Una delle contraddizioni poco esplorate in tema di intelligenza artificiale riguarda l’impronta ambientale e l’impatto energetico di questo tipo di tecnologia.
Ma quali sono gli elementi da prendere in considerazione per riuscire a valutare la situazione?
Certamente, l’energia che viene utilizzata per mettere in moto tutto il sistema è strettamente connessa alla potenza dell’hardware. La stessa quantità di energia viene poi utilizzata al fine di educare l’algoritmo o per alimentare i data server.
Lo sviluppo dell’intelligenza artificiale generativa, quella che troviamo alla base di ChatGPT, ha bisogno di una grandissima potenza di calcolo. Dobbiamo tenere conto che l’intelligenza artificiale generativa usa alcune architetture che si basano su delle reti neurali, quindi prevede tantissimi parametri che dovranno essere in qualche modo addestrati.
In questa fase di addestramento, il consumo di energia è ai massimi livelli, visto che all’algoritmo dovranno essere forniti tantissimi esempi affinché possa apprendere.
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È noto che l’industria ITC abbia generato delle emissioni di carbonio pari a quelle emesse dal sistema di aviazione. Sappiamo bene, inoltre, che l’utilizzo di acqua fredda per raffreddare i data center e l’utilizzo di metalli rari per la costruzione dei componenti degli hardware rendono le nuove tecnologie non così green.
Alcune ricerche testimoniano come i data center cinesi vengano alimentati per il 73% da elettricità generata da carbone. Tutto questo rende evidente come la fonte energetica abbia un peso importante sull’impronta ecologica complessiva della tecnologia digitale.
È stato calcolato il consumo per l’addestramento di ChatGPT-3, ovvero 700.000 litri di acqua soltanto per raffreddare i server. Si pensi che scambiare 20 messaggi con ChatGPT equivale al consumo di mezzo litro d’acqua.
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Visto che l’intelligenza artificiale sta gradualmente diventando sempre più importante per lo svolgimento delle nostre attività, misurare l’impatto ambientale di tali meccanismi diviene fondamentale.
L’intelligenza artificiale, senza dubbio, comporta parecchi vantaggi, anche a livello ambientale. Per esempio, questo strumento può essere utilizzato nel settore petrolifero, migliorandone la sicurezza e le prestazioni operative, fornendo anche modelli di tipo predittivo.
Tuttavia si corre il rischio di andare incontro a contraddizioni, visto che l’intelligenza artificiale, nonostante i potenziali scopi positivi, diventa una lama a doppio taglio in assenza di una corretta valutazione dell’impronta ecologica e del reale fabbisogno energetico.
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