Mentre le aziende energetiche cercano di modernizzare le proprie attività per ridurre i costi e renderle più efficienti, molte si stanno rivolgendo a tecnologie come l’apprendimento automatico, la robotica e l’intelligenza artificiale (IA). Ma come per qualsiasi nuova tecnologia, è importante considerare l’intero quadro. Sebbene l’uso dell’IA e di altre tecnologie potrebbe aiutare a migliorare le operazioni, sia nei combustibili fossili che nelle alternative green, quanta energia richiede l’alimentazione dell’IA?
Da tempo si discute dell’impatto dell’IA sul pianeta, ma con tutto il clamore intorno a nuove tecnologie impressionanti, la questione è in gran parte passata in secondo piano. Nel 2020, i ricercatori di OpenAI a San Francisco hanno presentato al mondo un algoritmo che poteva muovere una mano robotica per manipolare un Cubo di Rubik. Questo ha segnato un enorme passo avanti nella tecnologia dell’IA. In quel momento, erano necessari oltre 1000 computer e una dozzina di macchine con chip grafici specializzati per elaborare complessi calcoli nel corso di mesi per raggiungere questo risultato. Secondo le stime, il processo ha consumato circa 2,8 gigawatt-ora di elettricità, equivalente alla produzione di tre centrali nucleari per un’ora, sebbene ciò non sia stato confermato dall’azienda.
La tecnologia dell’IA sta avanzando a un ritmo impressionante, dopo decenni di pesanti investimenti. Ma con questo progresso sorgono preoccupazioni su quale impatto potrebbe avere sull’ambiente. Sebbene l’output possa sembrare semplice, mentre le macchine imparano a rispondere a domande e a riconoscere immagini, la potenza necessaria per svolgere questi compiti è immensa. L’esecuzione dell’IA richiede enormi quantità di potenza di calcolo ed elettricità per creare e risolvere algoritmi.
Negli ultimi anni, l’IA è gradualmente diventata sempre più integrata nelle nostre attività quotidiane, come rispondere a domande tramite Alexa o Siri, calcolare percorsi su Google Maps o identificare persone attraverso foto, tutto disponibile sui nostri telefoni e computer domestici. Ma poche persone considerano quanto energia sia necessaria per completare queste attività apparentemente semplici. Spesso confrontiamo le macchine con gli esseri umani quando si tratta di questi tipi di compiti, assumendo che i computer possano rispondere alle domande come fanno i nostri cervelli, con uno sforzo relativamente ridotto. Tuttavia, l’IA non apprende le informazioni in modo strutturato, non comprende concetti umani come causa ed effetto, contesto o analogie, il che significa che richiede un approccio «brute force» di apprendimento profondo basato su tecniche statistiche.
Un modello di apprendimento viene addestrato in modo molto diverso dal nostro cervello. Ad esempio, per identificare un’immagine di un gatto, gli vengono mostrate migliaia di foto di gatti etichettate dagli esseri umani. Il modello non capisce che un gatto è più propenso di un cane a arrampicarsi su un albero o a svolgere altre attività felini e assocerà questi oggetti solo se presenti nelle immagini. Per far sì che il modello comprenda l’immagine, è necessario mostrargli tutte le possibili combinazioni fino a quando non apprende.
Fino ad ora, la risposta all’uso dell’IA nelle operazioni energetiche per renderle più efficienti e ridurre i costi è stata positiva. Ma ora, gli esperti si preoccupano che le alte richieste energetiche di questi tipi di tecnologie siano state ampiamente trascurate. Se l’IA viene utilizzata nei progetti energetici per supportare la modernizzazione e la decarbonizzazione, potrebbe causare più danni all’ambiente di quanto pensiamo. Sebbene potrebbe rivoluzionare industrie da trilioni di dollari, dall’energia alla vendita al dettaglio, la creazione di tecnologie AI come chatbot e generatori di immagini richiederà una enorme quantità di elettricità, il che potrebbe contribuire alle emissioni di carbonio nel mondo.
Attualmente, c’è molta ambiguità riguardo alla quantità di energia necessaria per alimentare i programmi di IA. Ad esempio, se si fa questa domanda a ChatGPT, la risposta sarà del tipo: «Come modello di linguaggio AI, non ho una presenza fisica né consumo direttamente energia». La complessità dei programmi di IA fa sì che consumino molta più energia rispetto ad altre forme di calcolo, ma le aziende che stanno sviluppando questi programmi, come Google e Microsoft, non rivelano quantità precise. Attualmente, sappiamo molto poco su quanto elettricità e acqua siano necessari per addestrare e alimentare i loro modelli di IA e quali fonti di energia vengano utilizzate per gestire i loro data center.
Il rapido avanzamento della tecnologia dell’IA ha portato le aziende di tutti i settori a incorporare programmi di IA nelle loro attività. Ciò può essere considerato positivo, poiché le aziende abbracciano la tecnologia e la modernizzazione, il che potrebbe rendere le operazioni più efficienti. Tuttavia, la questione dell’uso di energia nell’IA e in tecnologie simili spesso non viene presa in considerazione, il che significa che le aziende adottano rapidamente programmi di IA senza valutare il loro impatto sull’ambiente. In futuro, è importante che le informazioni sull’uso di energia nell’IA diventino più trasparenti e che i governi regolamentino il settore in linea con le loro politiche climatiche.
