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城市所等率先揭示了生成式人工智能的電子廢棄物污染及應(yīng)對策略
當(dāng)前，以大語言模型為重要基礎(chǔ)的生成式人工智能正在迅猛發(fā)展，并走進(jìn)人們的日常生產(chǎn)及生活。然而，生成式人工智能需要龐大的計(jì)算算力及硬件資源，用來支撐大模型的訓(xùn)練和推理。因此，圍繞生成式人工智能的硬件需求分析及其資源環(huán)境影響評估成為國際可持續(xù)發(fā)展領(lǐng)域重要議題和前沿挑戰(zhàn)。其中，生成式人工智能對于電子廢棄物的影響及其管理策略舉措，仍未得以研究。 
針對上述需求，中國科學(xué)院城市環(huán)境研究所汪鵬、張凌宇、陳偉強(qiáng)等，聯(lián)合劍橋大學(xué)、瑞赫曼大學(xué)的科研人員，在生成式人工智能的電子廢棄物排放預(yù)測及管理策略研究取得了重要進(jìn)展。相關(guān)研究成果E-waste challenges of generative artificial intelligence為題，在線發(fā)表在國際頂尖學(xué)術(shù)期刊《自然科學(xué)計(jì)算》(Nature Computational Science)上。
研究人員創(chuàng)新地開發(fā)了人工智能需求-算法-算力-硬件關(guān)聯(lián)的物質(zhì)流核算方法，首次完成了生成式人工智能產(chǎn)生的電子廢棄物的情景預(yù)測及應(yīng)對舉措識(shí)別，為人工智能全球可持續(xù)治理提供了新的維度及重要支撐。研究表明，在不同情景下，生成式人工智能將會(huì)在2023-2030年產(chǎn)生120萬-500萬噸的電子廢棄物，并對生態(tài)環(huán)境及人群健康產(chǎn)生重要影響；同時(shí)，研究識(shí)別發(fā)現(xiàn)通過實(shí)施相關(guān)循環(huán)經(jīng)濟(jì)戰(zhàn)略，可以減少16-86%的電子廢棄物產(chǎn)生。
研究工作得到國家自然科學(xué)基金及中國科學(xué)院城市環(huán)境研究所揭榜掛帥項(xiàng)目的支持。論文在線發(fā)表之后，被中國新聞網(wǎng)、參考消息、華盛頓郵報(bào)、德國之聲、麻省理工科技評論、澳大利亞廣播公司等國內(nèi)外幾十家媒體廣泛報(bào)道，并獲得聯(lián)合國電子廢棄物監(jiān)測小組、悉尼科技大學(xué)等單位同行正面積極評價(jià)。
人工智能需求-算法-算力-硬件關(guān)聯(lián)的物質(zhì)流核算方法
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