AI浪潮下的隱憂：500萬噸電子垃圾危機

一項新研究表明，到 2030 年，生成式 AI 可能會產生多達 500 萬噸電子垃圾。

儘管這隻是目前全球每年超過 6000 萬噸電子垃圾總量中相對較小的一部分，然而專家警告說，這仍然是一個日益嚴重的問題的重要組成部分。 

電子垃圾是指被丟棄的空調、電視以及手機和筆記本電腦等個人電子設備等物品。這些設備通常含有危險或有毒材料，如果處理不當可能會危害人類健康，造成環境汙染。除了這些潛在危害之外，當洗衣機和高性能計算機等電器最終被扔進垃圾桶時，設備內的有價值的金屬也會被浪費，從供應鏈中取出而不是被回收。

今天發表在 Nature Computational Science 雜誌上的一項研究表明，根據生成式 AI 的採用率，到 2030 年，該技術可能會總共增加 120 萬至 500 萬噸電子垃圾。 

「這一增長將加劇現有的電子垃圾問題。」以色列賴施文大學的研究員、該研究的合著者 Asaf Tzachor 在一封電子郵件中寫道。

聯合國訓練研究所高級科學專家、最新年度報告《全球電子廢物監測》的作者 Kees Baldé 表示，「這項研究在量化人工智能對電子廢物的影響方面是最新的。」

生成式 AI 電子垃圾的主要來源是數據中心和服務器集群中使用的高性能計算硬件，包括服務器、GPU、CPU、內存模塊以及存儲設備。Tzachor 說，「這些設備與其他電子垃圾一樣，含有銅、金、銀、鋁和稀土元素等有價值的金屬，以及鉛、汞和鉻等有害物質。」

人工智能公司產生如此多浪費的原因之一，是硬件技術的進步速度。計算設備的使用壽命通常為兩到五年，並且經常被最新版本所取代。

雖然電子垃圾問題遠遠超出了人工智能的範疇，但快速發展的技術提供了一個機會，可以評估我們如何處理電子垃圾並為解決問題打下基礎。好消息是，有一些策略可以幫助減少預期的浪費。

Tzachor 表示，通過延長設備的使用時間來延長技術壽命是減少電子垃圾的最重要方法之一。翻新和重覆使用組件也可以發揮重要作用，就像以更容易回收和升級的方式設計硬件一樣。研究預測，在最好的情況下，實施這些策略可以減少高達 86% 的電子垃圾產生。

根據 2024 年《全球電子廢物監測》報告，目前只有約 22% 的電子廢物被正式收集和回收，更多的垃圾是通過非正式系統收集和回收的，包括在沒有建立電子廢物管理基礎設施的低收入和中低收入國家。Baldé 說，「這些非正式系統可以回收有價值的金屬，但通常不包括危險材料的安全處置。」

減少人工智能相關電子垃圾的另一個主要障礙是對數據安全的擔憂。銷毀設備可確保信息不會泄露，而重覆使用或回收設備則需要使用其他方法來保護數據。Tzachor 表示，「確保在回收之前從硬件中刪除敏感信息至關重要，特別是對於處理機密數據的公司。」

可能需要更多政策來確保電子垃圾（包括來自人工智能的電子垃圾）得到回收或妥善處置。回收有價值的金屬（包括鐵、金和銀）有助於證明經濟合理性。然而，Baldé 表示，「電子垃圾回收可能仍然需要付出代價，因為安全處理設備內常見的有害物質成本比較高。」

「對於公司和製造商而言，對其產品的環境和社會影響承擔責任至關重要。」Tzachor 說道，「這樣，我們可以確保我們所依賴的技術不會以犧牲人類和地球的健康為代價。」

原文鏈接：

https://www.technologyreview.com/2024/10/28/1106316/ai-e-waste/