不容忽視的電子垃圾 生成式人工智能的負面影響
【化工儀器網 行業(yè)百態(tài)】生成式人工智能作為人工智能的一個重要分支，其原理是基于算法、模型和規(guī)則，通過強大的數據處理能力和規(guī)則學習能力，對輸入數據進行處理并創(chuàng)造出新的內容。并且輸出的內容可以是文本、圖片、聲音、視頻、代碼等多種形式。
也正是因為這一特點，生成式人工智能近年來受到了高度關注，相關的模型更滲透到了我們生活的方方面面。以至于如今，當我們接通電話，打開網頁，甚至是不經意地瞥一眼路邊的廣告牌，都會遇到生成式人工智能帶來的內容。
誠然，生成式人工智能的發(fā)展為不少行業(yè)帶來了便利，但是它也沖擊了傳統(tǒng)行業(yè)，并且?guī)砹税ň蜆I(yè)問題在內的一系列社會發(fā)展難題。但更糟糕的一點是，生成式人工智能正在造成電子廢棄物垃圾的瘋狂增長，并且會直接威脅到全球可持續(xù)發(fā)展。
電子廢棄物垃圾指廢棄的電子電器產品、電子電氣設備及其廢棄零部件，以及原國家環(huán)境保護總局會同有關部門規(guī)定納入電子廢物管理的物品、物質。根據聯(lián)合國發(fā)布的第四次全球電子廢物監(jiān)測報告，2022年全球電子廢物產生量達到6200萬噸，并且預計到2030年，全球電子廢物產生量將超過7400萬噸。
而電子廢棄物垃圾產生的原因，很大程度上來自電子產品市場消費需求增大、電子產品更新?lián)Q代速度加快以及電子產業(yè)自身品類不斷豐富。生成式人工智能的發(fā)展及生產需求促使了包括GPU(圖形處理器)在內的電子器件迭代加速。與此同時，隨著算力需求及技術發(fā)展，越新的配件，如電子芯片，其內部的設計更加復雜，設計的細小零件也就越多，廢棄后產生的垃圾就越多，回收難度也越高。此外為了享受人工智能的便利，大眾的設備也被迫需要縮短更新周期，這也會帶來更多的電子產品廢棄。
根據中外科學家最新的研究結果顯示，如果不采取循環(huán)經濟的策略，2020年至2030年生成式人工智能帶來的電子廢棄物將可能增加近1000倍，或累積達120萬至500萬噸(題為“生成式人工智能的電子廢棄物挑戰(zhàn)”，發(fā)表于《自然—計算科學》期刊)。
這些垃圾中，包含了150萬噸印刷電路板和50萬噸服務器電池，并且涉及到了鉛和鉻等有害材料，不優(yōu)化處理不但會帶來資源的浪費，也會對環(huán)境造成危害。當然，針對這個問題，研究團隊也給出了解決的方向。據悉，研究人員立足于“需求—算法—算力—芯片”分層解析框架，依據生命周期工程思想，提出生成式人工智能循環(huán)經濟的措施策略。提出采取循環(huán)經濟策略，包括延長現(xiàn)有架構的壽命以及在再生產過程中重復利用關鍵模件和材料，或許讓人工智能產生的電子廢棄物垃圾減少86%。
此外，研究中還提到，先進芯片出口限制會增加舊時代芯片的大面積應用，從而帶來更多的電子廢棄物。因此從全球可持續(xù)發(fā)展的角度來說，優(yōu)化電子廢棄物管理策略，優(yōu)化人工智能使用及治理策略，鼓勵尖端芯片產業(yè)合作不但有利于人工智能發(fā)展，還能減少生成式人工智能帶來的資源環(huán)境影響。
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