研究者らによる最近の研究では、AI に関連する電子廃棄物の総量は2030 年までに 120 万トンから 500 万トンになる可能性があると推定されています。多くの企業が、まだ使える電子機器を処分しつつあります。
AI が水を過度に使用していることはすでに見てきました。たとえば、 100 語を生成するには水のボトル 3 本を使用しますが、これは GPT-4 の大きな問題の 1 つであり、 ChatGPT へのわずか 10 クエリで最大 1 リットルを無駄にすることが知られています。もう 1 つの深刻な問題はエネルギーの使用です。9 枚の画像を生成するだけで、携帯電話の 1 回の充電に相当します。
現在、国連世界電子廃棄物モニターのデータは、電子廃棄物の量がリサイクル努力をはるかに超えて増加していることを示しています。具体的には5倍の速さです。
リサイクルできない廃棄物
ザタカが収集した報告書の数字によると、 2019年には約5,360万トンが生成され、 2022年までにその数字は6,200万トンに達すると予想されています。
その廃棄物の多く（18トン）は、電子廃棄物管理システムのない低所得国または中所得国にあります。研究グラフに見られるように、環境に配慮した方法で収集およびリサイクルされた技術廃棄物はわずか 13.8 トンです。
「生成人工知能 (GAI) は、モデルのトレーニングと推論に大量の計算リソースを必要としますが、電子廃棄物 (e-waste) とその管理戦略に対する GIA の影響はまだ解明されていません」と報告書は説明しています。
半導体の輸入に対する地政学的な制限や、運用コストを節約するためのサーバーの急速な回転などの背景で、この傾向はさらに強まる可能性があります。
AI への支出は 2022 年から 2023 年の間に8 倍に増加し、250 億ドルを超えました。この資金の多くは、AI データセンターの構築と設備に正確に割り当てられています。 Xataka さんは、コンポーネントの交換は耐用年数、そして何よりもパフォーマンスによって制限されることを忘れないでください。多くの企業は、データ センターの容量を増やすために、NVIDIA やその他のメーカーの最新の GPU を組み込むことに関心を持っています。
考えられる解決策
国連は、電子廃棄物の収集とリサイクルを大幅に増やすには、公式セクターと非公式セクター間の大幅な協力と、非公式セクターの作業の正式化における重要な改善が必要であると考えています。
これには、特定の電子廃棄物法が存在しない高所得国における電子廃棄物の発生源分離を優先することや、効果的な収集スキームを確立することが含まれます。個別に収集された電子廃棄物は、環境に害を及ぼさない環境に優しいリサイクル業者に送られます。
既存のリサイクルシステムを導入している各国政府は、対象を絞った介入と適切な回収率の確立を通じて回収率を向上させることを優先すべきである。
そして最も重要なことは、すべての電子廃棄物問題に対する最も簡単な解決策は、やはり最初から電子廃棄物を作成しないことです。