Quanto è sostenibile l’IA per il Pianeta?
Nuove tecnologie e ambiente
L’intelligenza artificiale rappresenta, a un tempo, un’opportunità e un rischio anche dal punto di vista dell’impatto ambientale.
Le applicazioni di IA consentono di misurare più facilmente la quantità di gas serra prodotta, fornendo un utile supporto alle azioni delle aziende e delle organizzazioni. Al contempo, però, contribuiscono esse stesse a inquinare, avendo un’impronta carbonica non indifferente. Per un verso, permettono di monitorare le emissioni di anidride carbonica, che spesso le aziende hanno difficoltà a calcolare, e di ottimizzare i processi produttivi. Per l’altro, l’attività di programmazione richiede un elevato dispendio di energia e risulta dunque altamente inquinante.
Occorrerebbe saperne calcolare bene costi e benefici in termini di emissioni di CO2, anche se non è affatto facile in funzione delle tante variabili in causa (progettazione, realizzo, manutenzione, consumi,…).
Partendo dall’aspetto in maggior misura positivo, oggi solo una piccolissima percentuale di imprese conosce la quantità di CO2 che produce nel proprio ciclo di prodotto o servizio, per via delle difficoltà nel misurare l’impatto sull’ambiente e dei costi considerevoli. L’utilizzo di applicazioni dotate di intelligenza artificiale consentirebbe di monitorare l’andamento delle emissioni, individuare le soluzioni più efficaci per ridurle in tempi rapidi, e diminuire notevolmente sia le emissioni sia i costi.
Dall’altra parte la digital sustainability mostra come tutte le nuove tecnologie digitali impattino molto più di quanto si possa immaginare sull’ambiente. Per calcolare il costo energetico totale del settore ICT, le stime variano in base alle assunzioni e al metodo di calcolo. Ma tutte concordano sul fatto che non sia affatto trascurabile.
In letteratura si trovano valori che vanno dal 5% al 10% dei consumi elettrici mondiali. Tradotto in energia primaria rende il consumo energetico dell’ICT paragonabile, se non superiore, a quello dell’aviazione. Ma soprattutto, il settore è in forte espansione e i recenti progressi nell’intelligenza artificiale hanno riproposto il problema, soprattutto in quanto basata sull’accesso a una vastissima quantità di dati e sull’utilizzo del cloud. Secondo uno studio dell’università del Massachusetts Amherst, negli Stati Uniti, sviluppare una singola intelligenza artificiale determina l’emissione di 284 tonnellate di anidride carbonica. Cinque volte l’impatto ambientale medio di un’automobile durante il suo intero ciclo di vita.
Ma la preoccupazione maggiore nasce dalla crescita per ora esponenziale nella complessità dei modelli IA di base (foundation models), che si traduce in richieste sempre più esose di capacità di calcolo e di memoria. Prima del 2010, la risorsa computazionale richiesta dall’addestramento cresceva in linea con la legge di Moore, raddoppiando ogni 20 mesi circa. Ma con l’avvento dei sistemi basati su apprendimento profondo (deep learning), si osserva un’accelerazione e il tempo di raddoppio si è contratto a sei mesi [Sevilla et al., 2022].
Che l’apprendimento richieda tempo ed energia è un fatto che riguarda anche l’essere umano. Semplificando al massimo, noi occidentali ingeriamo circa 2000 kcal al giorno. In 14 anni di vita, diciamo al termine delle scuole medie, avremo consumato circa 12 MWh e a 25 anni, al termine dell’università, circa 22 MWh. Con un’interpretazione più estensiva, tutta la nostra esperienza contribuisce a costruire quello che sappiamo, non solo le ore passate sui libri. Potremmo però togliere le ore di sonno, considerandole pari a circa un terzo delle totali, per arrivare a dire che, alla fine della scuola media, uno studente avrà speso al massimo 8 MWh di energia per sapere quello che sa e alla, fine dell’Università, circa 15 MWh. Si tratta di un’approssimazione, ma d’altra parte anche il consumo energetico di un centro di calcolo non è dovuto unicamente alla computazione. Infatti a tutto ciò che riguarda più l’apprendimento e la gestione dei dati, c’è da aggiungere anche un’imponente infrastruttura fisica per funzionare, costituita da dispositivi terminali, centri di calcolo e reti di telecomunicazione.
Quindi per equilibrare il peso degli impatti ambientali tra aspetti positivi e negativi, forse si dovrà far richiesta tra qualche anno proprio all’IA, che, se non si sarà così evoluta verso un livello troppo umano, ci dichiarerà se è realmente sostenibile o ci racconterà una grossa bugia, per autotutelarsi.
FONTI:
https://fpsshare.it/intelligenza-artificiale-emissioni/?cli_action=1696927110.708
Il costo energetico della conoscenza: ecco l’impatto dell’IA sull’ambiente