L’IMPATTO AMBIENTALE DELLE IA: NON CI SONO SOLO I “CONTRO”

Torniamo a parlare di IA, indagando questa volta su un tema che viene spesso trascurato: il suo impatto ambientale.
L’IA ormai è entrata nel nostro quotidiano, semplificando – spesso gratuitamente – operazioni lavorative e quotidiane e offrendo anche divertimento.
Tuttavia, accanto ai numerosi vantaggi, emergono anche preoccupazioni, come le questioni legate al copyright, alla privacy degli utenti, e ai costi energetici dei complessi calcoli che questi modelli devono eseguire per essere addestrati o per rispondere alle nostre richieste.

ENERGIA ELETTRICA e CO²

Le intelligenze artificiali funzionano in cloud, passando quindi attraverso grandi server, che sono infrastrutture che richiedono energia e acqua.
Produrre l’energia elettrica necessaria comporta la produzione di gas come la CO2, a causa del fatto che la maggior parte dei Paesi produce energia elettrica partendo da combustibili fossili (tra cui gli USA, dove si trova la gran parte delle startup AI).

La Carnegie Mellon University ha calcolato che la generazione di una singola immagine con l’IA consuma la stessa energia necessaria per caricare uno smartphone. Elaborare 1.000 foto provoca la produzione della stessa quantità di CO2 emessa da una piccola auto per percorrere 6,6 km.
Se moltiplichiamo l’operazione per decine di migliaia di foto, le cifre salgono in modo allarmante. La cosa non è da sottovalutare, se consideriamo che solo ChatGPT è utilizzato da 10 milioni di persone al giorno, e che in generale i modelli di IA generativa sono sempre più popolari e vengono interpellati miliardi di volte al giorno.

La generazione di un testo consuma invece l’84% in meno di elettricità rispetto a una foto. Ad ogni modo scrivere un’email di 100 parole con GPT-4 richiedere circa 0,14 kWh, che equivale a tenere accese 14 lampadine LED per un’ora. Non solo l’utilizzo delle IA da parte degli utenti provoca emissioni: anzi, la fase più energivora è quella di creazione e addestramento di un modello: l’intero processo “pesa” circa 3oo tonnellate di CO2.
Per es: l’energia usata per creare ChatGPT-3 è stata pari a quella consumata dal ciclo-vita di 5 automobili, dalla produzione alla rottamazione e con 200.000 km di percorrenza.

IL CONSUMO DI ACQUA

Per quanto riguarda il consumo idrico, i server necessitano di essere raffreddati per funzionare in modo sicuro ed efficiente. Il loro calore viene ceduto all’acqua tramite torri di raffreddamento. L’acqua utilizzata in parte evapora e in parte viene riciclata 3-10 volte prima di essere scaricata in fogna.
Si stima che una mail di 100 parole scritta da ChatGPT-4 consumi mezzo litro d’acqua, mentre l’addestramento di ChatGP3 ne avrebbe richiesti 3,5 milioni di litri.
Teniamo ben presente che se l’energia elettrica può essere prodotta da fonti rinnovabili, l’acqua è invece una risorsa limitata e scarsa in molte aree del mondo.

NON CI SONO SOLO I “CONTRO”

Confrontando l’energia consumata dalle IA e quella necessaria ad un essere umano per portare a termine uno stesso compito, il risultato potrebbe comunque essere a favore dell’AI: i modelli IA hanno grandi picchi di consumo ma rispondono in tempi brevissimi, mentre un artista o uno scrittore impiegherebbe diverse ore per terminare un lavoro ed utilizzerebbe comunque elettricità (produzione di cibo, riscaldamento, altre necessità).
Anche gli anni di studi per poter produrre lavori di qualità implicano investimenti di tempo ed energie: così come formare modelli AI è un processo energivoro, anche la nostra formazione è costosa.

Per eseguire compiti che prevedono il trattamento di enormi quantità di dati, l’IA è più veloce ed efficace e ciò permette di abbattere i tempi e di conseguenza anche il consumo di energia.
Bisogna quindi chiedersi sempre quanto sarebbe costato fare “dal vero” una operazione.
Per esempio, l’impatto ambientale per creare “dal vero” una fotografia pubblicitaria di un’automobile, che necessiterebbe di luci, dello spostamento di persone (che arriverebbero sul set magari in aereo), di catering, etc, sarebbe molto superiore rispetto a quello derivante dalla generazione di quella stessa immagine con l’IA.

Se l’IA viene usata per generare contenuto inutile allora il suo impatto ecologico non è giustificato, diversamente potrebbe anzi ridurlo.
Inoltre nel futuro l’IA consumerà sempre meno, grazie allo sviluppo di modelli più maturi ed efficienti, e poi il costo maggiore che è quello iniziale di addestramento, viene ammortizzato con l’utilizzo.

LE SOLUZIONI

In vista della crescente domanda di servizi basati sull’IA occorrerà trovare soluzioni per ridurne il pesante costo ambientale.
Servirà investire nelle energie rinnovabili – cosa che sempre più aziende che operano nell’IA stanno facendo – e nella ricerca di modelli più efficienti che richiedano meno dati e consumino meno risorse. Posizionare i data center in luoghi con climi freschi aiuterebbe a ridurre il consumo idrico.

Sarà prezioso anche il contributo degli utenti, che dovranno utilizzare questi strumenti in modo consapevole, limitandone l’uso non necessario.
Come sempre capita, a volte il problema non è la tecnologia in sé, ma l’utilizzo che ne facciamo.