人工智慧與循環經濟:機會與風險

一 最近的研究發表在 ScienceDirect 上 它表明人工智慧正在成為循環商業模式的驅動力。預測分析、即時監控和智慧自動化等功能有助於重新設計供應鏈以進行再生、再利用和再利用,幾乎就像演算法是循環架構師一樣。.

我們需要明確的指標來監控產品和材料的生命週期,並確保人工智慧實際上正在關閉週期,而不僅僅是優化線性。在現實生活中,這意味著擁有關於使用、返回、再利用、對廢物和產品生命週期的關注的正確指標,並相信演算法給出了正確的診斷。. 

另一個有趣的剪輯來自艾倫麥克阿瑟基金會在麥肯錫支持下的一項研究: 他們表明,人工智慧可以在三個方面加速循環--設計、新商業模式和基礎設施優化。融入我們的日常生活:人工智慧可以幫助創建在其使用壽命結束時自行拆卸的包裝,支援延長產品壽命的租賃系統,甚至複雜的逆向物流來回收和回收我們消耗的一切。.

成果是具體的:到 2030 年,食品領域每年將達到 1TP41,270 億美元,電子領域每年將達到 1TP4900 億美元。我們正在談論的是,在一個學習和適應的系統中,真正的資金將被節省和回收。也就是說,數位化循環性也是競爭力和獲利能力,這使得這一切在資本主義世界中更加不可抗拒。. 

我們會的 《哈佛商業評論》支持討論:根據雪莉·盧(shirley Lu)和喬治·塞拉菲姆(George Serafeim)的說法,世界仍然陷入提取物-產品-處置的線性循環,儘管循環性承諾價值數萬億美元,但它只是打破了諸如廢舊產品價值低、分離成本高和缺乏等障礙。的可追溯性。.

出路?在三個實用方面加速人工智慧:延長產品的使用壽命、減少原材料的使用並增加回收材料的使用:人工智慧可以透過更新(如 iPhone)或產品即服務行動來幫助維持高壽命,其中公司仍然是所有者和消費者“aluga”。這變成了收入、忠誠、重視所使用的產品,並且仍然推動更循環和有利可圖的經濟,前提是該技術不只是另一種昂貴的奢侈品。. 

循環經濟教導我們重新思考物質和能量流動,尋求效率,消除浪費並再生系統。但當我們談論人工智慧時,我們面臨著一個悖論:它可以加速循環的解決方案和機會(例如繪製流量圖、預測回收鏈、優化逆向物流、識別廢物熱點甚至加速新材料的研究),但如果不有意識地使用,它也會放大環境影響。.

在一些風險中,我們可以強調人工智慧(隨著資料中心能源和水消耗的增加)、電子廢棄物(晶片、伺服器和超級機器的競賽也會產生大量電子廢棄物,並對採礦業帶來壓力)的環境足跡。關鍵礦物)和數位不平等(發展中國家可能變得依賴昂貴的技術,而無法公平地獲得利益)。.

最大的挑戰是平衡。我們需要一個人工智慧來服務循環,而不是相反。如何確保人工智慧不是加劇環境危機,而是解決方案的有效組成部分?我們需要保持批判精神。我們不能讓自己只被科技炒作沖昏頭。是時候選擇了:我們想要一個加深不平等和環境壓力的人工智慧,還是一個加強向循環經濟轉型的人工智慧?

我試著保持樂觀。我相信流程往往會變得越來越高效,能源消耗會更低,資源會得到更好的利用。.

今天看來是一個困境"更多的人工智慧意味著更多的能源需求",只要應用用於編寫演算法的相同創造力來減少影響和再生系統,就可以平衡未來。我們可以將人工智慧作為循環的策略盟友,擁有非常細心的眼光和堅實的標準:充電效率、可追溯性和透明指標。. 

真正的智慧不僅僅透過程式碼行或處理速度來衡量。在環境領域,只有循環性才能確保這種智慧是真實的,而不僅僅是人為的。.

*伊莎貝拉·博納托是循環運動的大使。生物學家和環境工程博士,在社會環境管理方面擁有超過十二年的經驗。自 2021 年起,她居住在肯亞,與聯合國機構、政府、私營部門和民間社會組織合作,擔任社會環境計畫顧問。她的軌跡將技術科學知識與包容性社會實踐相結合,制定整合自然資源管理、公共政策、循環創新和社區培訓的措施。.