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Il dibattito sull’impatto ambientale dell’intelligenza artificiale (IA) è diventato sempre più urgente, soprattutto a seguito della crescente dipendenza da modelli complessi e data center energivori. Il gigante tecnologico Google, con la sua vasta gamma di servizi basati sull’IA, si trova al centro di questo esame. Le recenti rivelazioni sui consumi energetici del modello Gemini hanno suscitato interrogativi sulla reale sostenibilità delle promesse di innovazione “verde”. Esaminiamo criticamente le cifre, le metodologie e le implicazioni di questa complessa realtà.

L’impatto Energetico di Gemini: Un’analisi Approfondita

Google ha divulgato dati relativi al consumo energetico di Gemini, indicando che una singola query di testo consuma 0,24 wattora, equivalenti a circa nove secondi di visione televisiva. Questa cifra, apparentemente modesta, è stata presentata come prova dell’efficienza del modello. Tuttavia, è essenziale contestualizzare questi numeri all’interno di un quadro più ampio. La metodologia utilizzata, la “contabilità carbonica basata sul mercato”, considera gli investimenti in energia rinnovabile, il che potrebbe non riflettere accuratamente l’impatto reale dei data center. Ad esempio, un data center alimentato principalmente da combustibili fossili potrebbe essere considerato “verde” grazie agli investimenti in progetti sostenibili altrove. Questa pratica solleva dubbi sulla trasparenza e sull’integrità delle valutazioni ambientali.

Inoltre, i dati si concentrano esclusivamente sulle query di testo, ignorando il consumo energetico più elevato associato alla generazione di immagini e video. La nozione di un “prompt medio” non tiene conto delle variazioni di consumo legate a richieste complesse che richiedono una potenza di elaborazione significativamente maggiore. Le stime indipendenti dell’Agenzia Internazionale dell’Energia (IEA) prevedono un aumento del 127% nel consumo di elettricità dei data center entro il 2030, il che sottolinea la necessità di transizione verso fonti rinnovabili. Questi dati evidenziano la discrepanza tra le dichiarazioni ottimistiche e la crescente domanda di energia. Il rapporto sulla sostenibilità di Google indica un aumento dell’11% delle emissioni totali nel 2024 e un aumento del 51% rispetto al 2019, suggerendo che le attività di cloud computing e intelligenza artificiale contribuiscono in modo significativo all’impronta ecologica dell’azienda.

La questione della metodologia di calcolo impiegata da Google assume un’importanza cruciale. La “contabilità carbonica basata sul mercato” può infatti mascherare l’impatto reale dei data center, poiché si basa sugli investimenti in energia rinnovabile piuttosto che sull’effettivo approvvigionamento energetico dei centri di elaborazione dati. Questo sistema contabile permette, ad esempio, a un data center alimentato principalmente da combustibili fossili di apparire “verde” sulla carta, grazie a investimenti compensativi in progetti di energia pulita realizzati altrove. In sostanza, l’azienda ottiene dei “crediti” che, in termini di comunicazione, le permettono di vantare un’impronta ambientale inferiore, senza però che vi sia una reale corrispondenza con l’energia utilizzata per far funzionare i suoi sistemi. Questa opacità rende difficile una valutazione oggettiva dell’effettivo impatto ambientale e solleva interrogativi sulla trasparenza delle pratiche aziendali.

L’omissione dei dati relativi alla generazione di immagini e video è un’ulteriore criticità. I dati forniti da Google si concentrano esclusivamente sui comandi testuali, tralasciando un aspetto fondamentale dell’IA moderna: la sua capacità di creare contenuti visivi complessi. La generazione di immagini e video richiede una potenza di calcolo significativamente maggiore rispetto all’elaborazione di testi, con un conseguente aumento del consumo energetico. L’assenza di dati specifici su questo tipo di attività rende incompleta la valutazione dell’impatto ambientale complessivo dell’IA di Google. Si tratta di una lacuna informativa importante, che impedisce una comprensione precisa e realistica del consumo energetico complessivo. Per avere un quadro completo, sarebbe necessario conoscere il dispendio energetico per la creazione di contenuti multimediali complessi, così da poter valutare in modo più accurato l’impronta ecologica dell’IA.

La natura stessa del concetto di “prompt medio” solleva ulteriori dubbi. L’utilizzo di un valore medio per stimare il consumo energetico ignora la variabilità intrinseca delle richieste all’IA. Comandi più complessi, che richiedono un’elaborazione più sofisticata e l’accesso a maggiori risorse, avranno inevitabilmente un impatto energetico superiore. Concentrarsi su un valore medio rischia di sottostimare il consumo complessivo, soprattutto in considerazione del fatto che molte applicazioni dell’IA sono basate su interazioni complesse e prolungate. Per avere un quadro più realistico, sarebbe necessario analizzare la distribuzione del consumo energetico in base alla complessità dei comandi, piuttosto che affidarsi a una semplice media che potrebbe nascondere picchi significativi di dispendio energetico.

Le proiezioni indipendenti, come quelle formulate dall’Agenzia Internazionale dell’Energia (IEA), forniscono un contesto cruciale per valutare le dichiarazioni di Google. Le stime dell’IEA prevedono un aumento del 127% nel consumo di elettricità dei data center entro il 2030. Questo dato sottolinea l’urgenza di una transizione massiccia verso fonti di energia rinnovabile per alimentare la crescente infrastruttura digitale. La discordanza tra le affermazioni di Google e le proiezioni indipendenti solleva interrogativi sulla completezza e l’accuratezza delle informazioni fornite. È fondamentale che le aziende tecnologiche si confrontino con stime esterne e forniscano dati trasparenti e verificabili per consentire una valutazione obiettiva del loro impatto ambientale.

