Il consumo di risorse per l’intelligenza artificiale: cosa dovete sapere

Il Consumo di Risorse Naturali per l’Intelligenza Artificiale

L’uso crescente dell’intelligenza artificiale (IA) e dei chatbot come ChatGPT ha sollevato preoccupazioni significative riguardo al consumo di risorse naturali. Un recente studio condotto dal Washington Post in collaborazione con l’Università della California di Riverside ha rivelato che ogni richiesta fatta a ChatGPT comporta un notevole dispendio di acqua ed energia elettrica. Questo studio ha analizzato la quantità di risorse necessarie per espletare le funzioni più elementari del chatbot, evidenziando come ogni email di 100 parole generata da ChatGPT richieda una quantità significativa di acqua per raffreddare i server.

Ogni comando dato a ChatGPT attraversa un server che compie migliaia di calcoli per scegliere le parole più appropriate nella risposta. Questi server generano calore e, per mantenere le apparecchiature operative, vengono utilizzati sistemi di raffreddamento ad acqua. In aree dove le risorse idriche sono scarse, si predilige l’uso dell’elettricità per raffreddare le strutture. La quantità di acqua ed elettricità necessaria per gestire una singola risposta varia secondo la posizione geografica del data center e la distanza tra l’utente e la struttura.

Il Consumo di Acqua ed Elettricità

In Texas, per esempio, ChatGPT richiede circa 235 millilitri d’acqua per produrre un’email di 100 parole. Tuttavia, quando un utente fa la stessa richiesta da Washington, vengono impiegati ben 1408 millilitri, quasi un litro e mezzo, per ogni email. Quanto al dispendio energetico, per un’email di circa 100 parole, ChatGPT impiega l’energia necessaria a mantenere accese oltre una dozzina di lampadine a LED per circa un’ora. Se solo un decimo degli americani adoperasse ChatGPT per scrivere un’email una volta a settimana per un anno, il consumo energetico risulterebbe equivalente a quello speso da una famiglia di Washington in 20 giorni.

A peggiorare la situazione, la posizione delle strutture che ospitano i server gioca un ruolo cruciale. Se un data center sorge in una regione calda e utilizza sistemi di aria condizionata per il raffreddamento, è innegabile che ci voglia molta elettricità per mantenere bassi i temperature dei server. Analogamente, se le strutture utilizzano il raffreddamento ad acqua e sono situate in aree con scarsità d’acqua, rischiano di aggravare l’esaurimento di una risorsa vitale per la zona.

Impatto Ambientale e Soluzioni Alternative

La sostenibilità energetica dell’intelligenza artificiale è un tema di crescente importanza. Secondo uno studio del 2019 dell’Università del Massachusetts, la fase di addestramento di una Generative AI richiedeva circa 280 tonnellate di anidride carbonica, grosso modo cinque volte la carbon footprint di un’automobile nel suo intero ciclo di vita. Si stima che allenare GPT-3 abbia richiesto 936 MWh di energia, una quantità sufficiente per coprire il consumo giornaliero di centomila famiglie europee, e abbia rilasciato nell’atmosfera 550 milioni di tonnellate di CO2.

Le possibili vie alternative includono il ripiego su calcolo neuromorfico al posto dei metodi convenzionali di elaborazione, che riduce i consumi energetici evitando il recupero e l’archiviazione dei dati in rete, eseguendo i relativi cicli localmente. Inoltre, algoritmi di machine learning e applicazioni di Large Language Model (LLM) possono ottimizzare il rendimento dei sistemi di monitoraggio degli impianti di riscaldamento o facilitare la manutenzione predittiva degli stessi, contribuendo così a ridurre la carbon footprint sull’ambiente.

Il Paradigma delle 5 “S”

Per affrontare le sfide legate alla sostenibilità dell’intelligenza artificiale, è utile adottare il paradigma delle 5 “S”: safety, security, sustainability, standardization e space. Questo paradigma integra la sicurezza e la protezione delle infrastrutture critiche, la sostenibilità ambientale, la standardizzazione delle tecnologie e la dimensione spaziale, considerando l’importanza delle reti satellitari.

Il paradigma delle 5 “S” offre una visione integrata per valutare l’impatto complessivo dei sistemi tecnologici AI-based. Questo approccio può guidare lo sviluppo di soluzioni tecnologiche più sostenibili ed efficienti, garantendo al contempo la sicurezza e la standardizzazione necessarie.

Bullet Executive Summary

In conclusione, l’uso crescente dell’intelligenza artificiale e dei chatbot come ChatGPT ha sollevato preoccupazioni significative riguardo al consumo di risorse naturali. Ogni richiesta fatta a ChatGPT comporta un notevole dispendio di acqua ed energia elettrica, con impatti ambientali rilevanti. È essenziale adottare soluzioni alternative e un approccio integrato come il paradigma delle 5 “S” per bilanciare innovazione tecnologica e sostenibilità ambientale.

Nozione base: La transizione ecologica implica un cambiamento sistematico verso pratiche sostenibili che riducono l’impatto ambientale. Nel contesto dell’intelligenza artificiale, ciò significa sviluppare tecnologie che minimizzino il consumo di risorse naturali e l’emissione di gas serra.

Nozione avanzata: L’economia circolare applicata all’intelligenza artificiale prevede la progettazione di sistemi che ottimizzano l’uso delle risorse, riducendo al minimo gli sprechi e promuovendo il riutilizzo e il riciclo. Questo approccio può essere integrato nei data center attraverso l’adozione di tecnologie di raffreddamento più efficienti e l’uso di fonti di energia rinnovabile.

In definitiva, la sostenibilità dell’intelligenza artificiale richiede un impegno collettivo e innovativo per garantire che i benefici tecnologici non compromettano la salute del nostro pianeta.