爆発的に増えるデジタルデータと使用電力

こんばんは。
ネット危機、第2弾

ネットインフラがなかったら、金融部門も今ほど巨大にはならなかっただろう。
その中でも、比較的新しいのが暗号資産である。
私はほとんどわからないことだが、暗号資産のマイニングには、相当のエネルギーを費やす。
その一つであるビットコインだけでも、驚くことに、世界電力の5%を費やす。（※1）

株式取引も今や自動化され、1マイクロ秒という単位で取引できるそうだ。
1マイクロ秒というのは、1秒の100万分の1の時間であり、生身の人間では相手にならない。
したがって、「4万円は、山頂か？」で触れたように、世界中で1秒間に10億回取引されているというのは、間違っていないだろう。
アクティブ・ファンドというのは、投資の大部分の判断を人間がやるが、パッシブ・ファンドは、それを機械が自動的にやる。
たった1秒間の取引で、どっちが正確に勝つか、というと、機械に決まっている。
アメリカではすでに、パッシブ・ファンドが、アクティブ・ファンドを追い抜いてしまった。（※2）
今後、この傾向が続けば、ネットを行き交うデータは増加することになる。

パッシブファンドの優勢は、環境悪化を進めるかもしれない。
ただ単に利益のみを追求するアルゴリズムなら、売買の対象の企業が、有害物質を環境に放出しようが関係ない。
利益を確定できればいいのだから。
人間が投資判断するパッシブ・ファンドなら、相当の悪人でないかぎり、そういう企業への投資からは手を引く。（※3）
ここで、環境問題などを勘案できるようにするため、AIが登場する。
現在、デジタル技術のスターだが、AIもまた、とんでもなく電力を消費する。
最悪の場合、2040年で、世界電力の半分を消費する。（※4）
つまり、人間が使用する電力が減ってしまうことが危惧されるのである。
そのAIの判断が、どうなるかが微妙だ。
最悪、電力使用のシェア予測からもわかるとおり、人間とAIの分捕り合戦が始まるかもしれない。
したがって、AIが、人間を排除する方向の判断を下す可能性もある。（※5）
今後、電力を食うAIがどういう方向へ開発されていくのか、見ものである。

デジタルデータを無線で使う最高峰は、今のところ、5Gである。
一般人がスマートフォンで「いいね！」をやる程度では、5Gは要らない。
これを最も必要とするのではないか、というのが、自動運転車である。
さまざまなセンサーが、ネットワークを通じて交信し、そのデータは、いろいろな業界で利用されることになる。
これにより、二酸化炭素排出量は、20%増加するといわれる。（※6）
おいおい、二酸化炭素は、もう出さないんじゃなかったのか？

そして、AIが搭載されようがされまいが、現存するロボットも脅威となる。
通信機能のあるその辺のモノでさえ、データを生成している。
通信しているのだから。
人間の指示なしに、モノやロボットは通信している。
すでに、人間の指示によるデータ伝送は60%以下になっており、残りは、モノやロボット同士だ。
みなさんの手元にもよく届く迷惑メールは、機械が行なっているものだ。（※7）
無駄なデータ伝送なのだ。
無駄なデータといえば、生成AIの作るデータも無駄といっていい。
これらが、世界中のデータセンターにも蓄積されるのである。

以上のように列挙すると、ネットワーク全体のキャパシティを、誰もが心配してしまうほどではないだろうか。

バカじゃねーの！



（※1）
そのカナダ企業はデータセンターの建設計画を未来の暗号資産（仮想通貨）の「マイニング（採掘）」に転換した。莫大なエネルギーを食う急成長産業だ。暗号資産のなかで最も知名度のあるビットコインだけでも、世界の電力生産の5パーセント　―　デンマークが必要とする総電力量に相当する　―　を飲み込んでいる。だが、こうした観点はほとんど重視されない。なぜなら、「すばやく稼げるお金！」が約束されているからだ、と地元のジャーナリストは言う。
（「なぜデジタル社会は『持続不可能』なのか」p156）

