Il settore dell’intelligenza artificiale è in forte espansione, quali conseguenze avrà sull’ambiente?

Jun 12, 2023

Le aziende tecnologiche rimangono riservate sulla quantità di energia e acqua necessarie per addestrare i loro programmi e modelli complessi

Una domanda a cui ChatGPT non riesce a rispondere del tutto: quanta energia consumi?

"Come modello di linguaggio AI, non ho una presenza fisica né consumo direttamente energia", dirà, oppure: "Il consumo energetico associato alle mie operazioni è principalmente legato ai server e all'infrastruttura utilizzata per ospitare ed eseguire il modello."

Il Bard di Google è ancora più audace. "La mia impronta di carbonio è pari a zero", afferma. Alla domanda sull'energia consumata nella sua creazione e formazione, risponde: "non pubblicamente noto".

I programmi di intelligenza artificiale possono sembrare incorporei. Ma sono alimentati da reti di server nei data center di tutto il mondo, che richiedono grandi quantità di energia per alimentare e grandi volumi di acqua per mantenersi freschi.

Poiché i programmi di intelligenza artificiale sono così complessi, richiedono più energia rispetto ad altre forme di elaborazione. Ma il problema è che è incredibilmente difficile stabilire esattamente quanto.

Mentre competono per costruire modelli di intelligenza artificiale sempre più sofisticati, aziende come OpenAI – che ha creato ChatGPT – Google e Microsoft non riveleranno quanta elettricità e acqua sono necessarie per addestrare ed eseguire i loro modelli di intelligenza artificiale, quali fonti di energia alimentano i loro data center o anche dove si trovano alcuni dei loro data center.

Meta, la società madre di Facebook, ad esempio, l'anno scorso ha rivelato che stava costruendo quello che ritiene essere il supercomputer più veloce del mondo, chiamato AI Research SuperCluster (RSC). Ma non rivelerebbe dove si trovava il supercomputer o come veniva alimentato.

Ora, mentre l’industria tecnologica si affretta a incorporare l’intelligenza artificiale generativa praticamente in ogni cosa – dalla posta elettronica alla ricerca, alle app per la consegna di cibo e ai servizi di salute mentale – esperti e ricercatori del settore avvertono che la crescita incontrollata della tecnologia potrebbe comportare un costo ambientale significativo.

“Questo uso esponenziale dell’intelligenza artificiale porta con sé la necessità di sempre più energia”, ha affermato Sasha Luccioni, responsabile del clima per la società di intelligenza artificiale Hugging Face. "Eppure stiamo assistendo a questo spostamento di persone che utilizzano modelli di intelligenza artificiale generativa solo perché sentono che dovrebbero, senza che venga presa in considerazione la sostenibilità."

Luccioni è uno dei pochi ricercatori che hanno cercato di valutare le emissioni generate nella creazione di specifici modelli di intelligenza artificiale.

In un documento di ricerca che non è stato ancora sottoposto a revisione paritaria, lei e i suoi coautori hanno calcolato la quantità di energia utilizzata per addestrare il grande modello linguistico di Hugging Face, Bloom, su un supercomputer; l'energia utilizzata per produrre l'hardware del supercomputer e mantenerne l'infrastruttura; e l'elettricità utilizzata per eseguire il programma una volta avviato. Hanno scoperto che generava circa 50 tonnellate di emissioni di anidride carbonica, l’equivalente di circa 60 voli tra Londra e New York.

Luccioni e il suo team stimano che l’impronta energetica di Bloom sia inferiore a quella di altri programmi di intelligenza artificiale generativa, poiché i supercomputer di Bloom sono alimentati da energia nucleare, che non produce emissioni di carbonio. Al contrario, i dati limitati disponibili al pubblico suggeriscono che circa 500 tonnellate di CO2 sono state prodotte solo durante l’addestramento del modello GPT3 di ChatGPT – l’equivalente di oltre un milione di miglia percorse da un’auto media a benzina, hanno osservato i ricercatori.

"Per l'ultimo modello di ChatGPT, GPT4, [OpenAI] non ha detto nulla su quanto tempo è stato addestrato, dove è stato addestrato o nulla sui dati che stanno utilizzando", ha affermato Luccioni. "Quindi, in sostanza, significa che è impossibile stimare le emissioni."

Nel frattempo, i nuovi modelli di intelligenza artificiale stanno diventando più grandi e consumano più energia. I modelli più grandi richiedono l’uso di unità di elaborazione grafica (GPU) sempre più potenti e richiedono più tempo per l’addestramento, consumando più risorse ed energia, ha affermato Luccioni.

Ancora più poco chiara è la quantità di acqua consumata nella creazione e nell’utilizzo dei vari modelli di intelligenza artificiale. I data center utilizzano l'acqua nei sistemi di raffreddamento evaporativo per evitare il surriscaldamento delle apparecchiature. Uno studio non sottoposto a revisione paritaria, condotto da ricercatori dell’UC Riverside, stima che l’addestramento di GPT3 nei data center all’avanguardia di Microsoft negli Stati Uniti avrebbe potuto potenzialmente consumare 700.000 litri (184.920,45 galloni) di acqua dolce.