Искусственный интеллект и экология. Ученые предсказывают рост отходов электроники

Взрывное развитие генеративного искусственного интеллекта, включая крупные языковые модели, может привести к огромному количеству "электронного мусора" — до 5 миллионов тонн к 2030 году. Это количество составит значительную экологическую нагрузку, как показали расчёты группы экологов, опубликованные в журнале Nature Computational Science.

Экологи из Китая, Израиля и Великобритании, под руководством профессора Чэнь Вэйцяна из Института экологии городской среды КАН, проанализировали последствия растущего спроса на системы ИИ. Для обработки сложных задач, таких как работа генеративных моделей вроде ChatGPT и DeBERTa, требуется специализированное оборудование, включающее вычислительные ускорители массой до 1,3 тонны и энергопотреблением около 120 кВт. Рост спроса на это оборудование может привести к резкому увеличению отходов электроники, которые содержат ценные, но ограниченные ресурсы, такие как золото, литий и кобальт.

"Мы впервые изучили, сколько "электронного мусора" может породить развитие систем ИИ. Ожидается от 1,2 до 5 млн тонн отходов, что подчёркивает необходимость переработки и продления срока службы оборудования,"

– группа экологов под руководством профессора Чэнь Вэйцяна

По самым пессимистичным оценкам, массовое обновление оборудования для систем ИИ приведёт к созданию 5 миллионов тонн отходов, треть из которых придется на США и Канаду, а около 0,77 млн тонн — на страны Азии, такие как Китай, Южная Корея и Япония. Учёные подчеркивают, что вес "электронного мусора" можно сократить почти в десять раз, до 0,7 млн тонн, если продлить срок службы вычислительных ускорителей и переработать их компоненты.

"Электронный мусор" представляет собой смесь компонентов старой электроники, в которой содержатся редкие материалы, необходимые для будущих технологий. По мнению исследователей, внедрение мер по продлению срока службы оборудования и утилизации компонентов могло бы значительно снизить экологический след, связанный с развитием генеративного ИИ.