（※2）
ソフトウェアを使うことは、簡便さ、コスト減の要求に応えるとともに、1マイクロ秒でオペレーションを行うことのできるロボトレーダーの増加に見られるように、取引所での発注の流れを加速させるのが目的だ。「高頻度取引（HFT）とは、ハイテクで超高速の自動投機システムだ」というのが、このロボット化現象についてのドキュメンタリーを制作した人の定義だ。このシステムは成功し、世界の取引の70パーセント近く、取引額の40％を占める。こうした状況では、高頻度取引を行う証券取引所から人の姿を消したのも不思議ではない。人間の能力は、「今後も競争し合う」機械の能力にもはや太刀打ちできないからだ、とドキュメンタリー作者は結論づけた。
　こうした金融市場の変化は、投資銀行から投機的運用をするヘッジファンドまで、市場のあらゆるプレーヤー集団に大変動をもたらした。「ヘッジファンドではすでに1980年代からアルゴリズムが体系化されていた。今日では、世界の1万社のヘッジファンドの多くがアルゴリズムを使っている」と、マクロ経済の戦略家は言う。もう少し正確に言うと、「アルゴリズムのほとんどは非常に簡単なものだ。それは株式を買うか売るかしそうな人数を調べ、毎分という短期間の利益を予想しようとするもの」と、科学・テクノロジー・経済教授フアン・パブロ・パルド＝ゲラ氏は説明する。ブローカー会社の社員おそれを裏付ける。「とてもベーシックですよ。機械の目標は一連の統計に関連して利益を得ることで、80パーセントのケースではそれより先にはいきません」。しかし、より先端的なファンドでは、強力な情報ツールによって、人間がやるよりもより複雑な分析を行うことができる。それはクオンツ・ファンド[定量分析モデルを基に統計的・計量的に投資判断をするファンド]と呼ばれる。
（中略）
　IT革命のおかげで、クオンツ・ファンドは常により大量になっていく情報や変数を消化することができる。計算能力があらゆる人間の能力を大きく上回るため、およそ10年前から、従来のファンドよりも平均してより大きな利益を生むようになった。今日、アルゴリズムに消極的なヘッジファンドは単純にランクを下げられるほどだ。この定量分析を最も完成させた多国籍企業のひとつは、世界最大の資産を運用するブラックロックだ。1990年代末から、同社は「最先端のリスク分析とポートフォリオ管理と交渉と金融オペレーションの完全なツールを組み合わせた」情報プラットフォーム「アラディン」によって予測を行う。アラディンは15兆ドルの資産（世界の資産の7パーセント）を管理し、定量分析を比類ない威力と完成のレベルに高めた。機械は勝敗の相関関係をよく感知し、様々な市場環境に応じて詳細な投資戦略を提案する。「ブラックロックとしては、高くついて効率の低いアナリストの給与よりも、機械にお金をつぎ込んだほうがいい」と、フアン・パブロ・パルド＝ゲラ氏は冷たく言い切った。
（中略）
「クオンツの究極の夢は、ほとんど社員を持たないことだ。残った社員はすべてがうまく機能するように時々ボタンを押せばいいのだから」と元アナリストは言う。その続きは容易に想像できるだろう。「そうしたインフラが機能するようになれば、��ひょっとしたらコンピュータが（投資の）決定を下すかもしれない”と思うようになるのに大した想像力は必要ない」と、情報工学理論のマイケル・カーンズ教授は予測する。まさにツーシグマやルネサンス・テクノロジーのようなファンドはそれをしている。非常に強力なツールで自動化をさらに一歩進めたため、AIという言葉　―　何でもかんでもこの言葉を使う傾向にあるが　―　すら使われている。
　こうして、「アクティブ・ファンド」（投資の判断が大部分、人間に任される）に対して、「パッシブ・ファンド」がますます増えている。パッシブ・ファンドでは金融オペレーションの自動化が進んでいる。それは多くの場合「インデックス・ファンド」で、株価指数（たとえば、アメリカの証券取引所に上場された500社の大企業に基づいたS＆P500など）やそれらの企業への長期投資に連動したものだ。そのため運用コストは低く、マージンは高くなる。運用するのはブラックロック、ヴァンガード、ルネサンス・テクノロジーズ、ツーシグマらだ。パッシブ・ファンドの規模は巨大だ。今日、アメリカではアクティブ・ファンドを追い抜いている。したがって、クオンツ・ファンドは氷山の一角ではない。その流れのなかで、金融全体がプログラムやアルゴリズムやコンピュータの仕事にますますなりつつあるのだ。
（前掲書p190）

