Al momento sappiamo molto poco sulla quantità di elettricità e acqua necessarie per addestrare e alimentare i loro modelli di intelligenza artificiale e quali fonti di energia vengono utilizzate per far funzionare i loro data center
Mentre le aziende energetiche cercano di modernizzare le proprie operazioni per ridurre i costi e renderle più efficienti, molte si rivolgono a tecnologie come il machine learning, la robotica e l’intelligenza artificiale. Come qualsiasi nuova tecnologia, però, è importante considerare l’intero quadro: se l’uso dell’IA e di altre tecnologie potrebbe aiutare a migliorare le operazioni, sia nei combustibili fossili che nelle alternative verdi, quanta energia ci vuole per alimentare l’intelligenza artificiale?
L’ALGORITMO CHE RISOLSE IL CUBO DI RUBIK
C’è stata a lungo una discussione sull’impatto dell’IA sul pianeta, ma con tutto il clamore intorno a nuove ed impressionanti tecnologie, è rapidamente passato in secondo piano. Nel 2020, i ricercatori dell’OpenAI di San Francisco hanno presentato un algoritmo in grado di apprendere che potrebbe muovere una mano robotica per manipolare un cubo di Rubik. Ciò ha segnato un enorme passo avanti nella tecnologia AI. Per raggiungere quell’obiettivo sono stati necessari oltre 1.000 computer e una dozzina di macchine che eseguono chip grafici specializzati per eseguire calcoli complessi per mesi. Secondo le stime il processo ha consumato circa 2,8 Gwh di elettricità, pari alla produzione di 3 centrali nucleari per un’ora (un dato che la società non ha confermato).
LA DIFFUSIONE DELL’INTELLIGENZA ARTIFICIALE
La tecnologia AI sta avanzando ad un ritmo impressionante, dopo decenni di ingenti investimenti. Con questo progresso, però, derivano anche delle preoccupazioni sull’impatto che potrà avere sull’ambiente. Sebbene l’output possa sembrare semplice – poiché le macchine imparano a rispondere a delle domande, riconoscere immagini e giocare – la potenza richiesta per svolgere questi compiti è immensa. Il funzionamento dell’intelligenza artificiale richiede enormi quantità di potenza di calcolo ed elettricità per creare e risolvere algoritmi. Sasha Luccioni, ricercatrice del Mila, un istituto di ricerca sull’intelligenza artificiale in Canada, ha spiegato che “il timore è che gli algoritmi di apprendimento automatico, in generale, stiano consumando sempre più energia, utilizzando più dati e allenandosi sempre più a lungo”.
Negli ultimi anni, poi, l’intelligenza artificiale è diventata gradualmente più integrata nelle nostre attività quotidiane, come rispondere alle domande tramite Alexa o Siri, navigare con Google Maps o identificare le persone attraverso le foto, tutte disponibili sui nostri telefoni e computer. Poche persone, però, pensano a quanta potenza serve per completare queste operazioni apparentemente semplici. Quando si tratta di questo tipo di attività, spesso paragoniamo le macchine agli umani, supponendo che i computer possano rispondere alle domande proprio come fa il nostro cervello, con uno sforzo relativamente minimo. Tuttavia, l’IA non apprende le informazioni in modo strutturato, non comprende concetti umani come causa ed effetto, contesto o analogie. Per funzionare, richiede un approccio di tecnica statistica di deep learning ”di forza bruta”.
Un modello di deep learning viene addestrato in modo molto diverso dal nostro cervello: ad esempio, per identificare l’immagine di un gatto, vengono mostrate migliaia di foto di gatti che sono state etichettate dall’uomo. Il modello non capisce che è più probabile che un gatto si arrampichi su un albero o svolga altre attività feline rispetto ad un cane, e assocerà questi oggetti solo se sono presenti nelle immagini. Per fare in modo che il modello comprenda l’immagine, è necessario che gli vengano mostrate tutte le possibili combinazioni, finché non impara.
L’UTILIZZO DELL’INTELLIGENZA ARTIFICIALE NEL SETTORE ENERGETICO
Fino ad ora, la risposta all’uso dell’IA nelle operazioni energetiche per renderle più efficienti e ridurre i costi è stata estremamente positiva. Ora, però, gli esperti temono che l’elevato fabbisogno energetico di questi tipi di tecnologie possa essere stato ampiamente trascurato. Se l’intelligenza artificiale viene utilizzata nei progetti energetici per supportare la modernizzazione e la decarbonizzazione, potrebbe causare più danni all’ambiente di quanto pensiamo. Se potrebbe rivoluzionare industrie da trilioni di dollari, dall’energia alla vendita al dettaglio, la creazione di tecnologie di intelligenza artificiale come chatbot e generatori di immagini richiederà un’enorme quantità di elettricità, che potrebbe aumentare le emissioni mondiali di carbonio.
IL CONSUMO ENERGETICO DEI PROGRAMMI IA
Al momento c’è molta ambiguità sulla quantità di energia necessaria per alimentare i programmi di intelligenza artificiale. Ad esempio, se fai questa domanda a ChatGPT, risponderà qualcosa del tipo “Come modello di linguaggio AI, non ho una presenza fisica e non consumo direttamente energia”. La complessità dei programmi di intelligenza artificiale comporta che essi consumano molta più energia rispetto ad altre forme di calcolo, ma le aziende che stanno costruendo questi programmi – come Google e Microsoft – non rivelano quanto. Al momento, sappiamo molto poco sulla quantità di elettricità e acqua necessarie per addestrare e alimentare i loro modelli di intelligenza artificiale e quali fonti di energia vengono utilizzate per far funzionare i loro data center.
Stiamo assistendo ad un numero sempre maggiore di aziende che incorporano l’intelligenza artificiale nelle loro operazioni, man mano che diventa sempre più disponibile. Sasha Luccioni, responsabile clima dell’azienda di intelligenza artificiale Hugging Face, ha spiegato che “questo uso esponenziale dell’IA porta con sé la necessità di sempre più energia. Eppure, stiamo assistendo ad un aumento delle persone che utilizzano dei modelli di intelligenza artificiale generativa, solo perché sentono di doverlo fare, senza che la sostenibilità venga presa in considerazione”.
Il rapido progresso della tecnologia IA ha portato le aziende di tutti i settori a incorporare i programmi di intelligenza artificiale nelle loro operazioni, mentre cercano di evolversi. Ciò può essere considerato positivo, poiché le aziende stanno abbracciando la tecnologia e la modernizzazione che potrebbero rendere le operazioni più efficienti. Tuttavia, la questione del consumo di energia nell’intelligenza artificiale e in tecnologie simili spesso non viene presa in considerazione, il che significa che le aziende stanno adottando rapidamente programmi IA senza valutarne l’impatto sull’ambiente. Andando avanti – scrive Felicity Bradstock su Oilprice – è importante che le informazioni sull’uso dell’energia nell’IA diventino più trasparenti e che i governi regolamentino il settore in linea con le loro politiche climatiche.