科學(xué)家預(yù)測 AI 將產(chǎn)生數(shù)百萬噸電子垃圾
人工智能正在迅速更好地模仿其人類創(chuàng)造者。生成式 AI 現(xiàn)在可以令人信服地保全對(duì)話,制作藝術(shù),制作影片,甚至自學(xué)如何復(fù)制電腦游戲.
但正如中國科學(xué)院和以色列賴希曼大學(xué)(Reichman University)的研究人員的一項(xiàng)新研究警告的那樣,人工智能也可能無意中模仿了現(xiàn)代人類另一個(gè)不那么高尚的標(biāo)志:破壞環(huán)境。
在生成式 AI 系統(tǒng)(包括聊天機(jī)器人)的迅速普及的推動(dòng)下,例如聊天GPT和其他內(nèi)容創(chuàng)建系統(tǒng),我們最終可能會(huì)額外增加 120 萬到 500 萬公噸電子垃圾到本十年末。
這項(xiàng)新研究特別關(guān)注大型語言模型(LLM) 是一種 AI 程序,可以解釋和生成人類語言,并執(zhí)行相關(guān)任務(wù)。
LLM 在大量文本數(shù)據(jù)集上進(jìn)行訓(xùn)練,可識(shí)別語言規(guī)則和模式背后的統(tǒng)計(jì)關(guān)系,并應(yīng)用它們來生成類似的內(nèi)容,從而實(shí)現(xiàn)回答問題、生成圖像或編寫文本等不可思議的功能。
然而,除了許多好處之外,生成式 AI 還為社會(huì)提出了許多哲學(xué)和實(shí)踐問題——從對(duì)AI 搶走了我們的工作害怕它被人類濫用,欺騙我們,甚至成為自我意識(shí)和叛逆.
正如這項(xiàng)新研究所強(qiáng)調(diào)的那樣,生成式 AI 也開始對(duì)該技術(shù)預(yù)計(jì)將間接產(chǎn)生大量額外的電子垃圾發(fā)出警告。
生成式 AI 依賴于及時(shí)的技術(shù)改進(jìn),包括硬件基礎(chǔ)設(shè)施和芯片。他們指出,跟上技術(shù)發(fā)展所需的升級(jí)可能會(huì)加劇現(xiàn)有的電子廢物問題,具體取決于減少廢物措施的實(shí)施情況。
“LLM 需要大量的計(jì)算資源進(jìn)行訓(xùn)練和推理,這需要大量的計(jì)算硬件和基礎(chǔ)設(shè)施,”該研究的作者寫.“這種必要性引發(fā)了關(guān)鍵的可持續(xù)性問題,包括與這些運(yùn)營相關(guān)的能源消耗和碳足跡。”
以前的研究主要集中在能源使用以及人工智能模型的相關(guān)碳排放,相對(duì)較少關(guān)注模型生命周期中涉及的物理材料,或留下的電子設(shè)備廢物流。
該研究由中國科學(xué)院城市環(huán)境與健康重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室資源管理專家王鵬領(lǐng)導(dǎo),計(jì)算了生成式人工智能在 2020 年至 2030 年期間可能產(chǎn)生的電子垃圾數(shù)量的預(yù)測。
研究人員設(shè)想了四種場景,每種場景都有不同程度的生成式 AI 系統(tǒng)的生產(chǎn)和使用,從激進(jìn)、廣泛使用的場景到保守、更受限制的場景。
在更激進(jìn)的情景下,2023 年至 2030 年期間,生成式人工智能產(chǎn)生的電子垃圾總量可能增長到 500 萬噸,到十年末,每年的電子垃圾可能達(dá)到 250 萬噸。這或多或少相當(dāng)于地球上每個(gè)人都丟棄了智能手機(jī)。
高使用率情景還預(yù)測,AI 的額外電子垃圾將包括 150 萬噸印刷電路板和 500,000 噸電池,其中可能含有鉛等有害物質(zhì)。汞和 chromium 的 S 。
就在去年,只有 2600 噸電子產(chǎn)品因人工智能專用技術(shù)而被丟棄??紤]到技術(shù)產(chǎn)生的電子垃圾總量,預(yù)計(jì)總體上將上漲約三分之一到 2030 年,人工智能的產(chǎn)量將達(dá)到 8200 萬噸,很明顯,人工智能正在加劇一個(gè)已經(jīng)很嚴(yán)重的問題。
通過研究這些不同的場景,Peng 和他的同事們提請(qǐng)注意一個(gè)重要的點(diǎn):生成式 AI 不一定必須施加如此過重的電子垃圾負(fù)擔(dān)。
研究人員指出,國際能源署和許多科技公司倡導(dǎo)循環(huán)經(jīng)濟(jì)戰(zhàn)略來解決電子垃圾問題。
根據(jù)這項(xiàng)新研究,最有效的策略是延長使用壽命和模型再利用,這需要延長現(xiàn)有基礎(chǔ)設(shè)施的使用壽命,并在再制造過程中重復(fù)使用關(guān)鍵材料和模塊。
研究人員報(bào)告說,實(shí)施這樣的循環(huán)經(jīng)濟(jì)戰(zhàn)略可以將生成式 AI 造成的電子垃圾負(fù)擔(dān)減少多達(dá) 86%。
該研究發(fā)表在自然計(jì)算科學(xué).
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