Ai e ambiente: Qual è il prezzo nascosto dell’intelligenza artificiale?

Consumi energetici e l’ombra della Co2

L’avvento dell’intelligenza artificiale (AI) ha segnato un’era di trasformazione tecnologica, permeando diversi settori e offrendo soluzioni innovative a sfide complesse. Tuttavia, questa rivoluzione digitale porta con sé un costo nascosto: il suo significativo impatto ambientale. L’addestramento e l’implementazione di modelli di machine learning richiedono ingenti risorse energetiche, generando notevoli emissioni di CO2 che contribuiscono all’aggravamento del cambiamento climatico.

Nel cuore di questa problematica risiedono i data center, infrastrutture cruciali per l’alimentazione dell’AI, ma anche tra i maggiori consumatori di energia a livello globale. Questi centri elaborano e archiviano dati, alimentando gli algoritmi di machine learning e consentendo loro di apprendere e migliorare costantemente. Il processo di addestramento di modelli complessi, come GPT-3, Llama 2 e PaLM, richiede una quantità di energia paragonabile al consumo annuale di centinaia di famiglie. Uno studio del Politecnico di Milano ha stimato che l’addestramento di un singolo modello di AI può consumare energia equivalente a quella utilizzata da 260 famiglie in un anno, evidenziando l’entità del dispendio energetico.

Le emissioni di CO2 derivanti da questo consumo energetico contribuiscono in modo significativo all’impronta ecologica complessiva dell’AI. È importante notare che l’inferenza, ovvero l’uso quotidiano dei modelli di AI, rappresenta la quota maggiore del consumo energetico totale, raggiungendo l’80-90% del totale durante la vita di un modello. Ciò significa che anche dopo l’addestramento, l’utilizzo continuo dell’AI comporta un notevole impatto ambientale.

Le aziende del settore tecnologico, come Google, stanno assistendo a un aumento delle proprie emissioni di gas serra a causa della crescente domanda di potenza di calcolo per l’AI. Questo solleva preoccupazioni sulla sostenibilità a lungo termine dell’AI e sulla necessità di adottare misure per ridurre il suo impatto ambientale. La trasparenza e la responsabilità diventano quindi elementi chiave per garantire che l’innovazione tecnologica non avvenga a spese del nostro pianeta.

Strategie innovative per un’intelligenza artificiale sostenibile

Fortunatamente, esistono diverse strategie per ridurre l’impronta ecologica dell’AI e promuovere un approccio più sostenibile all’innovazione tecnologica. Queste strategie si concentrano sull’ottimizzazione degli algoritmi, sull’efficienza dell’hardware, sull’ottimizzazione operativa e sull’utilizzo di energie rinnovabili.

L’ottimizzazione algoritmica rappresenta un’area cruciale per la riduzione del consumo energetico dell’AI. Tecniche come il pruning (rimozione di connessioni non necessarie) e la quantizzazione (riduzione della precisione dei calcoli) possono ridurre la complessità dei modelli e il loro consumo energetico. Un codice ben scritto e ottimizzato può ridurre il consumo di risorse e il tempo di esecuzione delle applicazioni. Un codice realizzato con cura e messo a punto in modo adeguato può limitare l’utilizzo di risorse e la durata delle procedure applicative.

L’efficienza dell’hardware gioca un ruolo fondamentale nella riduzione dell’impatto ambientale dell’AI. L’utilizzo di chip ottimizzati per l’AI e la progettazione di architetture più efficienti possono migliorare significativamente l’efficienza energetica. Questi chip sono progettati specificamente per eseguire calcoli complessi richiesti dall’AI, riducendo al minimo il consumo di energia.

L’ottimizzazione operativa è un’altra strategia chiave per ridurre l’impatto ambientale dell’AI. L’esecuzione di carichi di lavoro AI quando l’energia rinnovabile è più disponibile (carbon-aware scheduling) e lo sviluppo di modelli più sostenibili (Green AI) possono contribuire a ridurre le emissioni di CO2. L’adozione di pratiche DevOps rappresenta un passo fondamentale verso l’integrazione delle strategie sostenibili nello sviluppo delle applicazioni, automatizzando i processi e riducendo gli sprechi.

