The sustainability paradox: A systematic review of carbon footprints and decarbonization strategies for artificial intelligence in climate science

日本語

本系統的レビューは、気候科学において使用される人工知能システムのカーボンフットプリントを分析し、脱炭素戦略を提案する。AIのエネルギー需要が気候応用と矛盾する持続可能性のパラドックスを強調し、AI排出量の測定と削減のための統合的フレームワークを提供する。

English

This systematic review analyzes the carbon footprint of artificial intelligence systems used in climate science and proposes decarbonization strategies. It highlights the sustainability paradox where AI's energy demands conflict with its climate applications, providing a comprehensive framework for measuring and reducing AI-related emissions.

日本のGX文脈において

日本では、気候研究や企業のサステナビリティにおいてAIの導入が進む中、SSBJ開示要件や温室効果ガス会計に対応するため、AIシステムのカーボンフットプリント理解が不可欠である。本レビューは、AI関連排出の定量化と削減に取り組む日本企業に実践的示唆を与える。

In the global GX context

Globally, as AI plays an increasing role in climate modeling and corporate sustainability, its own environmental cost cannot be overlooked. This review provides a comprehensive overview of carbon accounting for AI and strategies to reduce emissions, which is critical for sustainable AI deployment worldwide, especially under frameworks like ISSB and CSRD.