（※3）
　アクティブ・ファンドのほうは、利益追求と環境保護の信念のあいだのバランスをとることができる個人によって管理されている。しかも、生身の人間である投資家自身は、無条件に株価指数だけを追うアルゴリズムのファンドよりはずっとフレキシブルだろう。実際に、投資家は各部門の特殊事情に適応できるし、必要なら「迅速に手を引く」こともできる、とサンライズ・プロジェクトのある戦略家は分析する。こうしたことから、ブラックロックにおける「人間による」投資と、自動化された投資の間の環境保護パフォーマンスに大きな開きができることが説明できる。
（中略）
　しかし、パッシブ・ファンドの管理者は、指数　―　そしてアルゴリズム　―　を追うよう強いられていると主張する。しかも、顧客との契約に反することになり、投資の責任もかかってくると言う。ファンド管理者と投資家が責任を回避している間にコンピュータは化石燃料への安定した支援者として全面に出てくる。アルゴリズムの導入によってわれわれは「だれも統率することも、別の方向に行くこともできない、自動化されたコントロール下に」市場を置いたのだと、サンライズ・プロジェクトの報告書は説明する。2017年香港のベンチャーキャピタル（ファンド）であるディープ・ナレッジ・ベンチャーズ（DKV）は、「Vital」と名付けられたロボット（AI）を鳥島役会のメンバーに任命したと発表し、そのAIの分析を見てからでなければいかなる決定もしないことになった。さらに、アメリカのエキュボット[信託投資顧問会社]は各部署に「AI」を設置した。そのAIは「人間の推論を左右する感情的・心理的弱さ」を克服すると、同社の創業者は宣言した。
（前掲書p196）

（※4）
　このAIという非常にあいまいな流行語は、様々な定義を含む。データセンター業界のスターの一人であるオランダ人レックス・クアーズ氏によると、「強い」AIは非常に強力なスーパーインテリジェンスであり、「感動、直感、感情」を持つことができる可能性があり、自分の存在すら認識できるという。そのようなAIは、自分でデータを処理しつつ学習し向上する（これをディープラーニングと言う）ために必要な175ゼタオクテットのデータを人類が生成できれば、最も楽観的な見方で今後5年から10年で出現するという。
（中略）
　このようなAIは何ができるのだろうか？たとえば、これまで理解不能だった気候現象を明らかにし、エコシステムを規定する神秘的な相関関係を明確にすると考える学者もいる。別の学者は、非常に先進的なマーケティングで消費者の無意識の欲求を操作することによって、AIは環境負荷の高い商品（肉など）の消費を減らすことができるだろうと言う。だが、とりわけ、AIは気候やエコシステムによって生成される無数のデータを凝集させ、長期的な保護対策の形に再生することができるだろうといわれる。「今後200年間の環境戦略を練り上げるためには人工頭脳が必要だ。人間にそれができるとは思わない。AIがあれば、そういう戦略の計画をより速く進めることができるだろう」と、レックス・クアーズ氏は結論する。
　この行き方には危険がないわけではない。「強い」AIは、その鉱物資源やエネルギー消費から考えると、地球に恩恵よりもより多くの害をもたらすかもしれない。「うまく導かないと、（中略）環境の悪化を招く可能性がある」と、PwC社は釘を刺す。悲観的なシナリオだと、AIは2040年に世界の電力生産の半分を消費すると言われる。
（前掲書p198）

