當(dāng)前,以大語(yǔ)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(lái)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(píng)估成為國(guó)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(duì)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(duì)上述需求,中國(guó)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(cè)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(guó)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(kāi)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(cè)及應(yīng)對(duì)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(wàn)-500萬(wàn)噸的電子廢棄物,并對(duì)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(guò)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(guó)家自然科學(xué)基金及中國(guó)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(guó)新聞網(wǎng)、參考消息、華盛頓郵報(bào)、德國(guó)之聲、麻省理工科技評(píng)論、澳大利亞廣播公司等國(guó)內(nèi)外幾十家媒體廣泛報(bào)道,并獲得聯(lián)合國(guó)電子廢棄物監(jiān)測(cè)小組、悉尼科技大學(xué)等單位同行正面積極評(píng)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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