Un’analisi del report sulla sostenibilità di Google rivela un quadro preoccupante. Nonostante i miglioramenti nell’efficienza di modelli specifici come Gemini, le emissioni totali dell’azienda hanno continuato ad aumentare, con un incremento dell’11% nel 2024 e del 51% rispetto al 2019. Questo dato suggerisce che la crescente attività nel cloud computing e nell’intelligenza artificiale sta contribuendo in modo significativo all’impronta ecologica complessiva. È evidente che gli sforzi per migliorare l’efficienza di singoli modelli non sono sufficienti a compensare l’aumento del consumo energetico derivante dalla crescita esponenziale dei servizi digitali. La sostenibilità non può essere ridotta a semplici ottimizzazioni tecnologiche, ma richiede un approccio sistemico che tenga conto dell’intero impatto ambientale delle attività aziendali.

Strategie di ‘Greenwashing’ e AI washing

Nel panorama attuale, le aziende tecnologiche ricorrono sempre più spesso a strategie di “greenwashing” per migliorare la propria immagine pubblica senza apportare cambiamenti sostanziali alle proprie pratiche. Una tattica emergente è l’”AI washing”, ovvero l’esagerazione o la falsificazione dell’uso dell’IA nei propri prodotti o servizi per ottenere un vantaggio competitivo. Le aziende possono affermare che i loro prodotti sono basati sull’IA anche quando questa gioca un ruolo minimo, ingannando i consumatori e gli investitori. Questo approccio sfrutta l’interesse del pubblico per l’IA per creare un’aura di innovazione e sostenibilità senza un reale fondamento.

Il concetto di “AI washing” è intrinsecamente legato al più ampio fenomeno del greenwashing, e ne rappresenta una sua specifica declinazione nel contesto dell’intelligenza artificiale. Proprio come il greenwashing consiste nel presentare un’immagine ecologicamente responsabile di un’azienda o di un prodotto senza che vi siano reali azioni a supporto di tale affermazione, l’AI washing consiste nel gonfiare le capacità e l’impatto dell’IA utilizzata in un determinato contesto. Questo può avvenire attraverso dichiarazioni vaghe e non verificabili, oppure attraverso l’utilizzo di termini altisonanti e tecnicamente imprecisi, con l’obiettivo di impressionare il pubblico e gli investitori. L’analogia tra i due fenomeni è evidente: in entrambi i casi, si tratta di una strategia di marketing che punta a sfruttare un trend del momento (la sostenibilità ambientale o l’IA) per migliorare la propria immagine, senza però un reale impegno a favore di un cambiamento concreto.

Le aziende possono ricorrere all’AI washing in diversi modi. Ad esempio, possono dichiarare di utilizzare algoritmi di machine learning avanzati per ottimizzare i consumi energetici dei propri data center, quando in realtà si tratta di semplici sistemi di monitoraggio e controllo. Oppure, possono affermare che i propri prodotti sono in grado di risolvere problemi ambientali complessi grazie all’IA, quando in realtà si tratta di soluzioni parziali e limitate. In alcuni casi, l’AI washing può addirittura sfociare nella vera e propria disinformazione, con la diffusione di notizie false o fuorvianti sulle capacità dell’IA e sul suo impatto positivo sull’ambiente.

Le conseguenze dell’AI washing possono essere significative. Innanzitutto, può scaturire un senso di inganno in consumatori e investitori, i quali potrebbero perdere fiducia nelle aziende che non mantengono le loro promesse. In secondo luogo, può frenare l’autentico progresso nel settore dell’IA, poiché le risorse vengono dirottate verso iniziative prive di un effettivo valore innovativo. Infine, può contribuire a creare una percezione distorta dell’IA, alimentando aspettative irrealistiche e generando disillusione quando le promesse non vengono mantenute.

Gli investitori istituzionali sono particolarmente preoccupati per il rischio di AI washing. Questi soggetti, che gestiscono ingenti patrimoni per conto di fondi pensione, assicurazioni e altri enti, sono sempre più attenti alla sostenibilità degli investimenti e cercano di evitare aziende che utilizzano pratiche ingannevoli. Per questo motivo, stanno sviluppando strumenti e metodologie per valutare in modo più accurato l’effettivo utilizzo dell’IA da parte delle aziende e per individuare i casi di AI washing. Un approccio consiste nel privilegiare le aziende che generano una quota significativa dei propri ricavi da attività legate all’IA, e che dimostrano un impegno concreto per la trasparenza e la responsabilità nell’utilizzo di questa tecnologia.

Per contrastare l’AI washing, è fondamentale promuovere una maggiore trasparenza e responsabilità nell’utilizzo dell’IA. Le aziende devono essere chiare e precise nel descrivere le capacità e i limiti dei propri prodotti e servizi basati sull’IA, evitando affermazioni vaghe e non verificabili. Inoltre, è necessario sviluppare standard e certificazioni che consentano di valutare in modo oggettivo l’impatto ambientale e sociale dell’IA, e di premiare le aziende che adottano pratiche sostenibili e responsabili. Solo attraverso un impegno congiunto da parte di aziende, investitori, istituzioni e società civile sarà possibile garantire che l’IA venga utilizzata in modo etico e sostenibile, a beneficio di tutti.

Nel contesto specifico dei data center, le strategie di greenwashing possono assumere diverse forme. Ad esempio, le aziende possono vantare l’utilizzo di energia rinnovabile per alimentare i propri data center, senza però specificare la percentuale effettiva di energia pulita utilizzata, o senza considerare l’impatto ambientale della produzione e dello smaltimento dei pannelli solari o delle turbine eoliche. Oppure, possono affermare di aver implementato sistemi di raffreddamento efficienti, senza però fornire dati concreti sul risparmio energetico ottenuto, o senza considerare l’impatto sull’utilizzo delle risorse idriche. In alcuni casi, le aziende possono addirittura ricorrere a pratiche di “offsetting”, ovvero compensare le proprie emissioni di carbonio investendo in progetti di riduzione delle emissioni altrove, senza però ridurre effettivamente il proprio impatto ambientale. L’utilizzo di “crediti di carbonio” ottenuti tramite progetti di riforestazione o di energia rinnovabile in paesi in via di sviluppo può, in alcuni casi, rivelarsi una strategia poco efficace e persino dannosa, se i progetti non vengono realizzati correttamente o se hanno un impatto negativo sulle comunità locali.

