Yapay Zeka ve Döngüsel Ekonomi: fırsatlar ve riskler

bir ScienceDirect'te yayınlanan son çalışma AI'nın dairesel iş modelleri için bir motor haline geldiğini gösteriyor. Tahmine dayalı analitik, gerçek zamanlı izleme ve akıllı otomasyon gibi kapasiteler, neredeyse algoritma dairesel mimarmış gibi, üretim zincirlerinin yeniden üretilmesi, yeniden kullanılması ve yeniden kullanılması için yeniden tasarlanmasına yardımcı olur. Ancak riskler var: İyi döngüsellik göstergeleri olmadan, vaat bir serap haline gelebilir.

Ürünlerin ve malzemelerin yaşam döngüsünü izlemek ve yapay zekanın yalnızca doğrusal olanı optimize etmek değil, döngüleri gerçekten kapatmasını sağlamak için net metriklere ihtiyacımız var. Gerçek hayatta bu, kullanım, geri dönüş, yeniden kullanım, israfa ve ürün yaşam döngüsüne dikkat edilmesi ve algoritmaların doğru teşhisi koyduğuna güvenmek anlamına gelir. Her şey teknolojik çiçekler değildir. 

Bir başka ilginç kırpma, Ellen MacArthur Vakfı tarafından McKinsey'in desteğiyle yapılan bir araştırmadan geliyor: AI'nın üç cephede döngüselliği hızlandırabileceğini gösteriyorlar - tasarım, yeni iş modelleri ve altyapı optimizasyonu. Günlük hayatımıza dönüşüyor: AI, kullanım ömrünün sonunda kendini parçalayan ambalajlar oluşturmaya, ürünlerin kullanım ömrünü uzatan kiralama sistemlerini ve hatta tükettiğimiz her şeyi geri dönüştürmek ve geri dönüştürmek için karmaşık tersine lojistik bile yardımcı olabilir.

Kazançlar somut: 2030 yılına kadar 127 milyar US$127 milyar ve elektronikte yılda US$90 milyar. Öğrenen ve uyum sağlayan bir sistemde, gerçek paranın kurtarılmasından ve geri dönüştürülmesinden bahsediyoruz. Başka bir deyişle, dijitalleştirilmiş döngüsellik aynı zamanda rekabet gücü ve karlılıktır - bu da tüm bunları kapitalist bir dünyada daha da karşı konulmaz hale getirir. 

ve hadi gidelim Tartışmayı onaylamak için Harvard Business Review: Shirley Lu ve George Serafeim'e göre, dünya trilyonlarca değer vaat eden döngüselliğe rağmen, yalnızca düşük değer, yüksek ayırma maliyeti ve izlenebilirlik eksikliği gibi engellere düşüyor.

çıkış? AI ile çok pratik üç cephede hızlandırın: ürünlerin kullanım ömrünü uzatın, daha az hammadde kullanın ve geri dönüştürülmüş malzemelerin kullanımını artırın: AI, şirketin sahip olmaya devam ettiği ve tüketicinin gerçek kullanım döngüsünü uzatan bir hizmet olarak güncellemeleri (iPhone gibi) veya ürün eylemleriyle yüksek kullanım ömrünü korumaya yardımcı olabilir. Bu bir reçete, sadakat, kullanılan ürüne değer verir ve teknoloji sadece pahalı bir lüks haline gelmediği sürece daha döngüsel ve karlı bir ekonomiyi zorlar. 

Noktaları bağlamamız gereken yer burasıdır.  Döngüsel ekonomi bize malzeme ve enerji akışlarını yeniden düşünmeyi, verimlilik aramayı, israfı ortadan kaldırmayı ve sistemleri yenilemeyi öğretir. Ancak AI hakkında konuştuğumuzda bir paradoksla karşı karşıyayız: döngüsellik için çözümleri ve fırsatları hızlandırabilir (ör. akışları haritalamak, geri dönüşüm zincirlerini tahmin etmek, ters lojistiği optimize etmek, atık sıcak noktaları belirlemek ve hatta yeni malzemeler üzerinde araştırmaları hızlandırmak gibi), ancak bilinçli olarak kullanılmazsa çevresel etkileri de artırabilir.

Bazı riskler arasında, AI'nın çevresel ayak izini (veri merkezlerinde artan enerji ve su tüketimi ile), E-atık (çip, sunucu ve süper makineler için yarış, elektronik atık dağları ve kritik minerallerin madenciliği) ve dijital eşitsizlik (gelişme ülkeleri, faydalara adil erişim olmadan pahalı teknolojilere bağımlı olabilir) vurgulayabiliriz.

Büyük zorluk dengede. Döngüsellik hizmetinde bir AI'ya ihtiyacımız var, tersi değil. Çevresel krizi ağırlaştırmak yerine yapay zekanın çözümün etkili bir parçası olmasını nasıl sağlarsınız? Eleştirel ruhu korumamız gerekiyor. Teknolojik yutturmaca kendimizi kaptıramayız. Seçme zamanı: Eşitsizlikleri ve çevresel baskıları derinleştiren bir yapay zeka mı yoksa döngüsel ekonomiye geçişi artıran bir yapay zeka mı istiyoruz?

İyimser olmaya çalışıyorum. Daha düşük enerji tüketimi ve kaynakların daha iyi kullanılmasıyla süreçlerin daha verimli olma eğiliminde olduğuna inanıyorum.

Bugün bir ikilem gibi görünen şey - daha fazla enerji talebi demekti - gelecekte dengelenebilir, çünkü etkileri azaltmak ve sistemleri yenilemek için algoritmalar yazmak için kullanılan aynı yaratıcılık uygulandığı sürece. AI'yı çok dikkatli gözleri ve sağlam kriterleri olan döngüselliğin stratejik bir müttefiki olarak kullanabiliriz: şarj verimliliği, izlenebilirlik ve şeffaf metrikler. 

Gerçek zeka, yalnızca kod satırlarında veya işlem hızında ölçülmez. Çevre alanında, sadece dairesellik, bu zekanın sadece yapay değil, gerçek olmasını sağlayacaktır. Sonunda, zorluk sadece bir yapay zeka yaratmak ve izlemekle ilgili değil, aynı zamanda döngüsel bir zeka da olacak.

*Isabela Bonatto, dairesel hareketin bir elçisidir. Sosyo-çevre yönetiminde on iki yıldan fazla deneyime sahip çevre mühendisliği alanında biyolog ve doktora. 2021'den beri Kenya'da yaşıyor ve burada BM kurumları, hükümetler, özel sektör ve sivil toplum kuruluşları ile ortaklaşa sosyo-çevre projelerinde danışman olarak çalışıyor. Yörünge, teknik-bilimsel bilgiyi kapsayıcı sosyal uygulamalarla birleştirir, doğal kaynak yönetimini, kamu politikalarını, döngüsel yeniliği ve topluluk eğitimini birleştiren girişimler geliştirir.