हर साल लाखों डिवाइस फेंक दिए जाते हैं – और जेनेरिक एआई का उदय इसे और बदतर बना देगा
हर बार जनरेटिव कृत्रिम होशियारी एक ई-मेल ड्राफ्ट करता है या एक छवि बनाता है, ग्रह इसके लिए भुगतान करता है। दो तस्वीरें बनाने में एक स्मार्टफोन को चार्ज करने जितनी ऊर्जा खर्च हो सकती है; ChatGPT के साथ एक एकल एक्सचेंज सर्वर को इतना गर्म कर सकता है कि उसे ठंडा करने के लिए एक बोतल के बराबर पानी की आवश्यकता होती है। बड़े पैमाने पर, ये लागतें बढ़ती हैं। 2027 तक, वैश्विक एआई क्षेत्र सालाना नीदरलैंड जितनी बिजली की खपत कर सकता है एक हालिया अनुमान. और में एक नया अध्ययन प्रकृति कम्प्यूटेशनल विज्ञान एक और चिंता की पहचान करता है: दुनिया में इलेक्ट्रॉनिक कचरे के बढ़ते ढेर में एआई का योगदान सबसे बड़ा है। अध्ययन में पाया गया कि अकेले जेनेरिक एआई अनुप्रयोग 2030 तक ग्रह पर 1.2 मिलियन से पांच मिलियन मीट्रिक टन इस खतरनाक कचरे को जोड़ सकते हैं, यह इस बात पर निर्भर करता है कि उद्योग कितनी तेजी से बढ़ता है।
इस तरह के योगदान से दुनिया भर में हर साल फेंके जाने वाले लाखों टन इलेक्ट्रॉनिक उत्पादों में इजाफा होगा। सेल फोन, माइक्रोवेव ओवन, कंप्यूटर और अन्य सर्वव्यापी डिजिटल उत्पादों में अक्सर पारा, सीसा या अन्य विषाक्त पदार्थ होते हैं। जब अनुचित तरीके से त्याग दिया जाता है, तो वे हवा, पानी और मिट्टी को प्रदूषित कर सकते हैं। संयुक्त राष्ट्र ने पाया कि 2022 में दुनिया का लगभग 78 प्रतिशत ई-कचरा लैंडफिल या अनौपचारिक रीसाइक्लिंग स्थलों पर जमा हो जाएगा, जहां मजदूर दुर्लभ धातुओं को निकालने के लिए अपने स्वास्थ्य को जोखिम में डालते हैं।
दुनिया भर में एआई बूम तेजी से भौतिक डेटा भंडारण उपकरणों, साथ ही ग्राफिक्स प्रोसेसिंग इकाइयों और अन्य उच्च-प्रदर्शन घटकों के माध्यम से एक साथ हजारों गणनाओं को संसाधित करने के लिए आवश्यक है। यह हार्डवेयर दो से पांच साल तक चलता है – लेकिन नए संस्करण उपलब्ध होते ही इसे अक्सर बदल दिया जाता है। नए अध्ययन के सह-लेखक, इज़राइल के रीचमैन विश्वविद्यालय के स्थिरता शोधकर्ता आसफ तज़ाचोर का कहना है कि इसके निष्कर्ष इस तकनीक के पर्यावरणीय प्रभावों की निगरानी करने और उन्हें कम करने की आवश्यकता पर जोर देते हैं।
इस समस्या में जेनेरिक एआई का कितना योगदान है, इसकी गणना करने के लिए, त्ज़ाचोर और उनके सहयोगियों ने बड़े भाषा मॉडल को चलाने के लिए उपयोग किए जाने वाले हार्डवेयर के प्रकार और मात्रा, इन घटकों के चलने की अवधि और जेनेरिक एआई क्षेत्र की विकास दर की जांच की। शोधकर्ताओं ने चेतावनी दी है कि उनकी भविष्यवाणी एक स्थूल अनुमान है जो कुछ अतिरिक्त कारकों के आधार पर बदल सकती है। उदाहरण के लिए, लेखकों के मॉडल की अपेक्षा अधिक लोग जेनेरिक एआई को अपना सकते हैं। इस बीच, हार्डवेयर डिज़ाइन नवाचार किसी दिए गए एआई सिस्टम में ई-कचरे को कम कर सकते हैं – लेकिन अन्य तकनीकी प्रगति सिस्टम को सस्ता और जनता के लिए अधिक सुलभ बना सकती है, जिससे उपयोग में संख्या बढ़ सकती है।
