要約:
- 生成人工知能（GAI）はモデルのトレーニングと推論に多大な計算リソースを必要としますが、GAIによる電子廃棄物（e-waste）の影響とその管理戦略は十分に探求されていません。
- 本研究は、GAIによって生成されるe-wasteを管理する方法を探索するために、計算パワー駆動の物質フロー分析フレームワークを導入しています。
- 研究結果によると、2020年から2030年にかけて、異なる未来のGAI開発設定下で、このe-wasteの蓄積量が1.2〜5.0百万トンに達する可能性があります。
- 同時に、GAI価値連鎖に沿った循環経済戦略の実施により、e-wasteの生成量を16〜86％削減できることが示されています。
考察:
この研究は、GAIの急速な進歩に伴う電子廃棄物の重要性を強調しています。循環経済戦略の実施は、環境への負荷を軽減するために重要であり、GAI技術の進展に伴う環境への影響を考慮することが不可欠です。
元記事: https://www.nature.com/articles/s43588-024-00712-6