Le promesse di sostenibilità dell’intelligenza artificiale e le dure realtà della terra

Il rapporto tra intelligenza artificiale e clima è più complicato di quanto si possa pensare. È perché questa relazione è tesa con i requisiti energetici dei modelli di intelligenza artificiale. I grandi modelli linguistici (LLM), che sono i sistemi back-end dietro i chatbot come ChatGPT, sono troppo assetati di energia e consumano troppa potenza di calcolo rispetto alle loro controparti di ricerca.

Costi ambientali e consumi energetici

Il costo ambientale per il funzionamento di questi modelli richiede molta elettricità e acqua. L’impronta di carbonio di tutta l’elettricità consumata da questi modelli è decisamente eccessiva e relativamente sconosciuta a causa dei diversi tipi di fonti di generazione di energia elettrica utilizzate dalle reti che alimentano i data center in diversi luoghi in cui questi modelli sono archiviati e operano.

Il CEO di OpenAI, Sam Altman, uno dei nomi più importanti nel settore dell’intelligenza artificiale, ha affermato che l’intelligenza artificiale potrebbe apportare numerosi benefici agli esseri umani, come la cura del cancro e la risoluzione dei problemi climatici. Anche l’amministratore delegato di Microsoft, Satya Nadella, ha espresso opinioni simili nella sua lettera agli azionisti dello scorso anno, evidenziando il cambiamento climatico come la questione determinante della nostra generazione. Menzionando l’intelligenza artificiale, ha detto,

“può essere un potente acceleratore nell’affrontare la crisi climatica”.

Fonte: Thestreet .

Anche Jensen Huang, CEO di Nvidia, la pensa in modo simile e, come Nadella, secondo lui, l'intelligenza artificiale porterà a scoperte scientifiche e di ricerca sul clima. Nonostante queste visioni ottimistiche, le realtà sul campo sono piuttosto diverse, almeno in relazione all’impatto climatico.

Si dice che Llama 3, l'ultimo modello di Meta, emetta 2.290 tonnellate di anidride carbonica solo durante il suo addestramento, ora confrontatelo con un'auto media alimentata a gas, che emette una tonnellata di anidride carbonica per ogni 2.500 miglia percorse, secondo l'US Environmental. Agenzia per la Protezione (EPA).

Fonte: Spglobal .

Le promesse di sostenibilità dell'intelligenza artificiale

Google ha fissato l’obiettivo di ridurre le proprie emissioni di carbonio a un livello netto pari a zero entro il 2030, obiettivo che potrebbe essere parzialmente raggiunto attraverso la compensazione delle emissioni di carbonio. L’emissione di carbonio di Google è stata di 10,2 milioni di tonnellate nel 2022, per capirlo basti considerare la Finlandia, dove l’intero Paese ha emesso 45,8 milioni di tonnellate di anidride carbonica nello stesso anno e quello con una popolazione di 5,5 milioni di persone.

L’altro importante indicatore di impatto climatico è l’acqua, che nello stesso anno Google ha consumato 5,6 miliardi di galloni, con un aumento anno su anno del 20%. La maggior parte di quest'acqua è stata utilizzata dai suoi data center. Google ha affermato che sostituirà il 120% dell’acqua consumata entro il 2030, ma secondo un rapporto ne ha sostituita solo il 6% nello stesso anno.

Anche il vicepresidente di Microsoft per l'energia, Boby Hollis, ha espresso le stesse opinioni e ha affermato che l'azienda continuerà a investire nelle energie rinnovabili e in altri sforzi per raggiungere i propri obiettivi ecologici. Il massiccio utilizzo di energia da parte dell'intelligenza artificiale non è sconosciuto al settore: a gennaio, su tutti i media è stata diffusa la dichiarazione di Sam Altman, in cui sottolineava che l'intelligenza artificiale avrà presto bisogno di scoperte energetiche.

Secondo una ricercatrice di intelligenza artificiale e sostenibilità , Sasha Luccioni, gli LLM sono una tendenza che tutti cercano di vedere cosa rimane, e lei vede più computer e più consumo di energia. Ma alcuni esperti sostengono che dobbiamo pensare al rapporto costi-benefici di questi grandi modelli. Affermano che l’impatto climatico derivante dalla formazione e dal funzionamento di un modello molto ampio può essere giustificato se tale modello può essere utilizzato per avere un impatto ambientale positivo molto più ampio.

La storia originale può essere vista qui .

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