Quanto inquina l'intelligenza artificiale?

Scrivi una domanda, aspetti qualche secondo e ottieni una risposta. Oppure chiedi di creare un’immagine e poco dopo compare davanti a te qualcosa che prima non esisteva.

Usare l’intelligenza artificiale sembra quasi troppo semplice.

Proprio per questo è facile dimenticare tutto quello che succede dietro le quinte.

Un sistema di intelligenza artificiale non vive dentro il nostro browser. Per funzionare ha bisogno di computer molto potenti, server, data center e tanta capacità di calcolo.

E tutto questo utilizza energia.

Quindi sì: anche l’intelligenza artificiale ha un impatto ambientale.

Perché l’AI ha bisogno di computer così potenti?

Un normale programma segue una serie di istruzioni scritte da qualcuno.

Un modello di intelligenza artificiale, invece, viene addestrato su enormi quantità di informazioni per imparare a riconoscere schemi e produrre risultati.

Per farlo deve eseguire una quantità enorme di calcoli; e non parliamo soltanto del momento in cui viene creato il modello.

Anche quando lo utilizziamo, il sistema deve elaborare quello che gli abbiamo scritto e generare una risposta.

Se chiediamo del testo, deve costruire la risposta passo dopo passo. Se chiediamo un’immagine, deve generarla. Se chiediamo un video, il lavoro può diventare ancora più complesso.

Addestrare un’AI e usarla non sono la stessa cosa

Quando si parla dei consumi dell’intelligenza artificiale si mettono spesso insieme due momenti diversi.

Il primo è l’addestramento.

Prima che un modello possa rispondere alle nostre domande deve essere preparato. Questa fase richiede moltissimi calcoli e può coinvolgere grandi quantità di hardware.

Poi c’è l’uso quotidiano.

Ogni volta che mandiamo un prompt, il modello deve comunque lavorare per produrre la risposta. Una singola richiesta è ovviamente molto diversa dall’intero processo di addestramento.

Ma quando milioni di persone utilizzano questi strumenti continuamente, anche l’uso quotidiano diventa una parte importante del problema.

Cosa succede quando inviamo un prompt?

In modo molto semplificato, quando scriviamo qualcosa a un chatbot:

1. la nostra richiesta viene inviata attraverso Internet verso dei server;

2. Quei server eseguono il modello;

3. Il modello analizza quello che abbiamo scritto e inizia a generare una risposta;

4. Il risultato viene poi inviato di nuovo verso il nostro dispositivo.

Dal nostro punto di vista sono passati pochi secondi. Dietro, però, c’è stata una vera elaborazione su hardware fisico.

Perché si parla spesso di GPU?

Le GPU sono diventate famose soprattutto grazie ai videogiochi, ma sono molto utili anche per l’intelligenza artificiale: sanno eseguire tanti calcoli contemporaneamente, ciò di cui hanno bisogno i moderni modelli AI.

Per questo nei data center dedicati all’intelligenza artificiale troviamo grandi quantità di acceleratori molto potenti.

Più potente è l’hardware, maggiore può essere anche il calore prodotto.

E quindi serve energia non soltanto per fare i calcoli, ma anche per gestire tutto ciò che permette a quei sistemi di funzionare correttamente.

La questione dell’acqua

Quando si discute dell’impatto ambientale dell’intelligenza artificiale compare spesso anche il tema dell’acqua.

Il motivo principale è il raffreddamento: come già anticipato in questo articolo, i server producono calore e alcuni data center utilizzano sistemi che coinvolgono l’acqua per mantenerli alla temperatura corretta.

Non significa però che ogni volta che facciamo una domanda venga letteralmente consumato un bicchiere d’acqua, mipende dal data center, dalla tecnologia utilizzata, dal luogo in cui si trova e da moltissimi altri fattori.

Generare immagini e video è diverso dal generare testo

Quando utilizziamo l’AI generativa possiamo chiedere cose molto diverse.

Una risposta testuale breve è un tipo di operazione.

Creare un’immagine è un’altra.

Generare un video è ancora un’altra cosa.

Perciò contenuti più complessi richiedono più elaborazione.

Usarla in modo più consapevole

Ci sono alcune abitudini che possono evitare sprechi inutili, per esempio, possiamo formulare richieste più chiare invece di rigenerare continuamente la stessa risposta; scrivendo i prompt nel modo corretto evitiamo di correggere ogni risposta.

Possiamo utilizzare strumenti più semplici quando non abbiamo bisogno dell’AI.

Possiamo evitare di generare decine di immagini quasi identiche soltanto per curiosità.

E chi sviluppa servizi digitali può chiedersi se ogni funzione abbia realmente bisogno di un modello AI oppure se esiste una soluzione più semplice.

Il vero problema dell’AI

Sì, anche l’AI inquina e in modo notevole, ma la tecnologia non rimane ferma.

I modelli possono diventare più piccoli ed efficienti e l’hardware può migliorare. I data center possono utilizzare meglio l’energia e alcune attività possono essere eseguite direttamente sui nostri dispositivi invece di essere inviate continuamente a grandi server.

Il vero problema è che, contemporaneamente, stiamo iniziando a usare l’intelligenza artificiale praticamente ovunque.

Ormai per ogni dubbio non ci rivolgiamo più alla nostalgica ricerca su google, ma ci affidiamo totalmente e incondizionatamente alle risposte che un ChatGPT del momento ci fornisce.

L’AI non è magia

Forse il modo più semplice per capire il tema è smettere di pensare all’intelligenza artificiale come a qualcosa di astratto: dietro una risposta generata in pochi secondi ci sono macchine reali che stanno lavorando.

Sapere questo non significa dover rinunciare allo strumento, significa semplicemente usarlo con la stessa consapevolezza con cui dovremmo utilizzare qualsiasi altra tecnologia.

L’AI ha un grosso costo ambientale.

La domanda interessante non è se usarla oppure no, ma come riuscire a ottenere il massimo valore utilizzando soltanto le risorse che servono davvero.