Sostenibilità dell’IA: come ridurre l’impatto energetico e promuovere l’innovazione

L’intelligenza artificiale (IA) rappresenta una delle tecnologie più rivoluzionarie del nostro tempo, con un impatto significativo su vari settori, dalla sanità alla finanza, dall’industria all’educazione. Tuttavia, la sostenibilità ambientale dell’IA è un aspetto complesso che richiede un’analisi approfondita. Da un lato, i sistemi di IA sono noti per essere energivori, specialmente durante la fase di addestramento. Dall’altro, uno dei requisiti fondamentali per un’IA affidabile è il benessere sociale e ambientale. Questo articolo esplora il dilemma della sostenibilità dell’IA, analizzando normative, risposte dai bot di GenAI e possibili soluzioni.

Normativa e Sostenibilità Ambientale dell’IA

L’AI Act, di prossima pubblicazione in Gazzetta ufficiale dell’Unione Europea, sottolinea l’importanza della sostenibilità ambientale ed energetica. Il regolamento evidenzia che i sistemi di IA devono essere sviluppati e utilizzati in modo sostenibile e rispettoso dell’ambiente, apportando benefici a tutti gli esseri umani e monitorando gli impatti a lungo termine sull’individuo, la società e la democrazia. I fornitori e i deployer di sistemi di IA, sia ad alto rischio che non, sono incoraggiati ad applicare requisiti supplementari relativi agli orientamenti etici dell’Unione per un’IA affidabile e sostenibile.

Impatto Energetico dei Sistemi di IA

Ogni interazione online si basa su dati archiviati in data center, che consumano energia. Secondo l’International Energy Agency, i data center consumano tra l’1 e il 5% dell’elettricità globale, una percentuale destinata ad aumentare con il boom dell’IA. Il processo di addestramento dei modelli di intelligenza artificiale è il primo fattore di impatto energetico, comportando l’immissione di grandi quantità di dati negli algoritmi, che imparano a riconoscere modelli, fare previsioni e svolgere compiti. L’addestramento di singoli modelli può consumare energia equivalente al consumo di cinque automobili.

Oltre alla fase di addestramento, il consumo energetico operativo dei sistemi di IA merita attenzione. Applicazioni di IA come motori di raccomandazione, veicoli autonomi e infrastrutture intelligenti richiedono potenza di calcolo continua per elaborare dati e prendere decisioni in tempo reale. Anche se il consumo energetico delle singole applicazioni può sembrare modesto, l’effetto cumulativo su milioni di dispositivi e server può essere significativo.

IA Ibrida per la Riduzione dei Costi

Una possibile soluzione alla sostenibilità dell’intelligenza artificiale potrebbe derivare dall’introduzione di un’IA ibrida, che combini soluzioni di IA simbolica e non simbolica, come quella neurale. L’IA ibrida bilancia i punti di forza di entrambi gli approcci, consentendo di prendere decisioni in tempo reale e potenziare la creatività, riducendo al contempo i costi e l’impatto energetico. Questo approccio può essere realizzato attraverso vari metodi:

1. *Razionalizzazione ed efficientamento delle risorse: Utilizzare risorse eterogenee, scaricando i carichi di lavoro meno intensivi su dispositivi edge e hardware meno potenti.
2. Agilità e flessibilità: Scalare l’infrastruttura in modo flessibile su richiesta, assegnando più risorse cloud nei periodi di picco e rilasciandole quando la domanda diminuisce.
3. Utilizzo di modelli più lean: Migliorare i modelli di intelligenza artificiale per ridurre i requisiti computazionali e i costi.
4. Edge computing: Spostare il processo decisionale sui dispositivi edge, riducendo la necessità di trasferire grandi quantità di dati attraverso le reti.
5. Adattamento sulla base delle risorse disponibili: Adattare le risorse di elaborazione in base alle caratteristiche particolari del carico di lavoro.
6. Utilizzo di servizi gestiti: Servizi di cloud computing gestiti per sistemi di intelligenza artificiale riducono i costi operativi e rendono la gestione dell’infrastruttura più snella e semplice.
7. Ottimizzazione del ciclo di vita del modello*: Controllo e ottimizzazione dei modelli di intelligenza artificiale per mantenere buone prestazioni e contenere i costi.

Bullet Executive Summary

In conclusione, conciliare innovazione e sostenibilità ambientale richiede uno sforzo collettivo per sviluppare e distribuire tecnologie di IA che riducano l’impronta di carbonio e massimizzino il contributo positivo alla società. Le implicazioni energetiche dell’IA non sono solo una questione ambientale, ma anche di equità e accesso. Sistemi di IA ad alta intensità energetica possono esacerbare i divari nell’allocazione delle risorse e nell’accesso alla tecnologia, specialmente in regioni con infrastrutture energetiche limitate e costi energetici elevati. Garantire un accesso equo a soluzioni di IA efficienti dal punto di vista energetico è essenziale per promuovere una crescita inclusiva e ridurre le disuguaglianze socioeconomiche.

Una nozione base di transizione ecologica applicabile al tema dell’articolo è l’importanza di sviluppare tecnologie che minimizzino l’impatto ambientale e promuovano la sostenibilità. Un esempio avanzato è l’adozione di tecniche di edge computing, che spostano il processo decisionale sui dispositivi periferici, riducendo la necessità di trasferire grandi quantità di dati attraverso le reti e risparmiando risorse energetiche.

Riflettendo su questi aspetti, è evidente che l’innovazione tecnologica deve andare di pari passo con la responsabilità ambientale. Solo attraverso un’azione concertata e una gestione responsabile delle migliori tecnologie “green” possiamo sfruttare appieno il potenziale dell’IA proteggendo il pianeta per le generazioni future.