Quanto inquina l'intelligenza artificiale?

L’intelligenza artificiale (AI) rappresenta una delle più grandi rivoluzioni tecnologiche del nostro tempo, con applicazioni che spaziano dalla sanità alla finanza, fino all’automazione industriale. Tuttavia, dietro la sua crescente diffusione si nasconde un problema spesso sottovalutato: il suo impatto ambientale.

Alimentare e addestrare modelli di AI richiede enormi quantità di energia, contribuendo significativamente alle emissioni di CO2.

Ma fino a che punto l’AI inquina davvero? E come possiamo ridurre il suo impatto ambientale?

L’intelligenza artificiale: tra sostenibilità e inquinamento

L’AI è un’arma a doppio taglio in termini di sostenibilità. Da un lato, consente alle aziende di misurare con precisione la loro impronta di carbonio e di ottimizzare processi produttivi, riducendo sprechi ed emissioni. Dall’altro, la sua stessa esistenza comporta un elevato dispendio energetico, principalmente per l’addestramento dei modelli e l’alimentazione dei data center.

Secondo una ricerca della University of Massachusetts Amherst, addestrare un singolo modello di intelligenza artificiale può generare fino a 284 tonnellate di CO2, un valore equivalente a cinque volte le emissioni medie di un’automobile durante il suo intero ciclo di vita. E questo riguarda solo la fase di addestramento, senza contare il consumo energetico necessario per mantenere in funzione i server che eseguono le AI.

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Quanto inquina l’addestramento dell’AI?

La creazione di un’intelligenza artificiale avanzata comporta diversi passaggi, tutti ad alto consumo energetico:

Raccolta e pre-elaborazione dei dati: l’AI utilizza enormi quantità di dati, che devono essere raccolti, elaborati e puliti prima di essere utilizzati per l’addestramento.
Addestramento del modello: è la fase più energivora. I modelli di deep learning vengono eseguiti su potenti GPU e TPU, che lavorano ininterrottamente per giorni o settimane, consumando energia pari a quella necessaria per alimentare migliaia di abitazioni.
Implementazione e utilizzo: una volta addestrata, l’AI continua a consumare energia per fornire risposte in tempo reale, eseguendo milioni di operazioni al secondo.

Il consumo energetico delle AI: dati concreti

Alcune delle cifre più allarmanti riguardano proprio il consumo di energia dei modelli AI:

ChatGPT-3 ha consumato energia pari a quella necessaria per l’intero ciclo di vita di cinque automobili.
Generare una singola immagine con un modello AI può consumare la stessa energia necessaria per caricare completamente uno smartphone.
Se solo il 10% degli impiegati americani utilizzasse un chatbot AI per scrivere un’e-mail alla settimana, il consumo idrico dei data center raggiungerebbe i 435 milioni di litri all’anno, equivalenti al fabbisogno idrico di un milione di persone per un giorno e mezzo.

L’impatto ambientale dei data center

Gran parte dell’inquinamento prodotto dall’intelligenza artificiale è legato ai data center, le gigantesche infrastrutture che ospitano server e unità di calcolo necessarie per l’elaborazione dei dati. Questi centri consumano enormi quantità di energia, generando calore che richiede ulteriore energia per il raffreddamento.

Secondo uno studio dell’Università della California, i data center potrebbero raddoppiare i costi sanitari pubblici associati all’inquinamento atmosferico, superando addirittura quelli dell’industria siderurgica americana.

Inoltre, la crescente domanda energetica sta spingendo colossi come Amazon, Google e Microsoft a progettare soluzioni alternative, tra cui piccoli reattori nucleari e impianti di energia rinnovabile dedicati.

AI e consumo idrico: un problema sottovalutato

Oltre al consumo energetico, un’altra questione poco discussa è l’elevato utilizzo di acqua da parte delle infrastrutture AI. I server necessitano di sistemi di raffreddamento avanzati, che spesso utilizzano torri di raffreddamento ad acqua.

Secondo uno studio del Washington Post, una semplice e-mail di 100 parole generata da ChatGPT può consumare più di mezzo litro d’acqua. Se questa tecnologia venisse adottata su scala globale, il consumo idrico dei data center potrebbe diventare un problema ambientale di primo piano.

Quanto inquina davvero l’AI rispetto agli esseri umani?

Un’analisi interessante è stata condotta da Scientific Reports, che ha confrontato il consumo energetico di un’AI con quello di un essere umano che esegue lo stesso compito. Lo studio ha evidenziato che, per compiti complessi come la scrittura di testi lunghi o la generazione di immagini dettagliate, l’AI può risultare fino a 1.500 volte più efficiente dal punto di vista energetico rispetto a un operatore umano.

Questo perché un essere umano necessita di cibo, riscaldamento, elettricità per il proprio ambiente di lavoro, oltre al tempo necessario per l’apprendimento e l’esperienza. Tuttavia, l’AI raggiunge questa efficienza solo dopo la fase di addestramento, che rimane estremamente energivora.

Soluzioni per ridurre l’impatto ambientale dell’AI

Nonostante l’elevato consumo energetico, esistono diverse strategie per rendere l’AI più sostenibile:

Uso di energie rinnovabili: grandi aziende stanno investendo in impianti solari ed eolici per alimentare i data center.
Ottimizzazione degli algoritmi: migliorare l’efficienza dei modelli AI riduce il tempo di addestramento e il consumo energetico.
Server più efficienti: lo sviluppo di nuove architetture hardware riduce i consumi senza compromettere le prestazioni.
Regolamentazioni ambientali: politiche più stringenti potrebbero spingere le aziende a ridurre le emissioni e migliorare la sostenibilità ambientale dei loro sistemi AI.

Le prospettive future

L’intelligenza artificiale è una tecnologia straordinaria, ma il suo impatto ambientale non può essere ignorato. I modelli di AI richiedono enormi quantità di energia e risorse idriche, contribuendo in modo significativo alle emissioni di gas serra. Tuttavia, con investimenti mirati e politiche più stringenti, è possibile bilanciare innovazione e sostenibilità, riducendo l’impatto dell’AI senza rinunciare ai suoi benefici.