Per smascherare le strategie di greenwashing e AI washing, è fondamentale analizzare attentamente le informazioni fornite dalle aziende, verificando la veridicità dei dati e la concretezza delle azioni intraprese. È importante diffidare delle affermazioni vaghe e generiche, e richiedere dati specifici e verificabili sull’impatto ambientale e sociale delle attività aziendali. Inoltre, è utile confrontare le informazioni fornite dalle aziende con quelle provenienti da fonti indipendenti, come organizzazioni non governative, istituti di ricerca e agenzie governative. Solo attraverso un’analisi critica e un approccio scettico sarà possibile distinguere le aziende che si impegnano realmente per la sostenibilità da quelle che si limitano a “verniciare di verde” la propria immagine.

Chi Paga il Prezzo: Impatto Locale e Zone di Sacrificio

Mentre l’IA promette progressi tecnologici, è essenziale riconoscere i costi ambientali e sociali associati alla sua infrastruttura. Le comunità che ospitano i data center spesso sopportano l’onere di questi costi, affrontando l’inquinamento atmosferico, l’esaurimento delle risorse idriche e l’aumento dei costi energetici. Il caso del supercomputer “Colossus” di Elon Musk a Memphis, alimentato da turbine a gas metano che emettono ossidi di azoto in aree già gravate da problemi respiratori, illustra come lo sviluppo dell’IA possa avere un impatto negativo sulle comunità vulnerabili. La mancanza di un dialogo aperto con il pubblico, di approfondite valutazioni ambientali e di chiarezza ha suscitato forte sdegno e contrarietà tra i residenti e gli attivisti. La NAACP, supportata dal Southern Environmental Law Center, ha intentato un’azione legale per violazione del Clean Air Act, sulla base di questi abusi.

La costruzione di un campus IA da 500 MW in Lombardia, alimentato a gas con cattura della CO2, solleva ulteriori interrogativi. Chi controllerà l’energia dell’IA? E quali aree verranno designate come nuovi siti di sacrificio? La crescente domanda di energia per alimentare l’IA rischia di creare nuove disuguaglianze ambientali, gravando su comunità già svantaggiate. È fondamentale che lo sviluppo dell’IA avvenga in modo equo e sostenibile, evitando di scaricare i costi ambientali e sociali su coloro che sono meno in grado di sopportarli. La pianificazione e la localizzazione dei data center devono tenere conto delle esigenze e delle preoccupazioni delle comunità locali, garantendo la partecipazione pubblica e la trasparenza nei processi decisionali. Inoltre, è necessario promuovere lo sviluppo di tecnologie IA a basso impatto ambientale, che consumino meno energia e utilizzino risorse in modo più efficiente.

L’impatto dei data center si estende ben oltre i confini delle comunità che li ospitano. L’utilizzo massiccio di risorse idriche per il raffreddamento dei server può causare problemi di scarsità idrica in regioni già aride, mettendo a rischio l’agricoltura, l’approvvigionamento idrico per le popolazioni e gli ecosistemi locali. La produzione e lo smaltimento dei componenti hardware, come chip e schede madri, generano una quantità enorme di rifiuti elettronici, che spesso vengono esportati in paesi in via di sviluppo, dove vengono smaltiti in modo inadeguato, causando danni ambientali e sanitari. L’estrazione dei minerali necessari per la produzione dei chip, come il litio, il cobalto e il tantalio, può avere un impatto devastante sull’ambiente e sulle comunità locali, causando deforestazione, inquinamento delle acque e violazioni dei diritti umani. È fondamentale che le aziende tecnologiche si assumano la responsabilità dell’intero ciclo di vita dei propri prodotti, dalla progettazione alla produzione, all’utilizzo e allo smaltimento, adottando pratiche di economia circolare e garantendo il rispetto dei diritti umani e dell’ambiente in tutte le fasi del processo.

La transizione verso un’IA sostenibile richiede un approccio integrato che tenga conto di tutti questi aspetti. Non è sufficiente concentrarsi sull’efficienza energetica dei singoli algoritmi o sull’utilizzo di energia rinnovabile per alimentare i data center. È necessario ripensare l’intero modello di sviluppo dell’IA, promuovendo l’innovazione tecnologica a basso impatto ambientale, l’utilizzo efficiente delle risorse, la trasparenza e la responsabilità sociale. Le aziende tecnologiche devono collaborare con i governi, le organizzazioni non governative, le comunità locali e gli esperti per sviluppare standard e certificazioni che garantiscano la sostenibilità dell’IA, e per promuovere un dibattito pubblico informato sui rischi e le opportunità di questa tecnologia. Solo attraverso un impegno congiunto sarà possibile garantire che l’IA venga utilizzata a beneficio di tutti, senza compromettere il futuro del pianeta e delle comunità che lo abitano.

La giustizia ambientale deve essere al centro di qualsiasi strategia per un’IA sostenibile. Le comunità che subiscono gli impatti negativi dello sviluppo dell’IA devono essere coinvolte nei processi decisionali e devono ricevere un’adeguata compensazione per i danni subiti. È necessario garantire che lo sviluppo dell’IA non aggravi le disuguaglianze esistenti, ma contribuisca invece a creare un futuro più equo e sostenibile per tutti. Questo richiede un cambiamento radicale nel modo in cui le aziende tecnologiche concepiscono il proprio ruolo nella società, passando da una logica puramente orientata al profitto a una logica di responsabilità sociale e ambientale. Le aziende devono riconoscere che il proprio successo dipende dalla salute del pianeta e dal benessere delle comunità, e devono impegnarsi a creare un valore condiviso che vada oltre il semplice profitto economico.

Verso un Futuro Sostenibile: Soluzioni Concrete e Responsabilità Condivisa

Di fronte a queste sfide, è imperativo adottare un approccio multiforme e proattivo per ridurre l’impronta ecologica dell’IA. Le aziende tecnologiche devono abbandonare le strategie di greenwashing e abbracciare la trasparenza, l’accuratezza e la responsabilità nei loro metodi di calcolo e nelle loro pratiche operative. Promuovere un dialogo pubblico informato, coinvolgendo esperti, attivisti ambientali e comunità locali, è essenziale per identificare soluzioni pratiche e garantire uno sviluppo tecnologico socialmente responsabile.

