加速させる

Microsoftの研究者らは、全球計算可能一般均衡モデルを用いて、AIを化石燃料および再生可能エネルギーの両部門で生産性を向上させる技術として分析した。その結果、高度なAIアルゴリズムの並行導入により、世界の排出量は年間約4.7億～18億トンの二酸化炭素（CO2）増加する可能性があり、これは2024年の世界のエネルギー排出量の1.2～4.8％に相当することが判明した。その理由は、石油・ガス採掘におけるAIによる効率向上が、太陽光・風力発電における同様の改善よりも経済効果が強いためである。AIは地質データの分析、埋蔵量の評価、掘削リスクの低減、坑井の運用・保守の最適化に使用され、生産コストを削減し、これまで経済的に採算が取れなかった資源の採掘を可能にする。ウッド・マッケンジーは、AIにより追加で4700億～1兆バレルの石油が経済的に採掘可能になると推定し、ゴールドマン・サックスは、AIにより米国シェールの回収可能埋蔵量が8～20％増加し、掘削コストが約30％削減されると述べている。IBMの調査によると、石油・ガス企業の44％が探査にAIをすでに使用しており、45％が3年以内に導入を計画している。再生可能エネルギー分野では、AIは太陽活動や風速の予測改善、故障検知、グリッド最適化、バッテリー充電の効率化に貢献し、生産性を最大30％向上させ、年間最大5億トンのCO2排出を防ぐ可能性がある。しかし、研究によると、石油・ガス生産性の1％向上ごとに排出量を相殺するには、再生可能エネルギーの生産性を4～5％向上させる必要があり、物理的・行政的な障壁が残る。研究者らは、他の部門におけるAIアプリケーションからの隠れた排出量（データセンターの直接排出量の最大10倍に上る可能性がある）を考慮するよう求めている。