AI電腦的電子廢料或將失控
研究人員預測，到2030年，來自AI電腦伺服器的電子廢料將增加1000倍，呼籲採取回收策略以減少環境影響。
一項新的研究估計，由生成式AI數據中心產生的電子廢料到2030年可能增至每年500萬噸。這項研究發表在《自然計算科學》上，指出生成式AI的普及將導致電子廢料的快速增長。
研究人員計算出，到2030年，電子廢料總量可能達到120萬至500萬公噸，這比2023年產生的電子廢料多出約1000倍。
以色列Reichman大學的可持續發展專家Asaf Tzachor表示，「我們發現生成式AI，尤其是大型語言模型所產生的電子廢料可能會大幅增加——如果不採取廢料減少措施，可能每年達到250萬噸。」
該研究還提供了減少電子廢料的解決方案——通過延長、重用和回收生成式AI硬件的策略，估計可以減少16%至86%的電子廢料。
印度可持續發展組織Earth5R的創始人Saurabh Gupta指出，「這為減少廢料流提供了一個巨大的機會，如果這些做法被廣泛採用。研究表明，電子廢料危機的性質是全球性的，因此專注於跨境電子廢料管理非常重要。」
什麼是電子廢料？
每當我們丟棄一個「過時」或損壞的電子設備時，就被視為電子廢料。這可以包括電腦、智能手機、充電器和電線、電子玩具、汽車和大型伺服器系統。
電子廢料每年佔全球有毒廢料總量的70%，但只有12.5%的電子廢料被回收。The World Counts的即時計數器顯示了電子廢料增長的速度。
Gupta通過電子郵件告訴DW，「減少電子廢料很重要，因為不當處置會釋放出有害物質，如鉛和汞，對生態系統和人類健康造成危害。」
研究人員於2024年10月28日發表的研究，專注於生成式AI算法產生的電子廢料——這些AI從大量數據集中生成文本、圖像、視頻或音樂。
先前的研究表明，AI的能源需求很高——研究公司SemiAnalysis的計算表明，到2030年，AI可能導致數據中心使用全球4.5%的能源生產。
但Tzachor指出，生成式AI程序，如ChatGPT，產生的電子廢料量不太明確。這包括訓練和使用AI所需的所有電腦資源。
由於生成式AI依賴於硬件基礎設施和芯片技術的快速改進，這表明隨著硬件的更新或更換，電子廢料可能增加。
「現在處理AI帶來的電子廢料挑戰要容易得多且更具成本效益，否則將會失控，」Tzachor說。
研究人員如何計算AI電子廢料的增長？
研究人員創建了一個模型來量化支持生成式AI模型（如大型語言模型）的數據中心的電子廢料規模。
他們發現，在AI增長預估較高的情境下，電子廢料每年可能達到500萬噸。
但Tzachor表示，由於AI商業環境快速變化，他們對AI電子廢料的估計可能偏低。
「地緣政治對半導體進口的限制和伺服器的快速更換可能加劇生成式AI相關電子廢料的產生，」Tzachor通過電子郵件告訴DW。
此外，該研究僅包括生成式AI系統（特別是大型語言模型）產生的電子廢料，而非其他形式的AI。
Gupta表示，「來自更廣泛AI生態系統的電子廢料是顯著的。研究預測，隨著AI的採用增加，這一數字將上升，從多種形式的AI中創造出合併的環境挑戰。」
減少電子廢料需要全球策略
該研究估計，實施循環經濟策略可以將電子廢料生成減少16%至86%。
循環經濟策略旨在最大限度地減少廢料，並提高電腦硬件的效率。
Tzachor表示，該策略有三個主要目標：
延長現有硬件的使用壽命以推遲新設備的需求
重用和再製造組件
在硬件回收過程中提取有價值的材料
Gupta表示，他強烈同意該研究的結果。
「16%至86%的減少範圍反映了這些策略的巨大潛力，尤其是在政策支持下，並在各行業和地區廣泛實施時，」Gupta說。
Gupta的組織Earth5R已經展示了循環經濟策略的有效性。
「通過我們的基層計劃和與企業的合作，我們已經在促進本地電子廢料收集和回收工作，幫助企業和消費者可持續地管理電子產品，」Gupta說。
他強調，電子廢料是一個全球危機，需要公平的跨境電子廢料管理策略來減輕高收入國家將其電子廢料出口到低收入地區所造成的「環境和健康損害」。
編者評論
這篇文章揭示了生成式AI技術普及背後未被充分討論的環境影響，尤其是電子廢料的增加。隨著AI技術的飛速發展，各國應該及時採取措施來減少電子廢料的產生。這不僅需要科技公司的參與，也需要政府的政策引導和公眾的支持。香港作為一個科技發達的城市，可以借鑒國際經驗，推動循環經濟策略，從而在全球電子廢料管理中發揮積極作用。
以上文章由特價GPT API KEY所翻譯
