हाल ही में, कैम्ब्रिज विश्वविद्यालय और चीनी अकादमी के शोधकर्ताओं ने 'नेचर' पत्रिका में एक ध्यान आकर्षित करने वाला लेख प्रकाशित किया, जिसमें भविष्यवाणी की गई है कि 2030 तक, जनरेटिव आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के तेजी से विकास के साथ, उद्योग हर साल 10 करोड़ से अधिक iPhone के बराबर इलेक्ट्रॉनिक कचरा उत्पन्न कर सकता है। शोधकर्ताओं ने कहा कि उनका उद्देश्य इस तेजी से फैलने वाली तकनीक के वास्तविक परिणामों को पहले से समझना है, न कि इसके उपयोग को सीमित करना।
चित्र स्रोत नोट: चित्र AI द्वारा उत्पन्न, चित्र प्राधिकरण सेवा प्रदाता Midjourney
लेख में, शोध टीम ने उल्लेख किया कि जबकि ऊर्जा खपत पहले से ही ध्यान का केंद्र बन गई है, इस प्रक्रिया से संबंधित भौतिक सामग्री और बेकार इलेक्ट्रॉनिक उपकरणों के कचरे को पर्याप्त ध्यान नहीं दिया गया है। उनका शोध AI सर्वरों की संख्या और उससे उत्पन्न इलेक्ट्रॉनिक कचरे की सटीक भविष्यवाणी करने का लक्ष्य नहीं है, बल्कि भविष्य की चुनौतियों के पैमाने को उजागर करने और संभावित परिपत्र अर्थव्यवस्था के समाधान पर चर्चा करने के लिए एक प्रारंभिक मोटे अनुमान प्रदान करना है।
शोधकर्ताओं ने विभिन्न वृद्धि परिदृश्य मॉडल अपनाए, जिसमें निम्न, मध्य, और उच्च वृद्धि मोड शामिल हैं, आवश्यक गणना संसाधनों और उनके जीवनकाल का विश्लेषण किया। परिणाम बताते हैं कि 2023 में 2600 टन इलेक्ट्रॉनिक कचरे से, 2030 तक, कचरे की मात्रा 4 लाख से 25 लाख टन के बीच बढ़ सकती है, जो कि हजार गुना वृद्धि हो सकती है।
यह उल्लेख करना आवश्यक है कि 2023 का 2600 टन डेटा थोड़ा भ्रामक हो सकता है, क्योंकि पिछले दो वर्षों में कई गणना अवसंरचनाएं तैनात की गई हैं, और ये अभी तक कचरे में शामिल नहीं की गई हैं। हालांकि, यह डेटा वास्तव में जनरेटिव AI की लहर के आने से पहले और बाद में इलेक्ट्रॉनिक कचरे में बदलाव का एक संदर्भ मानक हो सकता है।
शोधकर्ताओं ने इलेक्ट्रॉनिक कचरे की वृद्धि को कम करने के कुछ संभावित तरीकों का प्रस्ताव रखा, जैसे कि सर्वर के उपयोग का जीवन समाप्त होने के बाद उन्हें सीधे फेंकने के बजाय डाउनग्रेड करना, या उनके संचार और बिजली के घटकों का पुन: उपयोग करना। इसके अलावा, सॉफ़्टवेयर और दक्षता में सुधार विशेष चिप्स या GPU के प्रभावी उपयोग के समय को बढ़ा सकता है। शोध में उल्लेख किया गया है कि नवीनतम चिप्स पर तेजी से अपडेट करना लाभकारी हो सकता है, क्योंकि यदि समय पर अपडेट नहीं किया गया, तो कंपनियों को मूल रूप से एक उच्च अंत GPU का काम पूरा करने के लिए दो निम्न प्रदर्शन GPU खरीदने की आवश्यकता हो सकती है, जिससे इलेक्ट्रॉनिक कचरे का उत्पादन बढ़ेगा।
इन कम करने वाले उपायों को अपनाने के माध्यम से, शोधकर्ताओं ने अनुमान लगाया है कि इलेक्ट्रॉनिक कचरे की उत्पत्ति को 16% से 86% तक कम किया जा सकता है। हालांकि, इस कमी को प्राप्त करना अधिकतर इस बात पर निर्भर करता है कि क्या ये उपाय अपनाए जाएंगे और उनकी कार्यान्वयन शक्ति कितनी होगी। यदि प्रत्येक H100 चिप विश्वविद्यालय के कम लागत वाले अनुमान सर्वरों में उपयोग जारी रख सकती है, तो भविष्य में इलेक्ट्रॉनिक कचरे का दबाव काफी कम हो जाएगा; इसके विपरीत, यदि केवल दसवें हिस्से की चिप्स का पुन: उपयोग किया गया, तो इलेक्ट्रॉनिक कचरे की समस्या गंभीर बनी रहेगी।
मुख्य बिंदु:
🌍 2030 तक, जनरेटिव AI हर साल 10 करोड़ से अधिक iPhone के बराबर इलेक्ट्रॉनिक कचरा उत्पन्न कर सकता है।
♻️ शोधकर्ताओं ने इलेक्ट्रॉनिक कचरे की उत्पत्ति को कम करने के लिए डाउनग्रेडिंग और घटकों के पुन: उपयोग का सुझाव दिया।
📊 इलेक्ट्रॉनिक कचरे की उत्पत्ति को 16% से 86% तक कम किया जा सकता है, यह उपायों के अपनाने और कार्यान्वयन पर निर्भर करता है।
