L’intelligenza artificiale sta consumando troppa energia?

L’intelligenza artificiale (AI) è diventata uno strumento onnipresente nella vita quotidiana, assistendo studenti, professionisti e creatori di contenuti. Tuttavia, dietro questa comodità si nasconde un impatto ambientale significativo, spesso sottovalutato. La fase di addestramento e l’utilizzo pratico di sistemi di AI come ChatGPT e Google Gemini necessitano di ingenti quantitativi di elettricità per i centri dati e di acqua per raffreddarli.

L’impatto energetico e idrico dell’AI

Secondo stime di Greenpeace e della Banca Centrale Europea, una singola risposta da un’AI generativa può consumare fino a 10 volte più energia rispetto a una normale ricerca su Google. I data center di AI necessitano anche del doppio dell’acqua rispetto a quelli tradizionali. Una ricerca dell’Öko-Institute ipotizza un quadruplo incremento dell’uso globale di acqua per il raffreddamento dei data center, passando da *175 miliardi di litri nel 2023 a 664 miliardi di litri entro il 2030, un volume equiparabile al consumo annuo di una metropoli tre volte più estesa di Milano. Proiezioni indicano inoltre una crescita di undici volte nel fabbisogno energetico e la produzione di circa cinque milioni di tonnellate di e-waste entro il 2030, conseguenza diretta dell’espansione dei data center e delle funzionalità AI.

Emissioni di carbonio e il ruolo dei data center

Le emissioni di carbonio prodotte dall’AI sono strettamente legate alla fonte di energia utilizzata per alimentare i data center. Si stima che ogni domanda posta a ChatGPT emetta tra 2 e 10 grammi di CO2, rispetto ai 0.2-7 grammi per una ricerca su Google. Questa differenza è dovuta alla capacità dell’AI di interagire e ragionare, offrendo servizi più complessi. Per mitigare questo impatto, è fondamentale alimentare i data center con energie rinnovabili come il solare e l’eolico.

Iniziative per la sostenibilità e alternative locali

Alcune iniziative, come il modello cinese DeepSeek, mirano a ridurre l’impatto ambientale dell’AI. DeepSeek utilizza componenti meno avanzati e favorisce l’efficienza algoritmica rispetto alla pura potenza di calcolo. Un’altra alternativa sostenibile è l’utilizzo di modelli AI in locale sui propri dispositivi, come smartphone o computer. Questo approccio riduce il consumo energetico e previene la propagazione di dati sensibili sul web.

Consigli pratici per un uso responsabile dell’AI

Per ridurre l’impatto ambientale dell’AI, è possibile adottare alcune pratiche consapevoli:

Usare l’AI solamente quando indispensabile, optando per i motori di ricerca tradizionali per richieste semplici.
Privilegiare l’impiego di sistemi di AI caratterizzati da una minore complessità e maggiore efficienza.
Formulare istruzioni (prompt) concisi e richiedere risposte sintetiche.
Riflettere sul bilancio energetico in relazione al lavoro svolto da esseri umani.
Essere coscienti dell’AI che opera in background e limitare l’utilizzo passivo di tecnologie digitali.

Verso un futuro sostenibile: AI on-premise e sovranità digitale

L’elaborazione “on-premise”, ovvero l’esecuzione dei modelli AI direttamente sui dispositivi o server locali, può ridurre significativamente il consumo di energia e i rischi legati al trasferimento di dati non conformi al GDPR. Investire in un’infrastruttura europea indipendente, alimentata da fonti rinnovabili, rappresenta una scelta lungimirante e sostenibile. La robustezza delle infrastrutture è strettamente legata alla protezione dei dati e alla necessità di assicurare un quadro normativo coerente con il contesto dell’UE.

Conclusioni: La sfida della trasparenza e dell’efficienza

Verso un’Intelligenza Artificiale Consapevole: Bilanciare Innovazione e Sostenibilità

La sostenibilità nel settore digitale richiede decisioni oculate, dalla selezione del modello AI alla sua esecuzione. È possibile sviluppare un’AI responsabile, ma ciò implica andare oltre la mera efficienza computazionale e considerare attentamente le ripercussioni sull’ambiente, sulla regolamentazione e sugli equilibri geopolitici. È necessario uno sforzo congiunto e più incisivo per tracciare in modo trasparente il consumo energetico effettivo dei principali modelli commerciali disponibili, tenendo conto di fattori come la posizione geografica, le variazioni stagionali, l’hardware utilizzato e i carichi di lavoro specifici.

**