Il passaggio all’energia rinnovabile è un pilastro fondamentale della sostenibilità dei data center. L’alimentazione dei data center con fonti come l’energia solare, eolica e idroelettrica riduce drasticamente le emissioni di gas serra. L’ottimizzazione dei sistemi di raffreddamento, attraverso l’implementazione di tecnologie avanzate come il raffreddamento a liquido e l’utilizzo dell’aria esterna, minimizza il consumo di acqua ed energia. La virtualizzazione e il consolidamento dei server consentono un utilizzo più efficiente delle risorse, riducendo la necessità di hardware fisico. La progettazione di data center con un’attenzione intrinseca all’efficienza energetica, impiegando materiali sostenibili e sistemi di gestione intelligenti, è essenziale. Investimenti nella ricerca e sviluppo di componenti hardware a basso consumo energetico possono ridurre significativamente l’impatto ambientale complessivo.

L’adozione di principi di economia circolare, promuovendo la riparazione, il riuso e il riciclo dei dispositivi elettronici, riduce la quantità di rifiuti elettronici e la dipendenza dall’estrazione di nuove risorse. La trasparenza e la rendicontazione, attraverso la pubblicazione di dati chiari e verificabili sull’impatto ambientale, sono fondamentali per consentire una valutazione comparativa delle prestazioni e promuovere la responsabilità. L’implementazione di quadri normativi e incentivi che incoraggino pratiche sostenibili e scoraggino il greenwashing crea un ambiente favorevole all’innovazione responsabile. Questi interventi, combinati con un impegno per la giustizia ambientale e la responsabilità sociale, possono guidare lo sviluppo dell’IA verso un futuro più sostenibile e inclusivo.

L’adozione di queste soluzioni richiede un cambiamento culturale e strategico da parte delle aziende tecnologiche. Non è più sufficiente concentrarsi esclusivamente sull’efficienza economica e sull’innovazione tecnologica. È necessario integrare la sostenibilità ambientale e la responsabilità sociale nel core business, riconoscendo che il successo a lungo termine dipende dalla salute del pianeta e dal benessere delle comunità. Questo richiede un impegno per la trasparenza, la collaborazione e il dialogo con tutti gli stakeholder, inclusi i governi, le organizzazioni non governative, le comunità locali e gli esperti. Solo attraverso un approccio olistico e collaborativo sarà possibile garantire che l’IA venga utilizzata in modo etico e sostenibile, a beneficio di tutti.

La transizione verso un’IA sostenibile richiede anche un cambiamento di mentalità da parte dei consumatori. È importante che i cittadini siano consapevoli dell’impatto ambientale dei propri consumi digitali e che scelgano prodotti e servizi offerti da aziende impegnate per la sostenibilità. L’adozione di pratiche di consumo responsabile, come la riduzione dell’utilizzo di servizi cloud energivori, la riparazione e il riuso dei dispositivi elettronici, e la scelta di fornitori di energia rinnovabile, può contribuire a ridurre l’impronta ecologica complessiva dell’IA. Inoltre, è fondamentale che i consumatori richiedano maggiore trasparenza e responsabilità alle aziende tecnologiche, spingendole ad adottare pratiche più sostenibili e a rendere conto del proprio impatto ambientale e sociale.

In definitiva, la creazione di un futuro sostenibile per l’IA richiede un impegno congiunto da parte di aziende, governi, consumatori e società civile. Solo attraverso un approccio collaborativo e una visione condivisa sarà possibile garantire che l’IA venga utilizzata per risolvere i problemi più urgenti del nostro tempo, senza compromettere il futuro del pianeta e delle generazioni future.

Oltre l’Efficienza: Un Nuovo Paradigma per l’Intelligenza Artificiale

Come possiamo navigare la complessa realtà dell’impatto ambientale dell’IA in modo costruttivo? La risposta risiede in un cambiamento di prospettiva. Dobbiamo superare la semplice ricerca dell’efficienza e abbracciare un nuovo paradigma che metta al centro la sostenibilità, la responsabilità sociale e la giustizia ambientale. Questo implica un ripensamento profondo del modo in cui concepiamo, sviluppiamo e utilizziamo l’IA, tenendo conto delle conseguenze a lungo termine per il pianeta e per le comunità che lo abitano.

L’apprendimento automatico (Machine Learning), una delle fondamenta dell’IA moderna, si basa sull’addestramento di algoritmi con grandi quantità di dati per consentire loro di riconoscere schemi, fare previsioni e prendere decisioni. Questo processo, che può essere estremamente energivoro, richiede una quantità significativa di potenza di calcolo. Un approccio alternativo, noto come apprendimento federato (Federated Learning), consente di addestrare modelli di IA direttamente sui dispositivi degli utenti, senza la necessità di trasferire i dati a un server centrale. Questo non solo protegge la privacy degli utenti, ma riduce anche significativamente il consumo energetico, poiché l’elaborazione viene distribuita su una vasta rete di dispositivi.

L’applicazione di tecniche avanzate come l’apprendimento federato rappresenta un passo avanti significativo verso un’IA più sostenibile e responsabile. Tuttavia, la vera sfida consiste nel promuovere un cambiamento culturale che porti le aziende tecnologiche a considerare la sostenibilità come un valore fondamentale, non come un semplice strumento di marketing. Questo richiede un impegno per la trasparenza, la responsabilità e la collaborazione con tutti gli stakeholder, inclusi i governi, le organizzazioni non governative, le comunità locali e gli esperti. Solo attraverso un impegno congiunto sarà possibile garantire che l’IA venga utilizzata a beneficio di tutti, senza compromettere il futuro del pianeta e delle generazioni future.

