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研究者たちは、もっとも先進的な４つのＡＩ訓練プログラムの作業を調査した。
調査を行ったのは最近開発された「Ｔｒａｎｓｆｏｒｍｅｒ」「ＥＬＭｏ」「ＢＥＲＴ」「ＧＰＴ－２」の４つのプログラムで、これらの消費電力を数値化すると、エネルギー消費量、つまり、有害排出物は、プログラムの複雑さに比例して増大することが明らかになった。
ニューラルネットワークを利用した訓練で、「Ｔｒａｎｓｆｏｒｍｅｒ」タイプは、有害物質２８万４千キログラムを排出した。これは、米国産自動車１台が生産から廃車までの全過程で排出される５万７１５０キログラム未満の量の５倍を超える。
研究を行ったエマー・ストリューベル氏は、ＡＩのプログラム訓練によって生じる環境破壊の脅威は、将来的に増大すると指摘し、「新しいモデルの開発または既存タイプの改善は、追加的にエネルギーを消費することになる。これに比例して、大気中の有害物資の実際の割合も増大していく」と警告を発している。
