资讯
12月2日消息，随着科技的飞速进步，基于大语言模型的生成式人工智能技术正迅速崛起，并逐渐渗透到我们的日常生活与工作中。这种创新的技术为我们带来了前所未有的便利与智能体验。
然而，这种强大的技术背后，隐藏着对庞大计算算力与硬件资源的巨大需求。为了支撑大模型的训练和推理过程，生成式人工智能必须依赖高性能的计算设备和充足的硬件资源。这不仅包括高端的服务器和GPU，还需要大量的存储空间和网络带宽。
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进展。相关研究成果在线发表在《自然-计算科学》上。
该研究开发了人工智能需求-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。
同时，研究识别发现，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。
文明上网，理性发言，共同做网络文明传播者