E qui, cari lettori, sorge spontanea una riflessione. Se da un lato l’Intelligenza Artificiale promette di ottimizzare processi e di aiutarci a comprendere meglio il mondo che ci circonda, dall’altro ci pone di fronte a un bivio cruciale. Vogliamo davvero che il nostro progresso tecnologico si basi su un modello insostenibile, che sacrifichi l’ambiente e le comunità locali sull’altare dell’efficienza? Oppure siamo pronti a ripensare il nostro approccio, a privilegiare la responsabilità sociale e ambientale, e a costruire un futuro in cui l’Intelligenza Artificiale sia un motore di benessere per tutti, nel rispetto del pianeta che ci ospita? La risposta è nelle nostre mani.

Il Southern Environmental Law Center, in collaborazione con la NAACP, ha promosso un’azione legale formale accusando la società di aver violato i termini del Clean Air Act, in seguito a tali inosservanze.

La rapida espansione dell’intelligenza artificiale, con le sue promesse di rivoluzione e progresso, getta un’ombra crescente sul nostro pianeta. Uno studio recente condotto dall’UNESCO ha messo in luce un trend preoccupante: il fabbisogno energetico dei sistemi di intelligenza artificiale raddoppia all’incirca ogni 100 giorni. Questa crescita esponenziale, alimentata dalla diffusione di piattaforme come ChatGPT e dalla pervasiva integrazione dell’IA nella vita di tutti i giorni, sta mettendo a dura prova le risorse mondiali, sollevando urgenti interrogativi riguardo alla sostenibilità ambientale.
Questa notizia riveste un’importanza cruciale poiché porta alla luce un aspetto spesso sottovalutato della rivoluzione dell’IA: le sue ripercussioni sull’ambiente. Mentre celebriamo i traguardi tecnologici, è essenziale considerare i costi nascosti in termini di dispendio energetico, consumo idrico e dipendenza da minerali critici. Non affrontare adeguatamente questa sfida potrebbe compromettere gli sforzi globali verso la sostenibilità e accelerare il cambiamento climatico.

Un’Analisi Dettagliata del Consumo Energetico

I dati emersi dallo studio dell’UNESCO sono a dir poco inquietanti. Per fare un esempio, una singola interazione con ChatGPT richiede in media 0,34 Wh di energia elettrica, un valore che può superare di 70 volte quello di una ricerca tradizionale su Google. Considerando che ChatGPT gestisce circa un miliardo di richieste al giorno, il suo consumo annuo si attesta sui 310 GWh, equivalenti al fabbisogno energetico di tre milioni di persone in Etiopia.

Questi numeri non solo evidenziano l’enorme quantità di energia necessaria per alimentare i sistemi di IA, ma anche la disparità nell’accesso alle risorse energetiche a livello globale. Mentre le nazioni sviluppate beneficiano dei vantaggi dell’IA, i paesi in via di sviluppo potrebbero subire le conseguenze del suo elevato consumo energetico.

Strategie per un Futuro Sostenibile

Di fronte a questa sfida, l’UNESCO ha delineato una serie di strategie pratiche per ridurre il consumo energetico dei sistemi di IA. Tra le soluzioni proposte, risalta l’importanza di formulare input più brevi e specifici, riducendo la lunghezza delle istruzioni e preferendo l’uso di modelli ottimizzati per compiti specifici rispetto a quelli di carattere generale. Gli esperti stimano che l’implementazione di tali accorgimenti potrebbe portare a una diminuzione del consumo energetico fino al 90%, rappresentando un passo cruciale verso una gestione più responsabile delle risorse.

Altre strategie includono:

Promuovere la ricerca e lo sviluppo di algoritmi e hardware a basso consumo energetico.
Favorire l’utilizzo di fonti di energia rinnovabile per alimentare i data center.
Adottare politiche di “green computing” nelle aziende.
Educare gli utenti sull’impatto ambientale dell’IA e incoraggiare un uso più consapevole.

Verso un’Intelligenza Artificiale Responsabile: Un Imperativo Etico

La crescente domanda di energia per l’IA solleva interrogativi profondi sul futuro della sostenibilità e sulla nostra responsabilità nei confronti del pianeta. È indispensabile che sviluppatori, aziende, governi e utenti lavorino insieme per creare un ecosistema di IA più efficiente, equo e rispettoso dell’ambiente.

L’adozione di standard etici e linee guida chiare è fondamentale per garantire che l’IA sia sviluppata e utilizzata in modo responsabile. Ciò include la trasparenza nel consumo energetico, la valutazione dell’impatto ambientale e la promozione di pratiche di utilizzo sostenibili.

L’intelligenza artificiale ha il potenziale per trasformare il mondo in meglio, ma solo se affrontiamo le sfide ambientali che essa comporta con urgenza e determinazione.

*

Amici lettori, riflettiamo un attimo. L’articolo che abbiamo esplorato ci mette di fronte a una realtà ineludibile: l’intelligenza artificiale, per quanto affascinante e potente, ha un costo energetico significativo. Per comprendere meglio questa dinamica, possiamo introdurre un concetto fondamentale dell’IA: l’apprendimento automatico.

L’apprendimento automatico è il processo attraverso il quale un sistema di IA impara dai dati, migliorando le proprie prestazioni nel tempo. Questo processo richiede un’enorme quantità di calcoli, che a loro volta consumano energia. Più complesso è il modello di IA e più dati deve elaborare, maggiore sarà il suo fabbisogno energetico.

Ma non fermiamoci qui. Un concetto più avanzato, che si lega strettamente al tema dell’articolo, è quello dell’AI frugale. L’AI frugale si concentra sullo sviluppo di modelli di IA che siano efficienti dal punto di vista energetico e che richiedano meno risorse computazionali. Questo approccio mira a democratizzare l’accesso all’IA, rendendola disponibile anche in contesti con risorse limitate, e a ridurre il suo impatto ambientale.

Ora, vi invito a una riflessione personale: come possiamo, nel nostro piccolo, contribuire a un futuro dell’IA più sostenibile? Possiamo iniziare con semplici gesti, come formulare richieste più concise ai chatbot o scegliere applicazioni di IA che siano state progettate con un’attenzione particolare all’efficienza energetica. Ogni piccolo passo conta, e insieme possiamo fare la differenza.

