Metaが手掛けるスパコン開発【第3回】

Meta（旧Facebook）の自前スパコン「RSC」が直面する環境と倫理の大問題

Meta Platformsが開発したスーパーコンピュータ「AI Research SuperCluster」（RSC）は、幾つかの問題を抱えていると専門家が指摘する。主な問題は「環境問題」と「倫理問題」だ。

公開 2022年05月09日 10時15分

著者

Esther Ajao

Ed Scannell

[TechTarget]

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　「AI Research SuperCluster」（RSC）は、Meta Platforms（旧Facebook）が機械学習モデル構築を目的に開発した、人工知能（AI）システム向けスーパーコンピュータだ。「Metaが1000億ドルを上回る売上高を得るためにはRSCが欠かせない」と、調査会社Constellation ResearchのアナリストであるR・レイ・ワン氏は語る。

　「現在Metaが採用している機械学習モデルは、同社のメタバース（巨大仮想空間）に関する将来の目標とビジネスには十分だとは言い難い」とワン氏はみる。同氏の見解では、Metaがより大規模な機械学習モデルを構築するのにRSCが役立つ。

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メタバース市場への期待

　RSCは6000基以上のGPU（画像処理装置）を内包する。調査会社Technology Business Researchでアナリストを務めるエズラ・ゴットヘイル氏は、RSCの課題として冷却を挙げる。「これほど多くのGPUが稼働し続けることを考えると、RSCでは膨大な熱量が発生することが容易に想像できる」（ゴットヘイル氏）からだ。

　人工知能（AI）技術や暗号資産（仮想通貨）などが使うHPC（ハイパフォーマンスコンピューティング）システムは、エネルギーの消費量が多くなりがちだ。そのため環境問題の観点で批判を受けている。MetaはRSCを含む設備の設計や構築、資源の利用、機器の廃棄に関して「サステナビリティ（持続可能性）の確保に全力を挙げて取り組んでいる」と主張する。

「AI倫理問題」への配慮はあるのか

　Metaは「RSCが利用するデータの安全を確保する」と言う。それを満たしつつ、同社は

AI技術による倫理的問題をどう防ぐのか
AI技術に対する期待にどう応えるのか

といった問題に対処しなければならない。同社のAI技術が満たすべき要素について、ワン氏は

透明性
説明可能なこと
AIモデルをトレーニング可能なこと
人間が統率可能なこと

などを期待する。

　調査会社Opus Researchでアナリストを務めるダン・ミラー氏は、MetaがRSCを発表したブログのエントリ（記事）に、倫理に関する記載が見当たらないと指摘する。「機能のベースとなる機械学習モデルに、偏った教師データによるバイアス（偏見、差別）が生じないように投資すべきだ」とミラー氏は言う。

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Esther Ajao

Ed Scannell

米TechTargetのニュースディレクター。IT担当者向けの技術トレンドに関する速報の執筆、ニュース解説、特集企画を担当。過去にはIT関連の情報を提供する『InfoWorld』『Computerworld』で26年間編集者を務め、IBMやMicrosoftなど大手IT企業の法人向け製品や技術に関するテーマを担当した。