Un recente rapporto ONU evidenzia come l’impatto ambientale dell’IA sia stato finora sottostimato e poiché la maggior parte delle valutazioni fatte finora si è concentrata sulle emissioni di carbonio, trascurando invece le conseguenze su acqua e suolo.
L’intelligenza artificiale potrebbe arrivare a consumare, entro il 2030, una quantità d’acqua pari al fabbisogno annuale di circa 1,3 miliardi di persone, secondo un nuovo report dell’United Nations University Institute for Water, Environment and Health (UNU-INWEH).
Il rapporto rileva che il costo ambientale dell’intelligenza artificiale viene “misurato in modo sistematicamente incompleto”, perché le valutazioni attuali si concentrano sulle emissioni di carbonio legate all’addestramento dei grandi modelli linguistici, trascurando invece l’impatto più ampio in termini di acqua e uso del suolo.
L’impronta idrica deriva dal raffreddamento e dal funzionamento dei data center, mentre l’impronta territoriale è legata alle infrastrutture energetiche e alle catene di approvvigionamento necessarie per costruire e gestire questi sistemi.
In realtà, sottolinea il rapporto, i costi iniziali di addestramento sono superati di gran lunga dai costi di inferenza, vale a dire l’energia necessaria per far funzionare i modelli e rispondere alle richieste degli utenti, che rappresentano l’80–90% del consumo energetico totale dell’IA.
L’addestramento del modello GPT-4 di OpenAI, ad esempio, ha consumato fino a 70 gigawattora di elettricità. Ma l’uso di ChatGPT, secondo le stime, richiede circa 383 gigawattora per rispondere a miliardi di richieste ogni giorno.
Secondo il rapporto ONU, considerando i costi di inferenza, i data center che alimentano l’IA consumeranno 945 terawattora di elettricità entro il 2030: più del triplo del consumo combinato di Pakistan, Bangladesh e Nigeria, che insieme ospitano oltre 650 milioni di persone.
Per quanto riguarda l’impronta idrica, entro lo stesso anno, il consumo d’acqua dell’IA raggiungerà 9,3 trilioni di litri, una quantità pari al fabbisogno idrico annuale di base di 1,3 miliardi di persone nell’Africa subsahariana.
Affrontare l’impatto ambientale dell’IA non sarà semplice come passare a fonti energetiche più “verdi”, avverte il rapporto. Sostituire il carbone con bioenergia potrebbe ridurre del 70% le emissioni di carbonio legate all’elettricità, ma allo stesso tempo aumentare di 30 volte il consumo d’acqua e di 100 volte l’uso del suolo.
“Ciò che ci ha sorpreso di più è quanto spesso le scelte che sembrano più ecologiche dal punto di vista del carbonio finiscano per essere peggiori per l’acqua o per il suolo”, ha dichiarato in un comunicato Miriam Aczel, ricercatrice dell’UNU-INWEH e autrice principale del rapporto. “Se continuiamo a giudicare la sostenibilità dell’IA solo attraverso il carbonio, potremmo pensare che le energie rinnovabili rendano pulite le infrastrutture dell’IA, ma in realtà stiamo risolvendo un problema mentre ne creiamo altri, spesso in luoghi che non lo hanno richiesto”, ha aggiunto.
E le conseguenze non finiscono qui: paradossalmente, rendere l’IA più efficiente dal punto di vista energetico potrebbe aumentare il suo impatto ambientale.
“Molte persone pensano che l’impronta ambientale dell’IA si riduca man mano che la tecnologia migliora e i processi diventano più efficienti. Ma questa è solo una parte del problema complessivo”, ha affermato Kaveh Madani, direttore dell’UNU-INWEH. “Un’IA più efficiente e più economica significa un maggiore utilizzo dell’IA, facendo sì che l’impronta complessiva diventi molto più grande di quanto si risparmi con i miglioramenti di efficienza”.
Leggi il report completo qui.