L’utilizzo di energie rinnovabili è essenziale per alimentare i data center e ridurre drasticamente l’impatto ambientale dell’AI. L’energia solare, l’energia eolica e altre fonti rinnovabili possono fornire l’elettricità necessaria per alimentare i data center, riducendo la dipendenza dai combustibili fossili e le emissioni di gas serra.

Il ruolo cruciale della trasparenza e della collaborazione

La trasparenza e la collaborazione sono elementi fondamentali per affrontare l’impatto ambientale dell’AI in modo efficace. Le aziende tecnologiche devono essere trasparenti riguardo al loro consumo energetico e alle loro emissioni di CO2, consentendo una valutazione accurata del loro impatto ambientale. La collaborazione tra ricercatori, sviluppatori, aziende e governi è essenziale per sviluppare e implementare soluzioni innovative per un’AI più sostenibile.

Organizzazioni come Greenpeace svolgono un ruolo cruciale nel promuovere la trasparenza e la responsabilità nel settore tecnologico. Le campagne di Greenpeace spesso mirano a sensibilizzare l’opinione pubblica sui rischi legati all’estrazione di combustibili fossili e all’inquinamento atmosferico, incoraggiando le aziende a ridurre il loro impatto ambientale.

Un’analisi approfondita, favorita dall’uso di strumenti specifici, permette di avere una visione d’insieme chiara delle prestazioni ecologiche dei programmi e delle risorse IT.

Questi meccanismi possono acquisire dati in tempo reale riguardo elementi cardine, quali l’impiego di energia, lo sfruttamento delle componenti hardware e la produzione di emissioni di gas serra.

I team che si occupano dello sviluppo IT e della gestione devono collaborare sinergicamente per scoprire possibilità e soluzioni che siano ecosostenibili.

La cooperazione agevola la condivisione di competenza e idee, favorendo una comprensione più estesa sull’applicazione di iniziative IT ecologiche.

Accrescere la consapevolezza degli sviluppatori sui temi correlati alla sostenibilità è essenziale per stimolare la loro partecipazione e il loro impegno nello sviluppo ecosostenibile.

Gli sviluppatori possono avere un ruolo di primo piano nell’adozione di pratiche IT ecocompatibili, ma è di primaria importanza che comprendano le conseguenze delle loro scelte sulle risorse e sull’ecosistema.

Le aziende hanno la possibilità di predisporre workshop, incontri informativi e percorsi formativi per chiarire agli sviluppatori come progettare applicativi maggiormente efficienti sotto il profilo energetico e come ridurre lo spreco di risorse.

La cura nella progettazione dell’interfaccia e la rifinitura del codice possono esercitare un effetto vantaggioso sulla resa delle applicazioni.

DevOps, un approccio che connette lo sviluppo ( Development) con le attività IT ( Operations), aspira a potenziare la collaborazione fra i team e a rendere più performante l’intero ciclo di vita del software.

DevOps, un approccio che connette lo sviluppo ( Development) con le attività IT ( Operations), aspira a potenziare la collaborazione fra i team e a rendere più performante l’intero ciclo di vita del software.

Un orizzonte di progresso e responsabilità

L’intelligenza artificiale rappresenta un motore di progresso innegabile, capace di trasformare il nostro mondo in modi profondi e inimmaginabili. Tuttavia, questo potenziale trasformativo deve essere bilanciato con una profonda consapevolezza del suo impatto ambientale. Ridurre i consumi energetici e le emissioni di CO2 dell’AI non è solo una sfida tecnologica, ma anche un imperativo etico e una necessità economica.

