AI विस्तार के पीछे छिपा कचरा
AI उछाल को आमतौर पर कंप्यूटिंग क्षमता, पूंजीगत खर्च और उन्नत चिप्स की प्रतिस्पर्धा के संदर्भ में बताया जाता है। बहुत कम ध्यान उस कचरे के प्रवाह पर जाता है जो इन खरीदों के बाद आता है। Rest of World का एक नया लेख तर्क देता है कि AI अपनाने का अगला चरण वैश्विक ई-कचरा संकट को काफी बदतर बना सकता है, खासकर उन देशों के लिए जो पहले से ही समृद्ध अर्थव्यवस्थाओं से फेंके गए इलेक्ट्रॉनिक्स को संसाधित या स्वीकार करते हैं।
यह चेतावनी AI अवसंरचना के एक मूल तथ्य पर आधारित है: हार्डवेयर का चक्र तेज़, महंगा और अत्यधिक विशिष्ट है। GPUs, सर्वर और अन्य उच्च-प्रदर्शन प्रणालियाँ कुछ ही वर्षों में अप्रचलित हो सकती हैं, क्योंकि मॉडल बड़े होते जाते हैं और खरीदारी नए उपकरण-पीढ़ियों की ओर शिफ्ट होती है। स्रोत पाठ के अनुसार, कंप्यूटिंग उपकरणों का बदलाव-चक्र लगभग दो से पाँच वर्ष का है। इतना छोटा जीवनकाल ऐसे घटकों की एक निरंतर धारा बनाता है जो एक बाज़ार में व्यावसायिक रूप से वांछनीय नहीं रहते, लेकिन जिन्हें कहीं तो जाना ही होता है।
Nature Computational Science में 2024 के एक अध्ययन, जिसका लेख में उल्लेख किया गया है, ने अनुमान लगाया कि AI को तेज़ी से अपनाने से 2030 तक 12 लाख से 50 लाख मीट्रिक टन तक ई-कचरा बढ़ सकता है। इस दायरे का निचला सिरा भी ऐसे क्षेत्र में महत्वपूर्ण है जो पहले से ही भारी पर्यावरणीय और श्रम लागत पैदा कर रहा है। ऊपरी अनुमान यह संकेत देता है कि AI का भौतिक प्रभाव उद्योग के विस्तार के सबसे कम-चर्चित पक्षों में से एक बन सकता है।
बोझ उन जगहों तक क्यों जाएगा, जहां हार्डवेयर खरीदा जाता है, वहां नहीं रहेगा
लेख का तर्क है कि यह कचरा बड़े AI निवेश करने वाले देशों में सीमित नहीं रहेगा। इसके बजाय, यह औपचारिक निर्यात, गलत लेबल किए गए शिपमेंट और सेकंडहैंड चैनलों के ज़रिए विकासशील देशों की ओर बह सकता है। भारत इसका एक स्पष्ट उदाहरण है। स्रोत पाठ कहता है कि देश ने 2024 में लगभग 20 लाख टन ई-कचरा पैदा किया, जो पाँच वर्षों में 73% की वृद्धि है, और इसे दुनिया का तीसरा सबसे बड़ा ई-कचरा उत्पादक बनाता है। फिर भी, भारत में उत्पन्न ई-कचरे का लगभग 70% विदेशों से आता है।
संयुक्त राज्य अमेरिका को भारत सहित विकासशील देशों को भेजे जाने वाले ई-कचरे का प्रमुख स्रोत देश बताया गया है। कुछ निर्यात कानूनी रूप से पहुँचते हैं, जबकि कुछ को “used goods” या “donations” के रूप में भेजा जाता है, लेकिन वे अपने जीवनकाल के अंत में निकले होते हैं। यूरोप और संयुक्त राज्य अमेरिका भी एशिया और अफ्रीका की तुलना में प्रति व्यक्ति दो से तीन गुना अधिक ई-कचरा पैदा करते हैं, जिससे यह असमानता और स्पष्ट होती है कि इलेक्ट्रॉनिक्स सबसे अधिक कहाँ उपयोग किए जाते हैं और अक्सर कहाँ उन्हें अलग किया, मरम्मत किया या फेंका जाता है।
यह हस्तांतरण केवल लॉजिस्टिक्स की समस्या नहीं है। यह पर्यावरणीय जोखिम और श्रम जोखिम उन देशों पर डाल देता है जिनकी प्रवर्तन क्षमता कमजोर हो सकती है और जिनके पास औपचारिक रीसाइक्लिंग अवसंरचना कम हो सकती है। लेख नोट करता है कि कई प्राप्तकर्ता देशों में आयातित इलेक्ट्रॉनिक कचरे के पर्यावरणीय, स्वास्थ्य और श्रम प्रभावों से खुद को बचाने के लिए आवश्यक सार्वजनिक जागरूकता और मजबूत नियम नहीं हैं।
परिणाम वैश्विक तकनीकी आपूर्ति शृंखलाओं में एक परिचित पैटर्न है: उच्च-मूल्य वाला डिज़ाइन, तैनाती और मुनाफ़ा समृद्ध बाज़ारों में केंद्रित होता है, जबकि जीवन-समाप्ति के खतरे कहीं और धकेल दिए जाते हैं। AI इस पैटर्न को और तीव्र कर सकता है, क्योंकि इसकी हार्डवेयर आवश्यकताएँ विशेष रूप से भारी हैं और अपग्रेड की गति असामान्य रूप से आक्रामक है।
