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Estudo revela que IA pode produzir milhões de toneladas de lixo eletrônico até 2030

O rápido crescimento da inteligência artificial generativa exige atualizações frequentes de hardware e tecnologia de chips, deixando o equipamento existente obsoleto Uma análise global descobriu que a inteligência artificial generativa pode criar cerca de 1.000 vezes mais lixo eletrônico até o início da próxima década. Sem nenhuma medida de redução de resíduos, o lixo eletrônico […]

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Isso seria equivalente à população mundial projetada em 2030 de 8,5 bilhões de pessoas jogando fora quase dois iPhones cada / Reprodução / SCMP

O rápido crescimento da inteligência artificial generativa exige atualizações frequentes de hardware e tecnologia de chips, deixando o equipamento existente obsoleto

Uma análise global descobriu que a inteligência artificial generativa pode criar cerca de 1.000 vezes mais lixo eletrônico até o início da próxima década.

Sem nenhuma medida de redução de resíduos, o lixo eletrônico da IA teria um crescimento significativo – de 2.600 toneladas em 2023 para 2,5 milhões de toneladas em 2030, disseram os cientistas.

Isso seria equivalente à população mundial projetada em 2030 de 8,5 bilhões de pessoas jogando fora quase dois iPhones cada.

A rápida ascensão da IA generativa requer atualizações frequentes de hardware e tecnologia de chip, muitas vezes tornando obsoletos os equipamentos eletrônicos existentes.

Esses equipamentos contêm metais tóxicos, incluindo chumbo e cromo, que são perigosos para a saúde e o meio ambiente, bem como metais preciosos, como ouro, prata e platina, que poderiam ser potencialmente reciclados.

“Nossas descobertas indicam que esse fluxo de lixo eletrônico pode aumentar, potencialmente atingindo um acúmulo total de 1,2 a 5 milhões de toneladas durante 2020 a 2030”, disseram os pesquisadores da Academia Chinesa de Ciências e da Universidade Reichman em Israel.

“Esso pode ser intensificado no contexto de restrições geopolíticas sobre importações de semicondutores e a rápida rotatividade de servidores para economia de custos operacionais”, escreveram eles em um artigo publicado no periódico revisado por pares Nature Computational Science em 28 de outubro.

Com informações do South China Morning Post

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