L'uso di energia, le emissioni di carbonio e gli impatti ambientali dell'IA rivelati

L'intelligenza artificiale (IA) ha indubbiamente portato sia comodità che sfide a vari settori. Sebbene l'IA abbia fatto passi da gigante in campi come la sanità e l'astronomia, il suo impatto ambientale e il potenziale danno in altri settori sollevano domande sul suo beneficio complessivo. La complessa interazione tra la tecnologia dell'IA e i suoi effetti sull'ambiente sta portando a una richiesta di maggiore ricerca e trasparenza.

La professoressa Teresa Heffernan della Saint Mary’s University, ricercatrice sull'IA, evidenzia le preoccupazioni riguardo all'impronta ambientale dei modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) come Bard di Google e ChatGPT. Questi modelli, celebrati per le loro capacità basate sul testo, consumano una notevole energia di calcolo sia durante l'addestramento che l'uso, contribuendo alle loro emissioni di carbonio.

La trasparenza è un problema chiave, con Heffernan che segnala una mancanza di apertura riguardo ai dati e ai processi. Valutare l'impatto ambientale dell'IA, un recente rapporto dell'Istituto Canadese per la Ricerca Avanzata (CIFAR) si è concentrato sulle emissioni di anidride carbonica generate durante l'addestramento degli LLM. Il rapporto ha identificato tre fattori critici: il tempo di addestramento del modello, l'utilizzo di energia dell'hardware e l'intensità di carbonio dalla rete elettrica, che insieme determinano il consumo dinamico di energia degli LLM.

La ricerca ha rivelato sbalorditive emissioni di carbonio associate all'addestramento dei modelli di IA. Ad esempio, il GPT-3 di Microsoft ha emesso l'equivalente di 502 tonnellate di CO2 durante l'addestramento, equivalente alle emissioni di 304 case in un anno. Allo stesso modo, il Gopher di DeepMind, un LLM del 2021, ha rilasciato 352 tonnellate di CO2 durante il suo addestramento. Importante, le emissioni di carbonio continuano quando i modelli di IA rispondono alle query, contribuendo agli impatti ambientali in corso.

I vari impatti ambientali delle applicazioni di IA

Algoritmi più piccoli come Bloom, sebbene apparentemente meno impattanti, producono ancora 19 chilogrammi di CO2 al giorno durante lo sviluppo. Questo diventa sostanziale quando viene implementato in applicazioni rivolte agli utenti come le ricerche web, portando a milioni di query quotidiane.

Oltre alle emissioni di carbonio, i sistemi di IA consumano anche le riserve di acqua dolce poiché generano calore durante il funzionamento, rendendo necessario il raffreddamento. La ricerca dell'Università di Cornell ha indicato che i data center di Google hanno consumato 12,7 miliardi di litri di acqua dolce nel 2021, mentre un centro di addestramento di Microsoft GPT-3 ha utilizzato circa 700.000 litri. Anche una semplice interazione con modelli di IA come ChatGPT può essere paragonata al consumo di una bottiglia d'acqua da 500 millilitri per scopi di raffreddamento.

Preoccupata per l'impatto ambientale dell'IA, CTVNews.ca ha contattato le aziende menzionate nel rapporto. Microsoft, ad esempio, ha sottolineato il suo impegno per la sostenibilità, impegnandosi in investimenti nella ricerca per misurare l'uso di energia e l'impatto di carbonio migliorando l'efficienza e facendo affidamento su energia pulita.

L'impegno di Microsoft per la responsabilità ambientale

Sebbene il rapporto si concentri sugli LLM, altre applicazioni di IA esercitano anche una pressione ambientale. David Rolnick, professore di informatica alla McGill University, ha sottolineato che l'impatto dell'IA dipende dalla sua applicazione. L'IA può essere uno strumento per il bene quando utilizzata in applicazioni come il monitoraggio della deforestazione, ma può esacerbare i problemi ambientali, come nell'esplorazione di petrolio e gas.

Rolnick paragona l'IA a un martello, sottolineando che il suo impatto dipende da come viene utilizzato. Molti algoritmi di IA sono efficienti dal punto di vista energetico e svolgono ruoli essenziali in vari settori, dalla manifattura alla finanza.