2020年之后的AI大风口，带来了生成式人工智能（GAI）大量的应用场景，也带来了一个全新的概念——AI电子垃圾。

  现在的GAI已可写文章、写代码，是编程小白的“救星”；还能画画、作诗、出题，是文艺青年最爱的“玩伴”……可不知不觉中，GAI电子垃圾问题也在悄然滋生。

  那么，AI电子垃圾“危害”有多大？国内外研究机构给出了答案：AI也会“产生垃圾”，未来十年AI电子垃圾堆积如山。

  根据最新研究，在未来十年，从2020年至2030年，GAI电子垃圾的数量有几率会从2020年的不到1吨暴增至500万吨！相当于250亿部iPhone 16 Pro的重量。

  GAI电子垃圾主要是指GAI产生的代码、调用的API等数字信息垃圾，主要来自于频繁调用的API消耗大量的计算机算力。

  GAI电子垃圾的产生对环境，包含金属、塑料等的电子垃圾若处理不当，会造成严重的土壤和水源污染，同时释放有毒有害的气体。

  根据联合国国际电信联盟和联合国环境规划署联合发布的《全球电子废物监测报告2020》指出，全球共产生5300万吨电子废弃物，只有不到四分之一被回收，其他的则会被填埋、焚烧或随意丢弃。

  而根据前面的分析，未来10年GAI电子垃圾数量庞大，当前甚至没有专门的机构监测和评估AI电子垃圾的产生、种类及去向。

  实际上，GAI电子垃圾的产生和处置和普通电子垃圾一样，都面临着环境污染、资源浪费等问题。当前普通电子垃圾回收技术不成熟，GAI电子垃圾的管理更需“上心”了。

  AI产生的电子垃圾主要和硬件数量、使用时长以及所产生的电子垃圾种类相关。比如云端AI的使用频率越高，产生的电子垃圾就越多。

  这种技术壁垒还可能会引起GAI产生“重复造轮子”的现象。有研究分析，GPT-3的训练成本就高达1200万美元，相当于一吨高浓缩柴油的价格。

  有分析认为，GAI的“重复造轮子”现象是当前不少企业在追求成本的同时忽视了可持续发展，导致重复投入人力物力和财力的表现。

  这样的“重复造轮子”不仅浪费了人力，还会产生大量电子垃圾。对GAI电子垃圾的监测和处置对此十分重要。

  不管是GAI的产生还是普通电子垃圾的产生，二者都有很强的关联性。GAI电子垃圾的产生直接和所依赖的服务器、硬件架构等物质设施有关，硬件数量越多，电子垃圾产生的速度就越快。

  若GAI短时间内更新换代频繁、硬件故障频繁发生，也会导致一大堆电子垃圾产生。

  AI所产生的电子垃圾面临的主体问题则是去向。“去向”指的是AI电子垃圾的去向，多数AI电子垃圾会被丢弃、填埋或者焚烧等处理方式。

  不管是AI电子垃圾还是普通电子垃圾，都可能会在堆积后占用大量土地，造成环境污染。未来就会有更多的AI电子垃圾堆积在一起，形成“垃圾山”。

  建议政策制定者和企业应建立全世界内的AI电子垃圾监测和评估体系，以便更有效地追踪和管理电子废弃物。

  可以考虑设置人工智能监测中心，采用监测设备、定期调查和数据分析等手段，及时有效地发现和处理电子废弃物。作为参考，国际上已有类似机构，例如联合国工业发展组织（UNIDO）等。

  企业间的资源共享和信息共享也很重要，通过互相合作，可以更好地利用资源和减少电子废弃物的产生。

  比如，企业间可以共享废旧电子科技类产品的回收和处理设施，降低企业自身的经营成本和提高资源利用效率。有需求的企业还可联合采购电子废弃物的再利用设备，降低采购成本。

  若从自愿承诺转向强制规定，那么企业就需要投入更多的人力、物力和财力去满足相关的法规和标准，有几率会使企业的成本增加。

  这也会影响企业的盈利能力和竞争力，尤其是对于一些小企业和初创企业来说，其承诺追求零废弃物需要更大的投入和更多的资源，有几率会使过大的负担。

  若企业追求零废弃物的承诺没有落实到实际行动中，那么，有几率会使企业的信誉下降，影响企业的形象和声誉。尤其是在当今社会，消费者越来越关注企业的环保和社会责任，若企业无法履行其承诺，可能会失去客户的信任和支持。

  建议企业建立完善的监测、评估和报告机制，定期向公众和相关利益方披露有关信息，接受外部审核和评估等。

  随着GAI技术的加快速度进行发展，其电子垃圾问题也慢慢变得严重。《自然》杂志刊文指出，当前全球生产的电子垃圾回收率不到四分之一，产生的GAI电子垃圾大概率会成为新的“环保垃圾”了。

  GAI电子垃圾的产生给环境带来了新的挑战，虽然目前还处于探索阶段，但咱们不可以掉以轻心。AI的技术壁垒和以自愿为主的垃圾管理机制，都是管理GAI电子垃圾的“拦路虎”。

  当前，AI电子垃圾的管理仍然处于探索阶段，尚未有成熟的经验和技术可供借鉴。但随着对GAI电子垃圾问题的重视和研究的深入，未来有极大几率会出现更有效的管理方案。希望AI电子垃圾的产生速度慢下来，就能有更多的时间来摸索解决方案了。

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