L’intelligenza artificiale (AI) ha innegabilmente portato vantaggi e sfide in vari settori. Sebbene l’intelligenza artificiale abbia fatto passi da gigante in campi come la sanità e l’astronomia, il suo impatto ambientale e i potenziali danni in altri settori sollevano interrogativi sui suoi benefici complessivi. La complessa interazione tra la tecnologia dell’intelligenza artificiale e i suoi effetti sull’ambiente sta suscitando una richiesta di maggiore ricerca e trasparenza.
La professoressa Teresa Heffernan della Saint Mary's University, ricercatrice nel campo dell'intelligenza artificiale, evidenzia le preoccupazioni sull'impatto ambientale dei grandi modelli linguistici (LLM) come Bard e ChatGPT di Google. Questi modelli, apprezzati per le loro funzionalità basate su testo, consumano una notevole energia di calcolo sia durante l'addestramento che durante l'utilizzo, contribuendo alle emissioni di carbonio.
La trasparenza è una questione chiave, e Heffernan sottolinea una mancanza di apertura riguardo a dati e processi. Valutando l’impatto ambientale dell’intelligenza artificiale, un recente rapporto del Canadian Institute for Advanced Research (CIFAR) si è concentrato sulle emissioni di anidride carbonica generate durante la formazione LLM. Il rapporto ha identificato tre fattori critici: tempo di addestramento del modello, consumo energetico dell’hardware e intensità di carbonio dalla rete energetica, che insieme determinano il consumo energetico dinamico degli LLM.
La ricerca ha rivelato sconcertanti emissioni di carbonio associate all’addestramento dei modelli di intelligenza artificiale. Durante l'allenamento, ad esempio, il GPT-3 di Microsoft ha emesso l'equivalente di 502 tonnellate di CO2, l'equivalente delle emissioni di 304 case in un anno. Allo stesso modo, Gopher di DeepMind, un LLM del 2021, ha rilasciato 352 tonnellate di CO2 durante la sua formazione. È importante sottolineare che le emissioni di carbonio continuano quando i modelli di intelligenza artificiale rispondono alle domande, contribuendo agli impatti ambientali continui.
I vari impatti ambientali delle applicazioni di intelligenza artificiale
Algoritmi più piccoli come Bloom, anche se apparentemente meno impattanti, producono comunque 19 chilogrammi di CO2 al giorno durante lo sviluppo. Ciò diventa sostanziale quando viene implementato in applicazioni rivolte agli utenti come le ricerche sul Web, portando a milioni di query quotidiane.
Oltre alle emissioni di carbonio, i sistemi di intelligenza artificiale esauriscono anche le riserve di acqua dolce poiché generano calore durante il funzionamento, rendendo necessario il raffreddamento. La ricerca della Cornell University ha indicato che i data center di Google hanno consumato 12,7 miliardi di litri di acqua dolce nel 2021, mentre un centro di formazione Microsoft GPT-3 ne ha utilizzati circa 700.000 litri. Anche una semplice interazione con modelli AI come ChatGPT può essere paragonata al consumo di una bottiglia d'acqua da 500 ml per rinfrescarsi.
Preoccupato per l'impatto ambientale dell'intelligenza artificiale, CTVNews.ca ha contattato le aziende menzionate nel rapporto. Microsoft, ad esempio, ha sottolineato il proprio impegno per la sostenibilità, promettendo investimenti nella ricerca per misurare l’uso dell’energia e l’impatto del carbonio, migliorando al contempo l’efficienza e facendo affidamento sull’energia pulita.
L'impegno di Microsoft verso la responsabilità ambientale
Sebbene il rapporto si concentri sugli LLM, anche altre applicazioni di intelligenza artificiale esercitano pressioni ambientali. David Rolnick, professore di informatica alla McGill University, ha sottolineato che l’impatto dell’intelligenza artificiale dipende dalla sua applicazione. L’intelligenza artificiale può essere uno strumento utile se utilizzata in applicazioni come il monitoraggio della deforestazione, ma può esacerbare i problemi ambientali, come nell’esplorazione di petrolio e gas.
Rolnick paragona l'intelligenza artificiale a un martello, sottolineando che il suo impatto dipende da come viene maneggiato. Molti algoritmi di intelligenza artificiale sono efficienti dal punto di vista energetico e svolgono un ruolo essenziale in vari settori, dalla produzione alla finanza.