L’avvento dell’intelligenza artificiale (IA) sta rimodellando profondamente la nostra esistenza, sia nella vita privata che professionale. Tuttavia, questa trasformazione tecnologica cela un effetto collaterale non trascurabile: un impatto ambientale significativo, spesso sottovalutato. Studi recenti e resoconti aziendali rivelano che l’addestramento e l’utilizzo di modelli di IA, in particolare i Large Language Models (LLM), generano considerevoli quantità di emissioni serra, ponendo interrogativi urgenti sulla reale sostenibilità di questa innovazione.

L’impronta di carbonio dell’intelligenza artificiale

Un gruppo di ricercatori dell’Università di Scienze Applicate di Monaco ha condotto un’indagine dettagliata sulle emissioni di CO2 derivanti da vari LLM. I risultati, pubblicati sulla rivista Frontiers in Communication, mettono in risalto come la metodologia di ragionamento dei modelli incida in modo significativo sul loro impatto ambientale. I modelli che impiegano processi di ragionamento complessi possono, infatti, produrre fino a 50 volte più emissioni di CO2 rispetto a quelli che si limitano a fornire risposte dirette.

La ricerca ha analizzato 14 LLM con un numero di parametri compreso tra 7 e 72 miliardi, valutati tramite un set di 1000 domande standardizzate. È emerso che i modelli basati sul ragionamento producono in media 543,5 token “pensanti” per domanda, contro i soli 37,7 dei modelli più semplici. Il modello Cogito, con 70 miliardi di parametri, ha dimostrato un’accuratezza dell’84,9%, ma ha anche rilasciato emissioni di CO2 tre volte superiori rispetto a modelli similari che si limitano a risposte immediate.

“Attualmente, osserviamo un chiaro compromesso tra accuratezza e sostenibilità insito nelle tecnologie LLM”, ha commentato Maximilian Dauner, primo firmatario dello studio. Questo commento del principale autore dello studio mette in luce la necessità di bilanciare la precisione dei modelli con le loro implicazioni ambientali.

Google e l’aumento delle emissioni

Il gigante tecnologico Google ha recentemente divulgato un rapporto ambientale che attesta un incremento del 49% nelle proprie emissioni di gas serra a partire dal 2019. Nel corso del 2023, le emissioni totali hanno raggiunto i 14,3 milioni di tonnellate di CO2, con un aumento del 13% rispetto all’anno precedente. Google ascrive questo aumento principalmente all’accresciuto fabbisogno energetico dei data center e della filiera, connesso all’integrazione dell’intelligenza artificiale nei suoi prodotti.

L’azienda è consapevole della difficoltà di conciliare l’innovazione nel campo dell’IA con la responsabilità ecologica. Per far fronte a questa problematica, Google sta investendo in infrastrutture ad alta efficienza energetica, come Trillium, la sua unità di elaborazione tensoriale (TPU) di sesta generazione, che è oltre il 67% più efficiente dal punto di vista energetico rispetto alla TPU v5e. Inoltre, Google ha sviluppato pratiche che possono ridurre significativamente l’energia necessaria per addestrare un modello di AI, fino a cento volte, e le emissioni associate, fino a mille volte.

Google ha preso l’impegno di dimezzare il proprio impatto inquinante entro il 2030. Per conseguire tale obiettivo, l’azienda sta lavorando su varie iniziative, tra cui:

Routing a basso consumo di carburante: utilizza l’AI per analizzare il traffico e suggerire il percorso più efficiente, contribuendo a ridurre le emissioni di gas serra.
Miglioramento delle previsioni: ha creato un modello AI idrologico globale per prevedere le inondazioni fino a sette giorni in anticipo, aiutando le comunità a prepararsi e rispondere agli eventi climatici estremi.
Gestione ottimale del flusso veicolare: Green Light è una soluzione basata sull’intelligenza artificiale che regola la sincronizzazione dei semafori per diminuire il traffico che si ferma e riparte e limitare il consumo di carburante.

Verso un futuro sostenibile

La crescente consapevolezza dell’effetto ambientale dell’AI sta incoraggiando aziende e ricercatori a cercare soluzioni innovative per abbattere le emissioni. È imperativo adottare un approccio più ponderato all’uso dell’AI, incoraggiando i modelli a fornire risposte concise quando è fattibile e limitando l’impiego di modelli ad elevate prestazioni alle mansioni che effettivamente richiedono tale potenza di calcolo. Inoltre, è essenziale investire in infrastrutture con un minore dispendio energetico e sviluppare metodologie di addestramento dei modelli che minimizzino il consumo di energia. La trasparenza e la rendicontazione delle emissioni di CO2 associate all’AI sono fondamentali per dare la possibilità agli utenti di compiere scelte consapevoli e sostenibili.

Un Imperativo Etico e Ambientale: Riconciliare Progresso e Sostenibilità

L’intelligenza artificiale rappresenta una delle più grandi promesse del nostro tempo, ma il suo sviluppo non può avvenire a scapito del nostro pianeta. La sfida che ci troviamo ad affrontare è quella di conciliare il progresso tecnologico con la sostenibilità ambientale. È imperativo che aziende, ricercatori e governi collaborino per sviluppare soluzioni innovative che riducano l’impatto ambientale dell’AI e garantiscano un futuro sostenibile per tutti.

Amici, riflettiamo un attimo. Avete presente il concetto di “backpropagation”? È un algoritmo fondamentale nell’addestramento delle reti neurali, che permette di calcolare il gradiente della funzione di costo rispetto ai pesi della rete e di aggiornarli di conseguenza. In parole povere, è il meccanismo che consente all’AI di imparare dai propri errori e migliorare le proprie prestazioni.

Ora, pensate a un concetto più avanzato come il “transfer learning”. Invece di addestrare un modello da zero, si parte da un modello pre-addestrato su un vasto dataset e lo si adatta a un compito specifico. Questo non solo riduce drasticamente il tempo e le risorse necessarie per l’addestramento, ma può anche migliorare l’accuratezza del modello.

