12 月 2 日消息，以大语言模型为基础的生成式人工智能正在快速发展，并逐渐融入日常生产与生活。然而，这类人工智能技术需要庞大的计算算力与硬件资源，以支撑大模型的训练和推理。
中国科学院城市环境研究所联合英国剑桥大学、以色列瑞赫曼大学的科研人员，在生成式人工智能的电子废弃物排放预测及管理策略研究方面取得了重要进展。相关研究成果已在线发表在《自然 - 计算科学》上。
该研究开发了一种人工智能需求 - 算法 - 算力 - 硬件关联的物质流核算方法，完成了生成式人工智能产生的电子废弃物的情景预测与应对举措识别，为人工智能全球可持续治理提供了新的维度及支撑。研究显示，在不同情景下，生成式人工智能将在 2023 年至 2030 年产生 120 万至 500 万吨的电子废弃物，并对生态环境及人群健康产生影响。
研究还识别出，通过实施相关循环经济战略，可以减少 16% 至 86% 的电子废弃物。这意味着，通过有效的管理和策略实施，可以大幅度减少生成式人工智能带来的环境负担。
生成式人工智能的快速发展不仅带来了技术上的突破，也引发了对其环境影响的关注。中国科学院城市环境研究所与国际科研团队的研究，为应对生成式人工智能产生的电子废弃物提供了科学依据和管理策略。通过实施循环经济战略，未来可以显著减少电子废弃物的产生，推动人工智能技术的可持续发展。这一研究成果为全球人工智能的可持续治理提供了新的视角和解决方案。
