Nonostante i numerosi vantaggi offerti dai moderni modelli di intelligenza artificiale, come ChatGPT, ci sono anche molteplici preoccupazioni, tra cui la questione delle fonti primarie, le violazioni dei diritti d’autore e la privacy degli utenti. Tuttavia, uno degli aspetti meno considerati è rappresentato dal costo energetico connesso allo sviluppo e all’utilizzo di tali modelli. I server necessari per effettuare calcoli complessi impiegati nella generazione di testi o immagini richiedono una quantità significativa di energia. Uno studio condotto da Hugging Face in collaborazione con la Carnegie Mellon University ha rilevato che produrre una singola immagine utilizzando modelli grafici AI richiede, in pochi istanti, una quantità di energia equivalenti al ciclo di ricarica di uno smartphone completo. Con il crescente utilizzo di questi sistemi per svariate attività quotidiane, tra cui la gestione delle email e la produzione di contenuti, è evidente che si tratta di questioni di grande rilevanza.
Le emissioni di CO2 legate all’AI
Il tema della carbon footprint dell’intelligenza artificiale è fondamentale: le emissioni di CO2 derivanti da questi modelli dipendono principalmente dal dispendio energetico dei server e dalla tipologia di fonti energetiche utilizzate. In paesi che si avvalgono maggiormente di risorse rinnovabili o di energia nucleare, il livello di anidride carbonica emesso è significativamente inferiore rispetto a nazioni che fanno affidamento sui combustibili fossili, come gli Stati Uniti, dove sono localizzate molte startup del settore AI.
È importante notare che la carbon footprint non si limita al semplice utilizzo da parte dell’utente; deve considerare anche l’energia richiesta per la creazione e l’addestramento dei modelli. I ricercatori della University of Massachusetts Amherst stimano che l’intero processo possa generare fino a 300 tonnellate di CO2. Ad esempio, il modello ChatGPT-3 ha utilizzato una quantità di energia equivalente a quella necessaria per il ciclo di vita di cinque automobili, includendo tutte le fasi dalla produzione alla rottamazione, dopo aver percorso 200.000 km.
Il consumo d’acqua dell’AI
In aggiunta agli elevate richieste energetiche, i modelli di AI sono anche noti per il loro elevato consumo d’acqua. Secondo un’indagine condotta dal Washington Post e dall’Università della California Riverside, i server necessitano di sistemi di raffreddamento che fanno uso di torri ove il calore viene trasferito all’acqua. Gran parte dell’acqua utilizzata viene persa per evaporazione, mentre una parte è riciclata da tre a dieci volte prima di essere smaltita, per evitare la proliferazione di batteri e sali minerali.
Le stime suggeriscono che un’email di 100 parole generata da ChatGPT-4 consuma oltre mezzo litro d’acqua. Se un decimo della forza lavoro americana utilizzasse questo modello per inviare un’email settimanale, l’acqua utilizzata raggiungerebbe i 435 milioni di litri all’anno, un quantitativo equivalente al fabbisogno idrico di un giorno e mezzo per un’area come il Rhode Island, che conta circa un milione di abitanti.
La questione del consumo energetico delle AI è affiancata da considerevoli risvolti etici legati alla propria implementazione. La valutazione della quantità di energia spesa per l’operatività di un modello AI contrasta con quella richiesta da un umano per realizzare lo stesso compito. Un articolo pubblicato su Scientific Reports mostra che l’AI potrebbe risultare vantaggiosa in termini di emissioni, con stime che variano dalle 130 alle 1500 volte in meno per testi complessi, e dalle 310 alle 2900 volte in meno per la creazione di immagini.
Nonostante questo vantaggio in termini di efficienza energetica, è cruciale considerare l’inevitabile investimento di tempo e risorse necessarie per formare modelli di AI. Anche gli artisti e gli scrittori richiedono anni di studio e pratica per affinare le loro competenze. Gli autori di questi studi mettono in evidenza le complicazioni e i dilemmi sociali emergenti, come il potenziale impatto sui posti di lavoro e sul benessere delle persone.
È interessante notare che, oltre agli aspetti negativi, l’articolo suggerisce anche alcuni possibili benefici derivanti dall’uso dell’intelligenza artificiale. Automatizzare compiti che implicano il trattamento di grandi volumi di dati può liberare le persone per attività più creative e strategiche. Questo approccio futuristico è già sperimentato nel campo scientifico; nel 2023, un modello AI ha progettato catalizzatori per la produzione di ossigeno, completando in due mesi un lavoro che avrebbe richiesto 2000 anni di lavoro da parte degli scienziati umani.