Ecco, forse dovremmo applicare un po’ di “transfer learning” anche al nostro approccio all’AI. Invece di concentrarci esclusivamente sulle prestazioni, dovremmo considerare anche l’impatto ambientale e cercare di “trasferire” le nostre conoscenze e competenze in materia di sostenibilità allo sviluppo dell’AI. Dopotutto, il futuro dell’AI dipende dalla nostra capacità di renderla sostenibile. Non credete?
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Ecco la frase rielaborata:

Il firmatario principale dello studio, Maximilian Dauner, ha evidenziato che *le tecnologie LLM al momento presentano un indubbio trade-off tra esattezza dei risultati e rispetto dell’ambiente.*

Consumi energetici e l’ombra della Co2

L’avvento dell’intelligenza artificiale (AI) ha segnato un’era di trasformazione tecnologica, permeando diversi settori e offrendo soluzioni innovative a sfide complesse. Tuttavia, questa rivoluzione digitale porta con sé un costo nascosto: il suo significativo impatto ambientale. L’addestramento e l’implementazione di modelli di machine learning richiedono ingenti risorse energetiche, generando notevoli emissioni di CO2 che contribuiscono all’aggravamento del cambiamento climatico.

Nel cuore di questa problematica risiedono i data center, infrastrutture cruciali per l’alimentazione dell’AI, ma anche tra i maggiori consumatori di energia a livello globale. Questi centri elaborano e archiviano dati, alimentando gli algoritmi di machine learning e consentendo loro di apprendere e migliorare costantemente. Il processo di addestramento di modelli complessi, come GPT-3, Llama 2 e PaLM, richiede una quantità di energia paragonabile al consumo annuale di centinaia di famiglie. Uno studio del Politecnico di Milano ha stimato che l’addestramento di un singolo modello di AI può consumare energia equivalente a quella utilizzata da 260 famiglie in un anno, evidenziando l’entità del dispendio energetico.

Le emissioni di CO2 derivanti da questo consumo energetico contribuiscono in modo significativo all’impronta ecologica complessiva dell’AI. È importante notare che l’inferenza, ovvero l’uso quotidiano dei modelli di AI, rappresenta la quota maggiore del consumo energetico totale, raggiungendo l’80-90% del totale durante la vita di un modello. Ciò significa che anche dopo l’addestramento, l’utilizzo continuo dell’AI comporta un notevole impatto ambientale.

Le aziende del settore tecnologico, come Google, stanno assistendo a un aumento delle proprie emissioni di gas serra a causa della crescente domanda di potenza di calcolo per l’AI. Questo solleva preoccupazioni sulla sostenibilità a lungo termine dell’AI e sulla necessità di adottare misure per ridurre il suo impatto ambientale. La trasparenza e la responsabilità diventano quindi elementi chiave per garantire che l’innovazione tecnologica non avvenga a spese del nostro pianeta.

Strategie innovative per un’intelligenza artificiale sostenibile

Fortunatamente, esistono diverse strategie per ridurre l’impronta ecologica dell’AI e promuovere un approccio più sostenibile all’innovazione tecnologica. Queste strategie si concentrano sull’ottimizzazione degli algoritmi, sull’efficienza dell’hardware, sull’ottimizzazione operativa e sull’utilizzo di energie rinnovabili.

L’ottimizzazione algoritmica rappresenta un’area cruciale per la riduzione del consumo energetico dell’AI. Tecniche come il pruning (rimozione di connessioni non necessarie) e la quantizzazione (riduzione della precisione dei calcoli) possono ridurre la complessità dei modelli e il loro consumo energetico. Un codice ben scritto e ottimizzato può ridurre il consumo di risorse e il tempo di esecuzione delle applicazioni. Un codice realizzato con cura e messo a punto in modo adeguato può limitare l’utilizzo di risorse e la durata delle procedure applicative.

L’efficienza dell’hardware gioca un ruolo fondamentale nella riduzione dell’impatto ambientale dell’AI. L’utilizzo di chip ottimizzati per l’AI e la progettazione di architetture più efficienti possono migliorare significativamente l’efficienza energetica. Questi chip sono progettati specificamente per eseguire calcoli complessi richiesti dall’AI, riducendo al minimo il consumo di energia.

L’ottimizzazione operativa è un’altra strategia chiave per ridurre l’impatto ambientale dell’AI. L’esecuzione di carichi di lavoro AI quando l’energia rinnovabile è più disponibile (carbon-aware scheduling) e lo sviluppo di modelli più sostenibili (Green AI) possono contribuire a ridurre le emissioni di CO2. L’adozione di pratiche DevOps rappresenta un passo fondamentale verso l’integrazione delle strategie sostenibili nello sviluppo delle applicazioni, automatizzando i processi e riducendo gli sprechi.

L’utilizzo di energie rinnovabili è essenziale per alimentare i data center e ridurre drasticamente l’impatto ambientale dell’AI. L’energia solare, l’energia eolica e altre fonti rinnovabili possono fornire l’elettricità necessaria per alimentare i data center, riducendo la dipendenza dai combustibili fossili e le emissioni di gas serra.

Il ruolo cruciale della trasparenza e della collaborazione

La trasparenza e la collaborazione sono elementi fondamentali per affrontare l’impatto ambientale dell’AI in modo efficace. Le aziende tecnologiche devono essere trasparenti riguardo al loro consumo energetico e alle loro emissioni di CO2, consentendo una valutazione accurata del loro impatto ambientale. La collaborazione tra ricercatori, sviluppatori, aziende e governi è essenziale per sviluppare e implementare soluzioni innovative per un’AI più sostenibile.

Organizzazioni come Greenpeace svolgono un ruolo cruciale nel promuovere la trasparenza e la responsabilità nel settore tecnologico. Le campagne di Greenpeace spesso mirano a sensibilizzare l’opinione pubblica sui rischi legati all’estrazione di combustibili fossili e all’inquinamento atmosferico, incoraggiando le aziende a ridurre il loro impatto ambientale.

Un’analisi approfondita, favorita dall’uso di strumenti specifici, permette di avere una visione d’insieme chiara delle prestazioni ecologiche dei programmi e delle risorse IT.