（※5）
AIが地球のためにとる決定が、たとえば自由を奪ったり、民主主義を後退させたりなど、人間に矛先を向ける度合いはどの程度なのだろうか？すでに今日、自然を守るという名目で多くの禁止事項が正当化されている（肉を食べるのをやめる、大気汚染が高まった時は自家用車を使わない、飛行機に乗らないなど）。こうした禁止事項をAIがさらに推し進めるなら、どうなるのだろうか？このような問いを発するだけで、この「グリーン・リヴァイアサン」[リヴァイアサンは旧約聖書に登場する最強の怪獣]が人間と同じ価値観　―　最も基本的なヒューマニスト的モラルを含めて　―　を共有すべきだと考えるのに十分だ。人間がAIに与える目標が人類をまさに根絶させることにつながる可能性もあるという仮定も成り立つわけだ。このリスクについては科学者のなかにも真剣に考える人がおり、環境を守るためにAIがとりうる最良の決定は、環境を破壊する者を排除することだろうという。したがって、自然保護は、自然のなかにいる人間の保護と必ずしも両立しないのだ。
（前掲書p202）

（※6）
　5Gが大規模に適用されるテクノロジーがあるとすれば、それは周囲と大量のデータを交換するコネクテッドカーだ。今日、単にGPSナビゲーターを搭載する車はすでに「コネクテッド」なのだ。それは始まりにすぎない。運転支援システムが増えているからだ。衝突のリスクがある場合の警告発信、緊急ブレーキシステム、進行方向の自動修正、死角モニタリングなど、交通安全の必要性から、2025年には世界を走行するコネクテッドカーは5億台以上になると予想される。GPSは短縮ルートを提供するため汚染を減少させるという理由で、このデジタル革命は環境問題にも有利だ。もうひとつの進歩は、電子システムによる「エコナビゲーション」で車の二酸化炭素排出を5〜20パーセント下げることができることだ。
　しかし、そのためには大量のカメラ、レーダー、ソナーによって情報がキャッチされなければならない。1代のコネクテッドカーは最大150の演算機能を搭載し、最低でも1時間あたり25ギガオクテットのデータを作り出す。搭載されたコンピュータは、パソコン20台分の計算能力が求められる。そしてそのソフトウェアは1億行のソースコードがある。ソースコードの行数だけでソフトウェアの複雑さを表現することはできないが、比較例として、宇宙船は40万行、ハッブル宇宙望遠鏡は200万行、軍用ドローンは350万行、ボーイング747は1400万行だ（図表8を参照）。いわば、コネクテッドカーのソフトウェアは宇宙船250機、ハッブル宇宙望遠鏡50台、ボーイング747の7機に相当するほど「肥満体」なのだ。アメリカのコンサルタント会社マッキンゼー＆カンパニーは、自動運転車は2030年には3億行のソースコードによって動くだろうと予測している。
　今のところは将来、数百万台単位で使用されるとは言えないが、コネクテッドカーの究極の段階は自動運転車だ。「予想されたよりも複雑だったとみんなが気づいた。グーグルやUberですら、［このタイプの車の展開］を延期し続けている」と、フランスの持続可能開発・国際関係研究所（IDDRI）の研究者マチュー・ソジョ氏は打ち明ける。しかし、もし自動運転車が現実のものとなったら、LiDAR［レーザーによって周囲を検知してその距離を測定するセンサー］や超高画質画像のカメラのため、最大で毎秒1ギガオクテットのデータを作るようになる。IT大企業のある幹部によると、「100万台の自動運転車はウェブサイトにアクセスする世界の総人口のデータに匹敵する」。自動運転車はどこと通信するのだろうか？標識やスマート道路、そして「遅延」時間のできるだけ少ないエッジ（近くのデータセンター）につながったほかの自動運転車とだ。車が「自動」であればあるほど、周囲のインフラに依存するというパラドックスになる！「イノベーションには想定されていないものがある。それは、イノベーションがもたらす物質面の背景だ」と、マチュー・ソジョ氏は分析する。
　しかしながら、安心させるようなことを言う人もいる。自動運転車で作られるデータのほんの一握りしか、周囲と通信するために車外に送られるのではないという見解だ。自動運転車はそもそも共有するためのものだから、走る車の数は制限される（この点は議論の余地がある）という意見もある。ひとつ確かなことは、自動運転車はずっと多くの電力を消費する　―　1台あたり1500ワット増し　―　ということだ。このことは自動車の走行距離に影響を及ぼすのだろうか？バッテリーの容量を増加させるべきなのか、あるいは電力消費の追加分を補うためにハイブリッドモーターを優先すべきなのだろうか？自動運転車によって作られたデータは、それを伝送、保存、処理するインフラによって二酸化炭素排出につながる。そしてそのデータは人々の消費習慣をよりよく知り、ドライバーに適した車両保険製品（あなたがどう運転するかによって保険料を払う［PHYD型自動車保険］）を提案したり、対象を絞った広告のために使われるだろう。このため、自動運転車の走行1キロメートル当たりの二酸化炭素排出量は間接的に、自動車の平均排出量の20パーセント増につながるのだ。たとえ世界中で常により厳しい排出規制がとられたとしてもだ。
（前掲書p175）

