人工智能(AI)技術的最新發展和應用，堪稱當下及可預見未來的研究最火爆的領域之一。其中，提醒基於人工智能技術的生成式人各種生成式大語言模型更是風起雲湧，正在滲透到人們日常生活的工智方方面面。最近，來的垃圾如何自己编源码中外科學家開展的電廢一項最新研究卻在提醒人們警惕生成式人工智能存在的一個關鍵挑戰：到2030年，其產生的棄物電子廢棄物垃圾(e-waste)將會快速增長，並對全球可持續發展帶來重要影響。不容

施普林格·自然旗下專業學術期刊《自然—計算科學》北京時間10月29日凌晨在線發表了一篇由中國科學家聯合國際同行完成題為「生成式人工智能的忽視電子廢棄物挑戰」的研究論文。研究預計，最新如果不採取循環經濟的研究策略，2020年至2030年生成式人工智能帶來的提醒電子廢棄物將可能增加近1000倍，或累積達120萬至500萬噸。生成式人

據介紹，工智儘管生成式人工智能在許多科研應用和日常生活中非常實用，比如生成文本或圖像，秋色建站源码但它也依賴於數據中心等數字基建設施。而且，隨着算力需求及技術發展，相關數據中心的電子芯片及硬件架構越發複雜，重量也不斷增加，並在快速更新迭代。比如，業內專家稱：兩年前，vip源码测试GPU(圖形處理器)重70磅，有35000個零件；現在GPU有60萬個零件，重3000磅。可見，生成式人工智能大量使用產生了更多的電子廢棄物垃圾，而這可能對環境有害。

本研究論文領銜作者、中國科學院城市環境研究所汪鵬研究員及張凌宇碩士研究生，溯源码案例聯合該所陳偉強研究員和以色列瑞赫曼大學教授阿薩夫·察科爾(Asaf Tzachor)，創新開發出「算力物質流」模型，並基於生成式人工智能的流行推廣情況，以大語言模型為主要關注點，構建了從激進情景(更廣泛的應用)到保守情景(更具體的應用)生成式人工智能未來發展4種情景，據此計算預測了2020年至2030年生成式人工智能產生的電子垃圾的潛在生成量和規模。

研究團隊預計，假設不採取任何減少循環經濟的中银国际源码做法，到2030年，生成式人工智能產生的電子廢棄物垃圾或多達每年250萬噸/年。他們還發現，在人工智能增長最快的情景下，生成式人工智能在2023年至2030年產生的電子垃圾累積量將達500萬噸。在此情景下，預計產生的電子垃圾或包含150萬噸印刷電路板和50萬噸服務器電池，這些可能含有鉛和鉻等有害材料，不當處置將帶來嚴峻的環境危害。

針對上述挑戰，研究人員立足於「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經濟的措施策略，並基於對產業界的技術進展，開展了循環經濟措施的潛力評估，研究發現採取循環經濟策略，包括延長現有架構的壽命以及在再生產過程中重複利用關鍵模件和材料，或讓人工智能產生的電子廢棄物垃圾減少86%。同時，研究還發現，當前某些國家及企業限制先進芯片出口的做法，會使得其他國家消費更多的上一代芯片，進而導致全球產生更多的電子廢棄物。

因此，他們總結表示，為了更好地服務人類社會可持續發展，全球亟需開展積極合作，採用更負責任的生成式人工智能使用及治理策略，並配合積極的電子廢棄物管理策略，以減少人工智能的資源環境有害影響。

（來源：中國新聞網）