Questi meccanismi possono acquisire dati in tempo reale riguardo elementi cardine, quali l’impiego di energia, lo sfruttamento delle componenti hardware e la produzione di emissioni di gas serra.

I team che si occupano dello sviluppo IT e della gestione devono collaborare sinergicamente per scoprire possibilità e soluzioni che siano ecosostenibili.

La cooperazione agevola la condivisione di competenza e idee, favorendo una comprensione più estesa sull’applicazione di iniziative IT ecologiche.

Accrescere la consapevolezza degli sviluppatori sui temi correlati alla sostenibilità è essenziale per stimolare la loro partecipazione e il loro impegno nello sviluppo ecosostenibile.

Gli sviluppatori possono avere un ruolo di primo piano nell’adozione di pratiche IT ecocompatibili, ma è di primaria importanza che comprendano le conseguenze delle loro scelte sulle risorse e sull’ecosistema.

Le aziende hanno la possibilità di predisporre workshop, incontri informativi e percorsi formativi per chiarire agli sviluppatori come progettare applicativi maggiormente efficienti sotto il profilo energetico e come ridurre lo spreco di risorse.

La cura nella progettazione dell’interfaccia e la rifinitura del codice possono esercitare un effetto vantaggioso sulla resa delle applicazioni.

DevOps, un approccio che connette lo sviluppo ( Development) con le attività IT ( Operations), aspira a potenziare la collaborazione fra i team e a rendere più performante l’intero ciclo di vita del software.

DevOps, un approccio che connette lo sviluppo ( Development) con le attività IT ( Operations), aspira a potenziare la collaborazione fra i team e a rendere più performante l’intero ciclo di vita del software.

Un orizzonte di progresso e responsabilità

L’intelligenza artificiale rappresenta un motore di progresso innegabile, capace di trasformare il nostro mondo in modi profondi e inimmaginabili. Tuttavia, questo potenziale trasformativo deve essere bilanciato con una profonda consapevolezza del suo impatto ambientale. Ridurre i consumi energetici e le emissioni di CO2 dell’AI non è solo una sfida tecnologica, ma anche un imperativo etico e una necessità economica.

Investire in soluzioni per un’AI più sostenibile non è solo una responsabilità nei confronti del nostro pianeta, ma anche un’opportunità per creare un futuro più prospero e resiliente. Un futuro in cui l’AI contribuisce al benessere umano e alla salute del nostro pianeta è possibile, ma richiede un impegno concreto e una visione a lungo termine. Le scelte che facciamo oggi determineranno il futuro dell’AI e il suo impatto sul mondo che ci circonda.

Un orizzonte in cui l’AI si integra armoniosamente con l’ambiente richiede un cambiamento di paradigma, un passaggio da un modello di sviluppo basato sull’efficienza a breve termine a un modello che privilegia la sostenibilità a lungo termine. Questo implica una maggiore attenzione all’utilizzo di energie rinnovabili, all’ottimizzazione degli algoritmi e alla progettazione di hardware efficiente dal punto di vista energetico.

Inoltre, è fondamentale promuovere una cultura della trasparenza e della collaborazione, in cui le aziende tecnologiche condividono le proprie conoscenze e risorse per affrontare le sfide ambientali comuni. Solo attraverso un impegno collettivo e una visione condivisa possiamo garantire che l’AI diventi una forza per il bene, contribuendo a un futuro più sostenibile per tutti.

L’adozione di pratiche DevOps rappresenta un passo fondamentale verso l’integrazione delle strategie sostenibili nello sviluppo delle applicazioni. DevOps, che combina lo sviluppo (Development) con le operazioni IT (Operations), mira a migliorare la collaborazione tra team e a ottimizzare l’intero ciclo di vita del software.

Riflessioni conclusive: L’AI tra etica e ambiente

Amici lettori, se siete arrivati fin qui, significa che l’argomento vi sta a cuore. E non potrebbe essere altrimenti, visto che stiamo parlando del futuro del nostro pianeta, intrecciato con lo sviluppo di una tecnologia sempre più pervasiva. Ora, senza entrare troppo nei tecnicismi, cerchiamo di capire un concetto base dell’AI che si lega strettamente al tema di questo articolo: il training set.

Immaginate di dover insegnare a un bambino a distinguere un albero da una casa. Gli mostrerete tante foto di alberi e tante foto di case. Ecco, il training set è proprio questo: un insieme di dati che vengono “dati in pasto” all’AI per farla imparare. Più il training set è ampio e variegato, più l’AI sarà precisa. Ma cosa succede se il training set è sbilanciato? Ad esempio, se mostriamo all’AI solo foto di case lussuose e alberi malati? L’AI imparerà a riconoscere solo quel tipo di case e di alberi, e fallirà quando si troverà di fronte a una casa modesta o a un albero rigoglioso. Questo ci porta a una riflessione importante: l’AI non è neutrale. Riflette i dati che le vengono forniti, e quindi i pregiudizi e le distorsioni di chi crea il training set.

E qui entra in gioco un concetto più avanzato: l’explainable AI (XAI). Si tratta di un ramo dell’AI che si occupa di rendere “comprensibili” le decisioni prese da un’AI. In altre parole, l’XAI cerca di spiegare perché un’AI ha fatto una determinata scelta. Questo è fondamentale per capire se un’AI sta prendendo decisioni basate su dati distorti o pregiudizi. Nel contesto dell’impatto ambientale dell’AI, l’XAI potrebbe aiutarci a capire perché un algoritmo di ottimizzazione energetica sta favorendo una determinata fonte di energia rispetto a un’altra. Forse perché il training set* era sbilanciato verso quella fonte, o forse perché l’algoritmo sta prendendo in considerazione solo i costi a breve termine, senza valutare l’impatto ambientale a lungo termine.

Ecco, spero che queste poche nozioni vi abbiano stimolato una riflessione personale. L’AI è uno strumento potentissimo, ma come tutti gli strumenti può essere usato bene o male. Sta a noi, come cittadini consapevoli, assicurarci che venga utilizzato in modo etico e responsabile, per un futuro in cui il progresso tecnologico vada di pari passo con la tutela del nostro pianeta.