Бум искусственного интеллекта не просто потребляет огромное количество энергии и воды: он также создает беспрецедентное цунами электронных отходов.
По данным Стэнфордского университета, частные инвестиции в ИИ выросли с 3 миллиардов долларов в 2022 году до 25 миллиардов долларов в прошлом году, при этом компании внедряют инструменты ИИ быстрее, чем когда-либо. Этот всплеск вынуждает центры обработки данных постоянно обновлять свое оборудование, отказываясь от все еще работающего оборудования в гонке за сохранение конкурентоспособности.
Массовое использование компонентов для подпитки оборудования, на котором работают модели искусственного интеллекта, приводит к выбрасыванию миллионов тонн выброшенных электронных компонентов. Новое исследование, опубликованное в журнале Nature группой исследователей из Китая, Израиля и Великобритании, оценивает, что большие языковые модели (LLM), такие как ChatGPT, Claude или LlaMa, сами по себе могут генерировать 2,75 миллиона тонн (2,5 миллиона тонн) электронных отходов ежегодно. серьезно увеличивая воздействие ИИ на окружающую среду.
«В оптимистическом сценарии, когда LLM станут повсеместными (т. е. каждый будет использовать их ежедневно, например, в социальных сетях), результаты показывают, что поток электронных отходов EoS из назначенных центров обработки данных вырастет примерно до 16 миллионов тонн (Мт) в течение десятилетие с 2020 по 2030 год», — говорится в исследовании.
Поток отходов растет тревожными темпами: совокупный годовой темп роста составляет 110%, что значительно опережает рост обычных электронных отходов, таких как экраны и стиральные машины, на 2,8%.
География этого кризиса весьма концентрирована. По данным исследования Китайской академии наук и Университета Райхмана, Северная Америка лидирует с 58% электронных отходов, связанных с искусственным интеллектом, за ней следуют Восточная Азия с 25% и Европа с 14%.
Помимо огромного количества электронных отходов, индустрия искусственного интеллекта в целом потребляет огромное количество ресурсов. В прошлом году Decrypt сообщила, что на каждые 4 запроса ChatGPT потребляет пол-литра воды. Подумайте о том, что каждый месяц сайт посещают более 220 миллионов человек, и вы сможете подсчитать и понять, почему в городах рядом с центрами обработки данных искусственного интеллекта стоимость воды выросла почти вдвое менее чем за десять лет.
По оценкам исследования, к 2030 году эти электронные отходы будут содержать почти миллион тонн свинца, 6000 тонн бария, а также значительное количество кадмия, сурьмы и ртути, добавляя значительное количество токсичных элементов в окружающую среду – и все это с хорошими показателями. -документированные риски для почвы, воды и здоровья населения.
Исследователи не говорят, делают ли компании и правительства достаточно усилий, но есть и финансовый аспект, который может быть полезным. Такие металлы, как золото, серебро и платина, которые используются на этих выброшенных серверах, также представляют значительный финансовый потенциал в случае их восстановления. По оценкам исследования, правильная переработка этих металлов может принести экономике 70 миллиардов долларов, что станет стимулом для развития инфраструктуры переработки электронных отходов.
Исследование также объясняет, что страны, не имеющие доступа к новейшим чипам, могут производить на 14% больше электронных отходов, поскольку они вынуждены использовать менее эффективное оборудование.
Но есть некоторые решения, которые могут помочь решить эту проблему. Исследователи утверждают, что продление срока службы серверов за счет улучшенного обслуживания может сократить объем электронных отходов на 58%, а повторное использование определенных компонентов еще больше сократит количество отходов на 21%.
Кроме того, устаревшие серверы ИИ можно было бы перепрофилировать для более легких задач, таких как образовательные проекты или базовый веб-хостинг, а не выбрасывать, отвлекая их от потоков отходов и максимизируя их полезность.
Это становится приоритетом для экологических групп во всем мире. Аналитик в области энергетики Алекс де Врис, основатель Digiconomist, рассказал Decrypt, что важно работать над решениями до того, как негативное влияние индустрии искусственного интеллекта станет слишком сложно контролировать.
«Сейчас цифры невелики, поэтому вы можете возразить: «Почему нам нужно ставить этот вопрос на первое место в нашей повестке дня, если он все еще невелик?» — сказал де Врис. «Но эта штука не будет оставаться маленькой очень долго».
В целом интеллектуальный информационный бюллетень
Еженедельное путешествие по искусственному интеллекту, рассказанное Дженом, генеративной моделью искусственного интеллекта.
