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THE COMPUTATIONAL PARADIGM OF SUSTAINABILITY: ARTIFICIAL INTELLIGENCE AS THE ARCHITECT OF A CARBON-NEUTRAL GLOBAL ECONOMY

持続可能性の計算パラダイム：カーボンニュートラルな世界経済の設計者としての人工知能 (AI 翻訳)

Vijay Kumar

Zenodoプレプリント2026-05-21#AI×ESGOrigin: Global
DOI: 10.5281/zenodo.20326856
原典: https://zenodo.org/records/20326856
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🤖 gxceed AI 要約

日本語

本稿は、人工知能（AI）の急速な普及とグリーン経済への移行という二重の変革がもたらすパラドックスを分析する。AIは資源効率の最適化や再生可能エネルギー管理に貢献する一方、その運用には膨大なエネルギーと資源が必要であり、環境負荷を増大させる。Green AIムーブメントは、エネルギー効率の高いアルゴリズムを重視し、技術革新と生態学的制約の調和を目指す。

English

This paper analyzes the paradox of the dual transformation: AI proliferation and green economy transition. While AI optimizes resource efficiency and renewable energy management, its operation demands massive energy and resources, increasing environmental footprint. The Green AI movement prioritizes energy-efficient algorithms to reconcile technological innovation with ecological boundaries.

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GXリーグやデータセンターのエネルギー消費が課題となる中、AIの環境負荷とグリーン化の両立は重要。本稿は、AI活用と環境負荷低減のバランスを考える上での枠組みを提供する。

In the global GX context

Globally, the Green AI movement and the environmental impact of data centers are critical for decarbonization. This paper frames the tension between AI as a sustainability enabler and its own footprint, relevant for TCFD/ISSB disclosure on technology risks and for transition finance in tech sectors.

👥 読者別の含意

🔬研究者:AIとサステナビリティの交差点に関する概念的枠組みを提供し、今後の実証研究の方向性を示す。

🏢実務担当者:企業のサステナビリティ担当者や技術リーダーが、AI導入の環境影響を評価し、Green AIの実践を取り入れるための指針を得られる。

🏛政策担当者:AI規制やデータセンターの環境基準を検討する際に、エネルギー効率と資源消費のトレードオフを考慮する必要性を示唆する。

📄 Abstract（原文）

The global economic landscape is undergoing a simultaneous dual transformation defined by the rapid proliferation of artificial intelligence (AI) and the urgent necessity of a transition to a green, circular economy. This convergence represents a profound paradox: while AI serves as the primary engine for optimizing resource efficiency, accelerating the discovery of sustainable materials, and managing the complexities of decentralized renewable energy grids, its own physical existence demands an unprecedented expansion of energy consumption, freshwater use, and mineral extraction. The tension between the "digital brain" and its "physical metabolism" defines the contemporary challenge for policymakers and industry leaders alike. As computational workloads shift toward dense generative models, the environmental footprint of data centers has moved from a peripheral concern to a central strategic risk. The emergence of the Green AI movement—which prioritizes energy-efficient algorithms and responsible computing over raw performance metrics—signals a paradigm shift where technological innovation is no longer decoupled from ecological boundaries.

🔗 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。