《自然計算科學》雜志發(fā)表的一項研究表明，生成式人工智能（AI）的日益普及預計將導致電子垃圾的快速增長。研究人員計算得出，到2030年，電子垃圾總量可能達到120萬至500 萬公噸，大約是2023年產(chǎn)生的電子垃圾的1000倍。

“我們發(fā)現(xiàn)，生成式人工智能產(chǎn)生的電子垃圾，特別是大型語言模型產(chǎn)生的電子垃圾可能會急劇增加——如果不采取任何減排措施，到2030年可能達到每年250萬噸?！?，以色列賴克曼大學可持續(xù)發(fā)展專家、這項研究的共同作者Asaf Tzachor說。

該研究還提出了減少電子垃圾的解決方案——估計延長、再利用和回收生成性人工智能硬件的策略可以減少電子垃圾的產(chǎn)生量16%至86%。

“如果這些做法得到廣泛采用，這將為減少垃圾流提供巨大的機會。從這項研究中可以清楚看出，電子垃圾危機的性質是全球性的，這就是為什么關注跨境電子垃圾管理很重要?！?，印度可持續(xù)發(fā)展組織Earth5R創(chuàng)始人Saurabh Gupta表示。

從先前的研究可以清楚看出，人工智能對能源的需求很高——研究公司SemiAnalysis計算表明，到2030年，人工智能可能導致數(shù)據(jù)中心使用全球能源4.5%產(chǎn)量。

但Tzachor表示，目前尚不清楚生成式人工智能程序（如ChatGPT）產(chǎn)生了多少電子垃圾。這包括在數(shù)據(jù)中心訓練和使用人工智能所需的所有計算機資源。而且由于生成式人工智能依賴于硬件基礎設施和芯片技術的快速改進，有跡象表明，隨著硬件的更新或更換，AI會產(chǎn)生更多的電子垃圾。

Tzachor表示：“在人工智能帶來的電子垃圾問題變得無法控制之前，現(xiàn)在解決它們要容易得多，而且更具成本效益?！?/p>

研究估計，實施循環(huán)經(jīng)濟戰(zhàn)略可減少電子垃圾產(chǎn)生量16%，最高可達86%。循環(huán)經(jīng)濟戰(zhàn)略旨在最大限度減少垃圾并提高計算機硬件的效率。