कैलिफोर्निया विश्वविद्यालय, रिवरसाइड के एक शोधकर्ता शाओली रेन कहते हैं, इस अध्ययन का सबसे बड़ा मूल्य एआई के व्यापक पर्यावरणीय प्रभावों पर ध्यान देने से आता है, जो जिम्मेदार एआई का अध्ययन करते हैं और नए शोध में शामिल नहीं थे। “हम शायद ये चाहते हैं [generative AI] कंपनियों को थोड़ा धीमा करना होगा,” वह कहते हैं।
कुछ देश ई-कचरे के उचित निपटान का आदेश देते हैं, और जो देश ऐसा करते हैं वे अक्सर इस पर अपने मौजूदा कानूनों को लागू करने में विफल रहते हैं। पच्चीस अमेरिकी राज्यों में ई-कचरा प्रबंधन नीतियां हैं, लेकिन कोई संघीय कानून नहीं है जिसके लिए इलेक्ट्रॉनिक्स रीसाइक्लिंग की आवश्यकता हो। फरवरी में मैसाचुसेट्स के डेमोक्रेटिक सीनेटर एड मार्की ने एक विधेयक पेश किया जिसके तहत संघीय एजेंसियों को ई-कचरे सहित एआई के पर्यावरणीय प्रभावों के लिए मानकों का अध्ययन और विकास करने की आवश्यकता होगी। लेकिन वह बिल, 2024 का आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस पर्यावरण प्रभाव अधिनियम (जो सीनेट में पारित नहीं हुआ है), एआई डेवलपर्स को अपनी स्वैच्छिक रिपोर्टिंग प्रणाली के साथ सहयोग करने के लिए बाध्य नहीं करेगा। हालाँकि, कुछ कंपनियाँ स्वतंत्र कार्रवाई करने का दावा करती हैं। माइक्रोसॉफ्ट और गूगल ने 2030 तक क्रमशः शुद्ध शून्य अपशिष्ट और शुद्ध शून्य उत्सर्जन तक पहुंचने का वादा किया है; इसमें संभवतः एआई-संबंधित ई-कचरे को कम करना या पुनर्चक्रण करना शामिल होगा।
एआई का उपयोग करने वाली कंपनियों के पास ई-कचरे को सीमित करने के लिए कई विकल्प हैं। उदाहरण के लिए, नियमित रखरखाव और अपडेट के माध्यम से या खराब हो चुके उपकरणों को कम-गहन अनुप्रयोगों में स्थानांतरित करके, सर्वर से अधिक जीवन निकालना संभव है। त्ज़ाचोर और उनके सह-लेखकों ने नए अध्ययन में बताया कि अप्रचलित हार्डवेयर घटकों के नवीनीकरण और पुन: उपयोग से कचरे में 42 प्रतिशत की कटौती हो सकती है। और अधिक कुशल चिप और एल्गोरिदम डिज़ाइन हार्डवेयर और बिजली के लिए जेनरेटर एआई की मांग को कम कर सकता है। अध्ययन लेखकों का अनुमान है कि इन सभी रणनीतियों के संयोजन से ई-कचरे में 86 प्रतिशत की कमी आएगी।
एक और समस्या यह भी है: संयुक्त राष्ट्र प्रशिक्षण और अनुसंधान संस्थान के ई-कचरा शोधकर्ता कीस बाल्डे का कहना है कि एआई उत्पादों को मानक इलेक्ट्रॉनिक्स की तुलना में रीसायकल करना अधिक कठिन होता है क्योंकि मानक इलेक्ट्रॉनिक्स में अक्सर बहुत अधिक संवेदनशील ग्राहक डेटा होता है। नए अध्ययन में शामिल न हों। लेकिन बड़ी तकनीकी कंपनियां उस डेटा को मिटाने और अपने इलेक्ट्रॉनिक्स का उचित तरीके से निपटान करने का जोखिम उठा सकती हैं, वह बताते हैं। व्यापक ई-कचरा पुनर्चक्रण के बारे में वह कहते हैं, “हां, इसमें कुछ लागत आती है, लेकिन समाज के लिए इसका लाभ कहीं अधिक बड़ा है।”
यह लेख पहली बार यहां प्रकाशित हुआ था अमेरिकी वैज्ञानिक. © साइंटिफिकअमेरिकन.कॉम. सर्वाधिकार सुरक्षित। अनुसरण करें टिकटॉक और इंस्टाग्राम, एक्स और फेसबुक.