（※7）
「コンピュータとモノが人間の介入なしに通信する。データ生成は人間側の行動にとどまらない」と、ランカスター大学のマイク・ハザス教授は言う。この現象は当然、環境負荷を生じる　―　われわれが計算したり、あるいはコントロールすることさえできずに。ここで、厄介な疑問が湧いてくる。デジタル活動において、ロボットはいつの日か、人間以上に環境に大きな影響を及ぼすようになるのだろうか？
　この疑問は真面目なものだ。人間の行動はインターネット上で満足できる活動全体の60パーセント以下にあたり、残りは「ロボットや、職業上そうする人間によって生産されるまがいものの意図である」と、アテンション・エコノミー（関心経済）についての本を書いた著者は明かす。インターネットは事実、戦場だ。そこでは、「トロール（迷惑行為）」や「ボットネット」[マルウェアに感染し、悪意のある攻撃者の制御下に置かれたコンピュータ群]、「スパムボット」[スパムメールを送信することを目的としてウェブ上から大量のメールアドレスを自動取得する]　―　自動化されている場合が多い　―　が迷惑メールを送ったり、SNS上で噂を広げたり、特定の動画の人気を誇張したりする役目を負う。2018年、ユーチューブは「不正」とみられる動画再生を察知するツールを作動したほどだ。モノのインターネットでは当然、そうした人間の行為でない活動が急増する。とりわけスマートハウスやスマートカーなどのマシン間の接続（machine to machineを略してM2Mともいう）は2023年にはウェブへの接続の半分を占めるだろう。データに関しては、人間の行為ではないデータが人間の行為によるデータよりも2012年以降はより多く生産されている。
　これはまだ序の口にすぎない。今ではロボットは他のロボットに返答するからだ。2014年以降、「敵対的生成ネットワーク（GAN）」により、たとえばソフトウェアが有名人の顔を入れ替えたり、発言を変更したり（ディープフェイク）することが可能になった。しかも、このネットワークに対し、それを破壊するアルゴリズムで対抗する・・・・。「人間はだれもこうしたコンテンツを作るためのソースコードを書いていない。マシンがそのディープフェイクを暴露するために動く。マシン同士の戦いです」と、インターネット専門の英国人エンジニア、リアム・ニューカム氏は解説する。
（中略）
人のための人の使うインターンっとから、マシンの使う、あるいはマシンのためのインターネットに代わろうとしている。そうなると、「（データ生成の）天井は際限がない」と、ハザス氏は結論づける。
（前掲書p186）