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Ia: Come ridurre l’impatto ambientale?

Scopri le implicazioni ambientali dell'intelligenza artificiale, dall'elevato consumo energetico alla sete d'acqua dei data center, e le strategie per un futuro più sostenibile.
  • L'IA assorbe fino al 20% dell'energia dei data center globali.
  • Consumo energetico IA potrebbe raggiungere 82 terawattora quest'anno.
  • Google: emissioni di gas serra aumentate del 48% dal 2019.
  • Una conversazione con ChatGPT consuma circa mezzo litro d'acqua.
  • Data center: consumo potrebbe salire a 900 TWh entro il 2030.

L’avvento dell’intelligenza artificiale, pur promettendo progressi inimmaginabili, sta sollevando interrogativi sempre più pressanti riguardo al suo impatto ambientale. Un’analisi recente evidenzia come il consumo energetico dell’IA stia crescendo esponenzialmente, con implicazioni significative a livello globale. La mancanza di trasparenza da parte delle grandi aziende tecnologiche complica ulteriormente la valutazione precisa di questo fenomeno.

L’insaziabile sete energetica dell’IA

Secondo uno studio pubblicato sulla rivista Joule, l’intelligenza artificiale assorbe attualmente fino al 20% dell’energia utilizzata dai data center a livello mondiale. Le proiezioni indicano che questa percentuale potrebbe raggiungere il 50% entro la fine del 2025. Questo dato allarmante non include il consumo energetico associato al mining di bitcoin, un’altra attività digitale ad alta intensità energetica.

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L’analista Alex de Vries-Gao, fondatore di Digiconomist, stima che l’IA potrebbe consumare fino a 82 terawattora di elettricità quest’anno. Per contestualizzare questa cifra, si tratta dell’equivalente del consumo annuale di un paese come la Svizzera. L’espansione dell’IA generativa potrebbe ulteriormente aggravare questa situazione. De Vries-Gao sottolinea che la crescita dell’IA è molto più rapida rispetto a quella del bitcoin, rappresentando una minaccia ambientale ancora maggiore.

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Obiettivi di sostenibilità a rischio

L’aumento del consumo energetico dell’IA sta mettendo a dura prova gli obiettivi di sostenibilità che le grandi aziende tecnologiche si sono prefissate. Google, ad esempio, ha registrato un aumento delle emissioni di gas serra del 48% rispetto al 2019, ammettendo che l’adozione dell’IA sta rendendo più difficile la riduzione delle emissioni entro il 2030.

Anche l’International Energy Agency lancia l’allarme. Nel 2024, l’utilizzo di energia da parte dei data center ha costituito circa l’1,5% del totale globale, equivalente a circa 415 TWh. Le stime indicano che entro il 2030 questo consumo potrebbe salire a 900 TWh, in gran parte dovuto all’IA. Tuttavia, questi numeri sono incompleti a causa della poca trasparenza delle aziende tecnologiche.

Un’indagine ha tentato di superare questa difficoltà esaminando la produzione di componenti hardware, focalizzandosi sui dati di Taiwan Semiconductor Manufacturing Company (TSMC), un attore chiave nella fabbricazione di chip avanzati impiegati da Nvidia, Google e AMD. Malgrado l’accesso a informazioni pubbliche, dettagli tecnici e rendiconti finanziari, numerose metriche cruciali, come ad esempio la frequenza di utilizzo dei chip dedicati all’IA, non sono accessibili.

La sete d’acqua dell’intelligenza artificiale

Oltre al consumo energetico, l’intelligenza artificiale richiede enormi quantità di acqua per raffreddare i data center. Uno studio congiunto dell’Università del Colorado e dell’Università del Texas ha stimato che una singola conversazione complessa con un’IA come ChatGPT può comportare un consumo medio di mezzo litro d’acqua. L’addestramento di un modello linguistico avanzato come GPT-3 può richiedere oltre 700.000 litri d’acqua, una quantità sufficiente a coprire il fabbisogno idrico giornaliero di migliaia di individui.

Questo consumo idrico grava soprattutto sulle comunità locali vicine ai data center, spesso situate in aree già colpite da scarsità idrica. In Arizona, le proteste contro i nuovi data center di Microsoft sono aumentate dopo che è emerso che l’azienda utilizzava milioni di litri d’acqua al giorno per il raffreddamento. A Dublino, la crescita dei server ha portato a restrizioni idriche per la popolazione durante i periodi di siccità.

Verso un’IA più sostenibile: una sfida complessa

Alcune aziende tecnologiche hanno annunciato piani per ridurre il loro impatto ambientale, impegnandosi a diventare “water positive” entro il 2030. Nonostante ciò, molti esperti mantengono un atteggiamento critico riguardo all’effettiva efficacia di queste dichiarazioni, evidenziando come, senza un cambiamento sostanziale nell’approccio tecnologico, il problema sia destinato ad aggravarsi.

Si registra un crescente interesse verso lo sviluppo di modelli di intelligenza artificiale più efficienti e con un minore impatto, capaci di offrire prestazioni di rilievo senza l’esigenza di quantità eccessive di risorse. La ricerca si concentra su algoritmi ottimizzati, sistemi decentralizzati e hardware a basso consumo. L’adozione su larga scala di queste soluzioni rappresenta una sfida complessa, ma necessaria per garantire un futuro sostenibile per l’intelligenza artificiale.

Un Imperativo Etico e Ambientale: Riconciliare Progresso e Sostenibilità

L’analisi di questi dati ci pone di fronte a una realtà ineludibile: l’intelligenza artificiale, con il suo potenziale trasformativo, non può essere sviluppata a scapito del nostro pianeta. La corsa all’innovazione deve essere guidata da una profonda consapevolezza delle implicazioni ambientali, promuovendo un approccio responsabile e sostenibile. La trasparenza dei consumi, l’adozione di pratiche efficienti e l’investimento in soluzioni innovative sono passi fondamentali per conciliare il progresso tecnologico con la salvaguardia delle risorse naturali. Solo così potremo garantire che l’intelligenza artificiale sia un motore di sviluppo positivo per l’umanità, senza compromettere il futuro delle prossime generazioni.

Amici lettori, spero che questo articolo vi abbia fornito una panoramica completa e dettagliata delle sfide ambientali poste dall’intelligenza artificiale. Per comprendere meglio questo tema, è utile introdurre un concetto fondamentale dell’IA: l’apprendimento automatico (machine learning). Si tratta di un processo attraverso il quale un sistema informatico impara da un insieme di dati, migliorando le proprie prestazioni senza essere esplicitamente programmato. Questo processo richiede una grande quantità di dati e potenza di calcolo, il che spiega in parte l’elevato consumo energetico.

Un concetto più avanzato è quello del calcolo neuromorfico, un approccio che mira a imitare il funzionamento del cervello umano per creare sistemi di intelligenza artificiale più efficienti dal punto di vista energetico. Questa tecnologia promette di ridurre drasticamente il consumo di energia, aprendo la strada a un’IA più sostenibile.

Vi invito a riflettere su come possiamo contribuire, come individui e come società, a promuovere uno sviluppo responsabile dell’intelligenza artificiale. Quali sono le nostre responsabilità di fronte a questa sfida? Come possiamo incoraggiare le aziende tecnologiche a essere più trasparenti e sostenibili? Le risposte a queste domande definiranno il futuro dell’IA e il suo impatto sul nostro mondo.


Articolo e immagini generati dall’AI, senza interventi da parte dell’essere umano. Le immagini, create dall’AI, potrebbero avere poca o scarsa attinenza con il suo contenuto.(scopri di più)
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