Qual è il costo ambientale dell’intelligenza artificiale generativa? Alcune richieste alla AI possono causare 50 volte più emissioni di CO2 rispetto ad altre. Evidenze da un articolo pubblicato dalla CNN che fa riferimento ad uno studio pubblicato da Frontiers.
Gli strumenti di intelligenza artificiale generativa sono diventati un fidato copilota nella vita di molte persone, ma un crescente numero di ricerche dimostra che per ogni problema risolto dall’IA, si accumulano costi ambientali nascosti. Il costo ambientale dell’intelligenza artificiale resta da calcolare e comunicare con trasparenza.
Ogni parola in un prompt di intelligenza artificiale viene scomposta in gruppi di numeri chiamati “ID token” e inviata a enormi data center alimentati da centrali a carbone o a gas naturale dove pile di grandi computer generano risposte attraverso decine di calcoli rapidi. Secondo una stima spesso citata dall’Electric Power Research Institute l’intero processo può richiedere fino a 10 volte più energia di una normale ricerca su Google.
Quindi, per ogni suggerimento fornito all’IA, qual è il costo ambientale? Per scoprirlo i ricercatori tedeschi hanno testato 14 sistemi di AI basati su modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) ponendo loro domande a risposta libera e a risposta multipla. Le domande complesse hanno prodotto emissioni di anidride carbonica fino a sei volte superiori rispetto alle domande con risposte concise. Inoltre, lo studio ha riportato che gli LLM con maggiori capacità di ragionamento hanno prodotto fino a 50 volte più emissioni di carbonio rispetto ai sistemi più semplici nel rispondere alla stessa domanda (vedi studio Frontiers in Communication)
Cosa fare per ridurre l’impronta di carbonio nell’utilizzo dall’AI
Le domande complesse richiedono più energia a causa delle lunghe spiegazioni che molti modelli di intelligenza artificiale sono addestrati a fornire. Se si chiede a un chatbot di intelligenza artificiale di risolvere un problema di algebra, potrebbe illustrare i passaggi necessari per trovare la risposta. Inoltre l’intelligenza artificiale spende molta energia per essere cortese, soprattutto se l’utente è cortese, dicendo ‘per favore’ e ‘grazie’, ma questo non fa che allungare le sue risposte, consumando più energia per generare ogni parola. Il suggerimento per gli utenti è quello di essere più diretti quando comunicano con i modelli di intelligenza artificiale, specificare la lunghezza della risposta desiderata e limitandola a una o due frasi, oppure specificando di non aver bisogno di alcuna spiegazione. Inoltre dato che non tutti i modelli di intelligenza artificiale sono uguali, gli utenti che desiderano ridurre la propria impronta di carbonio possono essere più attenti nella scelta del modello da utilizzare per ogni attività, preferendo i modelli specifici per un’attività, molto più piccoli ed efficienti.
Per un ingegnere del software che risolve complessi problemi di programmazione ogni giorno, un modello di intelligenza artificiale adatto alla programmazione potrebbe essere necessario. Ma per lo studente medio delle superiori che ha bisogno di aiuto con i compiti, affidarsi a potenti strumenti di intelligenza artificiale è come usare una calcolatrice digitale a propulsione nucleare. Quindi è importante ricercare quali funzionalità si adattano meglio alle proprie esigenze e preferire ricorrere a fonti di base, come enciclopedie online e calcolatrici telefoniche, per svolgere compiti semplici.
Perché è difficile misurare l’impatto ambientale dell’intelligenza artificiale
Determinare un valore numerico per l’impatto ambientale dell’intelligenza artificiale si è rivelato una sfida. Il consumo energetico può variare in base alla vicinanza dell’utente alle reti energetiche locali e all’hardware utilizzato per eseguire i modelli di intelligenza artificiale, per questo motivo i ricercatori hanno scelto di rappresentare le emissioni di carbonio all’interno di un intervallo.
L’importanza della trasparenza sulle emissioni di carbonio
Inoltre, molte aziende di intelligenza artificiale non condividono informazioni sul loro consumo energetico, né dettagli come le dimensioni del server o le tecniche di ottimizzazione. Se invece rendessero nota la quantità di emissioni di carbonio associata a ogni richiesta potrebbero aiutare i ricercatori a stimare il consumo energetico. E se le persone fossero più informate sul costo medio (ambientale) per generare una risposta inizierebbero a chiedersi se è davvero necessario farsi raccontare barzellette su ChatGPT perché non si ha niente da fare.
Bisogno di trasparenza sui consumi energetici dell’AI
Considerato che sempre più aziende si impegnano ad aggiungere strumenti di intelligenza artificiale generativa ai propri sistemi, gli utenti potrebbero non avere molta scelta su come o quando utilizzare questa tecnologia. Non abbiamo bisogno dell’IA generativa nella ricerca web. Nessuno ha chiesto chatbot basati sull’IA (nelle app di messaggistica) o sui social media e inserirli in ogni singola tecnologia esistente ha conseguenze concrete per il nostro pianeta. Con meno informazioni disponibili sui consumi connessi all’utilizzo delle risorse da parte dell’IA, i consumatori hanno meno scelta. Al contrario, la migliore speranza per un’IA più efficiente dal punto di vista energetico potrebbe risiedere nell’economicità di un consumo inferiore di energia.
L’invito dello studio, e anche il nostro, è quello a prestare grande attenzione, anche dal punto di vista energetico a quanto e come la si utilizza l’AI.