L’intelligenza artificiale consuma enormi quantità di energia e produce notevoli emissioni di CO2, ma uno studio ha proposto dei modelli per renderla più green
L’intelligenza artificiale rappresenta una delle innovazioni più promettenti del nostro tempo, capace di trasformare settori come la salute, la finanza e l’istruzione. Tuttavia, è fondamentale considerare anche l’impatto ambientale significativo e allarmante che l’IA comporta. Nonostante le sue potenzialità di risolvere problemi complessi, il consumo energetico e l’impronta di carbonio associate al suo sviluppo e utilizzo sono estremamente elevati. Secondo alcune stime, la creazione e l’addestramento di modelli di IA possono generare emissioni di CO2 paragonabili a quelle di diverse automobili durante l’intero loro ciclo di vita. Un recente studio dell’Università Cattolica di Brescia ha rivelato che la transizione verso intelligenze artificiali più sostenibili potrebbe ridurre il consumo energetico e l’impronta di carbonio fino al 50% o più, un dato cruciale in un contesto di crescente preoccupazione per il cambiamento climatico.
Quanta energia consuma l’IA e quanto inquina
L’addestramento di modelli di deep learning, come GPT e BERT, richiede enormi quantità di risorse. Ad esempio, il modello GPT-3 ha richiesto 355 anni-GPU di calcolo, con un impatto ambientale equivalente a circa 550 milioni di tonnellate di CO2. Questo significa che l’addestramento di un singolo modello di IA generativa può equivalere alle emissioni di un’auto nel suo intero ciclo di vita, ripetuto per molteplici volte. Inoltre, non si può trascurare l’impatto dei data center, che ospitano queste tecnologie. Si stima che i data center di grandi aziende come Google assorbano il 15% dell’energia totale consumata dall’azienda, contribuendo in modo significativo all’impatto ambientale complessivo.
Green AI contro Red AI
In risposta a questa emergenza ambientale, la comunità scientifica sta iniziando a promuovere l’idea di una “Green AI”, contrapposta alla “Red AI”. La Green AI si riferisce a modelli di intelligenza artificiale progettati per essere sostenibili, riducendo il consumo energetico e le emissioni di CO2, anche a costo di una leggera riduzione della precisione nelle prestazioni. Questa visione è già oggetto di ricerca e sviluppo, come dimostra lo studio dell’Università Cattolica, che ha identificato diverse strategie per raggiungere una maggiore sostenibilità.
Strategie per una IA più sostenibile
I ricercatori Enrico Barbierato e Alice Gatti hanno suggerito tre approcci fondamentali per ridurre l’impatto ambientale dell’IA:
- Hardware più efficiente: l’adozione di unità di elaborazione tensoriale (TPU) al posto delle tradizionali unità di elaborazione centrale (CPU) può portare a un risparmio energetico impressionante, fino a 80 volte più efficiente. Questi dispositivi sono progettati specificamente per le operazioni di machine learning, ottimizzando il consumo energetico durante le fasi di addestramento;
- Riduzione dei parametri: diminuire il numero di parametri su cui vengono addestrati i modelli può portare a una diminuzione del consumo energetico del 30-50%, senza compromettere in modo significativo le prestazioni. Questo approccio non solo riduce l’impatto ambientale, ma può anche velocizzare i tempi di addestramento, rendendo l’intero processo più efficiente;
- Fonti di energia rinnovabile: è fondamentale utilizzare esclusivamente fonti di energia rinnovabile per alimentare i data center e le operazioni di addestramento. Alcuni modelli di IA sono già stati testati con alimentazione 100% green, dimostrando che è possibile ridurre drasticamente l’impatto ambientale associato all’IA.
L’importanza di una riflessione etica
La transizione verso un’IA più green non è solo una questione tecnica, ma solleva interrogativi etici e sociali. La rapidità con cui l’IA viene adottata in vari settori rende imperative delle riflessioni sui suoi effetti a lungo termine, non solo sull’ambiente, ma anche sul mercato del lavoro e sulla società in generale. È essenziale che gli sviluppatori di IA e le aziende tecnologiche considerino l’impatto ambientale delle loro innovazioni e si impegnino a implementare pratiche più sostenibili.
In un’epoca in cui la lotta contro il cambiamento climatico è diventata una priorità globale, è fondamentale che l’IA non venga vista solo come un’opportunità per l’innovazione, ma anche come una responsabilità da gestire con attenzione. La strada verso una intelligenza artificiale più sostenibile è tracciata, ma richiede impegno e collaborazione a tutti i livelli della società.