पुराने नियम मौजूद हैं, लेकिन प्रवर्तन अभी भी कमजोर है
स्रोत पाठ बेसल कन्वेंशन की ओर इशारा करता है, जो विकसित देशों से विकासशील देशों में खतरनाक कचरे के अवैध हस्तांतरण को रोकने के लिए बनाया गया अंतरराष्ट्रीय संधि-समूह है। यह संधि 1990 के दशक से लागू है, लेकिन लेख कहता है कि इसका कार्यान्वयन अभी भी अपर्याप्त है। यह कमजोरी 2018 की चीन की National Sword नीति के बाद अधिक स्पष्ट हुई, जब उसने अधिकांश विदेशी कचरा आयात पर प्रतिबंध लगा दिया। व्यापार समाप्त होने के बजाय, अमेरिका ने निर्यात को एशिया और अफ्रीका के अन्य देशों की ओर मोड़ दिया।
यह पुनर्निर्देशन AI के लिए महत्वपूर्ण है, क्योंकि यह दिखाता है कि जब एक गंतव्य बंद हो जाता है तो निपटान के रास्ते कैसे अनुकूलित हो जाते हैं। यदि AI हार्डवेयर का बदलाव-चक्र और तेज़ होता है, तो वैश्विक व्यवस्था अपने आप कचरा कम नहीं करेगी। वह बस उसे दूसरी जगह भेज सकती है। तब प्राप्तकर्ता देश इस दबाव को, अक्सर अनौपचारिक प्रसंस्करण नेटवर्क के माध्यम से, झेलते हैं।
लेख यह भी नोट करता है कि भारत में कई अमीर बाज़ारों की तुलना में उपकरण-केन्द्रित, मरम्मत-उन्मुख संस्कृति अधिक है। वहाँ उपकरणों की मरम्मत, पुनर्विक्रय या पुनर्निर्माण होने की संभावना अधिक रहती है। इससे उत्पाद का जीवन बढ़ सकता है और कुछ कचरा कम हो सकता है, लेकिन यह वैश्विक डंपिंग से पैदा हुई बड़ी संरचनात्मक असमानता को समाप्त नहीं करता। अंततः, मरम्मत किए गए इलेक्ट्रॉनिक्स भी जीवन के अंत तक पहुँचते हैं, और बड़ी मात्रा को सुरक्षित रूप से संभालने के लिए ऐसे सिस्टम और प्रवर्तन की ज़रूरत होती है, जिन्हें कई देश अभी भी विकसित कर रहे हैं।
उपलब्ध साक्ष्य क्या समर्थन करते हैं
- लेख में उद्धृत 2024 के अध्ययन के अनुसार, AI अपनाने से 2030 तक 12 लाख से 50 लाख मीट्रिक टन तक ई-कचरा बढ़ सकता है।
- भारत ने 2024 में लगभग 20 लाख टन ई-कचरा पैदा किया, जो पाँच वर्षों में 73% अधिक है।
- भारत में उत्पन्न ई-कचरे का लगभग 70% विदेशों से आता है।
- अमेरिका को भारत सहित विकासशील देशों को ई-कचरा भेजने का प्रमुख स्रोत देश बताया गया है।
- चीन की 2018 की National Sword नीति ने कचरे के प्रवाह को खत्म करने के बजाय उसे अन्य एशियाई और अफ्रीकी देशों की ओर मोड़ दिया।
बड़ा निष्कर्ष यह है कि AI की पर्यावरणीय लागतें केवल डेटा सेंटरों में ऊर्जा उपयोग और पानी की खपत तक सीमित नहीं हैं। हार्डवेयर निपटान भी कहानी का उतना ही महत्वपूर्ण हिस्सा बनता जा रहा है। जैसे-जैसे कंपनियाँ नए चिप्स और अधिक शक्तिशाली सर्वर लगाने की दौड़ में हैं, पुराना हार्डवेयर तेज़ी से प्रीमियम बाज़ार से बाहर हो रहा है। जीवन-समाप्ति प्रबंधन के लिए मज़बूत प्रवर्तन और स्पष्ट जिम्मेदारी के बिना, इस कचरे का बड़ा हिस्सा ऐसे स्थानों पर पहुँचने की संभावना है जहाँ सुरक्षा कम है।
इससे ई-कचरा उतना ही शासन का मुद्दा बन जाता है जितना पर्यावरण का। AI उद्योग अक्सर खुद को भविष्य की दक्षता के इंजन के रूप में पेश करता है। लेकिन अगर इसके भौतिक अवशेष कमजोर नियामक प्रणालियों में निर्यात कर दिए जाते हैं, तो लाभ असमान रूप से बंटेंगे और नुकसान परिचित रहेगा। Rest of World का यह लेख याद दिलाता है कि AI संक्रमण का एक भौतिक बाद-जीवन भी है। सवाल यह नहीं है कि फेंकी गई मशीनें कहीं जाएँगी या नहीं। सवाल यह है कि उन्हें संभालने के लिए किसे मजबूर किया जाएगा।
यह लेख Rest of World की रिपोर्टिंग पर आधारित है। मूल लेख पढ़ें.
Originally published on restofworld.org
