人工智能技术的发展和应用是当下及未来最热门的领域之一。基于人工智能的各种生成式大语言模型正在渗透到人们的日常生活中。最近，中外科学家的一项研究提醒人们警惕生成式人工智能的一个关键挑战：到2030年，其产生的电子废弃物将快速增长，并对全球可持续发展带来重要影响。

《自然—计算科学》发表了一篇由中国科学家与国际同行合作完成的研究论文，题为“生成式人工智能的电子废弃物挑战”。研究表明，如果不采取循环经济策略，2020年至2030年间生成式人工智能带来的电子废弃物可能增加近1000倍，累计达120万至500万吨。

生成式人工智能在科研和日常生活中的应用非常实用，如生成文本或图像，但它依赖于数据中心等基础设施。随着算力需求和技术发展，数据中心的电子芯片和硬件架构变得越来越复杂，重量也不断增加，并快速更新迭代。例如，两年前的GPU重70磅，有35000个零件；现在GPU有60万个零件，重3000磅。这表明生成式人工智能大量使用会产生更多电子废弃物，对环境造成潜在危害。

该研究由中科院城市环境研究所汪鹏研究员、张凌宇硕士研究生，联合陈伟强研究员和以色列瑞赫曼大学教授阿萨夫·察科尔共同完成。他们开发了“算力物质流”模型，并构建了四种生成式人工智能未来发展的情景，从激进情景（更广泛的应用）到保守情景（更具体的应用），预测了2020年至2030年生成式人工智能产生的电子垃圾量。预计如果不采取减少循环经济的做法，到2030年，生成式人工智能每年产生的电子废弃物可达250万吨。在增长最快的情景下，2023年至2030年累积产生的电子垃圾将达500万吨，包含150万吨印刷电路板和50万吨服务器电池，这些可能含有铅和铬等有害材料，不当处置会带来严重的环境问题。

研究人员提出了一系列循环经济措施，包括延长现有架构寿命以及在再生产过程中重复利用关键模件和材料，这可以减少86%的人工智能产生的电子废弃物。此外，某些国家和企业限制先进芯片出口的做法会导致其他国家消费更多的上一代芯片，从而增加全球电子废弃物的产生。

为了更好地服务人类社会的可持续发展，全球需要积极合作，采用负责任的生成式人工智能使用及治理策略，并配合有效的电子废弃物管理策略，以减少人工智能对资源和环境的负面影响。