Investire in soluzioni per un’AI più sostenibile non è solo una responsabilità nei confronti del nostro pianeta, ma anche un’opportunità per creare un futuro più prospero e resiliente. Un futuro in cui l’AI contribuisce al benessere umano e alla salute del nostro pianeta è possibile, ma richiede un impegno concreto e una visione a lungo termine. Le scelte che facciamo oggi determineranno il futuro dell’AI e il suo impatto sul mondo che ci circonda.

Un orizzonte in cui l’AI si integra armoniosamente con l’ambiente richiede un cambiamento di paradigma, un passaggio da un modello di sviluppo basato sull’efficienza a breve termine a un modello che privilegia la sostenibilità a lungo termine. Questo implica una maggiore attenzione all’utilizzo di energie rinnovabili, all’ottimizzazione degli algoritmi e alla progettazione di hardware efficiente dal punto di vista energetico.

Inoltre, è fondamentale promuovere una cultura della trasparenza e della collaborazione, in cui le aziende tecnologiche condividono le proprie conoscenze e risorse per affrontare le sfide ambientali comuni. Solo attraverso un impegno collettivo e una visione condivisa possiamo garantire che l’AI diventi una forza per il bene, contribuendo a un futuro più sostenibile per tutti.

L’adozione di pratiche DevOps rappresenta un passo fondamentale verso l’integrazione delle strategie sostenibili nello sviluppo delle applicazioni. DevOps, che combina lo sviluppo (Development) con le operazioni IT (Operations), mira a migliorare la collaborazione tra team e a ottimizzare l’intero ciclo di vita del software.

Riflessioni conclusive: L’AI tra etica e ambiente

Amici lettori, se siete arrivati fin qui, significa che l’argomento vi sta a cuore. E non potrebbe essere altrimenti, visto che stiamo parlando del futuro del nostro pianeta, intrecciato con lo sviluppo di una tecnologia sempre più pervasiva. Ora, senza entrare troppo nei tecnicismi, cerchiamo di capire un concetto base dell’AI che si lega strettamente al tema di questo articolo: il training set.

Immaginate di dover insegnare a un bambino a distinguere un albero da una casa. Gli mostrerete tante foto di alberi e tante foto di case. Ecco, il training set è proprio questo: un insieme di dati che vengono “dati in pasto” all’AI per farla imparare. Più il training set è ampio e variegato, più l’AI sarà precisa. Ma cosa succede se il training set è sbilanciato? Ad esempio, se mostriamo all’AI solo foto di case lussuose e alberi malati? L’AI imparerà a riconoscere solo quel tipo di case e di alberi, e fallirà quando si troverà di fronte a una casa modesta o a un albero rigoglioso. Questo ci porta a una riflessione importante: l’AI non è neutrale. Riflette i dati che le vengono forniti, e quindi i pregiudizi e le distorsioni di chi crea il training set.

E qui entra in gioco un concetto più avanzato: l’explainable AI (XAI). Si tratta di un ramo dell’AI che si occupa di rendere “comprensibili” le decisioni prese da un’AI. In altre parole, l’XAI cerca di spiegare perché un’AI ha fatto una determinata scelta. Questo è fondamentale per capire se un’AI sta prendendo decisioni basate su dati distorti o pregiudizi. Nel contesto dell’impatto ambientale dell’AI, l’XAI potrebbe aiutarci a capire perché un algoritmo di ottimizzazione energetica sta favorendo una determinata fonte di energia rispetto a un’altra. Forse perché il training set* era sbilanciato verso quella fonte, o forse perché l’algoritmo sta prendendo in considerazione solo i costi a breve termine, senza valutare l’impatto ambientale a lungo termine.

Ecco, spero che queste poche nozioni vi abbiano stimolato una riflessione personale. L’AI è uno strumento potentissimo, ma come tutti gli strumenti può essere usato bene o male. Sta a noi, come cittadini consapevoli, assicurarci che venga utilizzato in modo etico e responsabile, per un futuro in cui il progresso tecnologico vada di pari passo con la tutela del nostro pianeta.