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L’intelligenza artificiale potrebbe consumare più energia del previsto.(Credito fotografico: Vladimir_Timofeev/Getty Images)Condividi questo articolo 0Partecipa alla conversazioneSeguiciAggiungici come fonte preferita su GoogleIscriviti alla nostra newsletter
Un argomento spesso utilizzato per placare le preoccupazioni sulla crescente domanda di energia e risorse dei data center è che i modelli di intelligenza artificiale (IA) ne richiederanno meno in futuro man mano che miglioreranno e diventeranno più efficienti.
Ma questo pensiero apparentemente logico è una trappola, secondo un nuovo rapporto delle Nazioni Unite che quantifica i costi ambientali dell’IA.
Il rapporto stima che entro il 2030, il consumo energetico dell’IA potrebbe raddoppiare fino a consumare il 3% dell’elettricità mondiale, produrre emissioni equivalenti a quelle del Regno Unito e consumare più acqua per il raffreddamento rispetto al fabbisogno annuo di acqua potabile della popolazione globale.
Prevede inoltre che l’uso dell’IA seguirà un principio economico noto come “paradosso di Jevons”, che prevede che quando i miglioramenti tecnologici aumentano l’efficienza di una risorsa, ciò porta a un aumento, piuttosto che a una diminuzione, del consumo totale di tale risorsa.
Il paradosso prende il nome dall’economista William Stanley Jevons che osservò questo effetto con l’uso del carbone nell’Inghilterra del XIX secolo. I guadagni di efficienza non ridussero il consumo complessivo. Invece, i costi inferiori comportarono un uso ampliato e una maggiore domanda complessiva.
Poiché i modelli di IA diventano più economici e attraenti, il rapporto si aspetta che ciò incoraggi nuovi utilizzi e volumi di utilizzo maggiori, erodendo e potenzialmente cancellando eventuali risparmi derivanti dai progressi in termini di efficienza.
Per evitare di cadere in questa trappola, delinea una tabella di marcia per un uso responsabile dell’IA basata su principi guida di trasparenza, efficienza per progettazione, equità e giustizia, responsabilità del ciclo di vita, cooperazione globale e uso sostenibile.
La portata del problema
L’anno scorso, i data center hanno già consumato tanta elettricità quanta l’Arabia Saudita, che si classifica come l’11° maggiore consumatore di elettricità al mondo.
Se il consumo di elettricità raddoppiasse come previsto entro il 2030, l’impronta di carbonio associata richiederebbe 6,7 miliardi di alberi coltivati per dieci anni per compensare questa domanda.
I data center richiederebbero inoltre 9,3 trilioni di litri d’acqua e un’area quasi dieci volte più grande di Città del Messico.
Oltre all’uso delle risorse, il rapporto sottolinea anche l’iniquità strutturale al centro del boom dell’IA, con solo 32 nazioni che ospitano infrastrutture cloud specifiche per l’IA e il 90% di tale capacità situata negli Stati Uniti e in Cina.
Avverte di un divario digitale in espansione tra le nazioni che costruiscono e controllano i sistemi di IA e quelle che li consumano, con queste ultime spesso che sopportano un onere ambientale sproporzionato causato dall’estrazione di minerali e dai rifiuti elettronici.
Uso responsabile dell’IA
Due forze principali modellano l’impronta operativa dell’IA: quanto la utilizziamo e come la utilizziamo.
Ciò include tutti i compiti che i modelli di IA svolgono, dalla generazione di testo e codice all’immagine e al video. Ciascuno di questi compiti richiede diversi livelli di sforzo computazionale.
Anche la scelta del modello è importante, poiché ogni sistema di IA svolge questi compiti con costi energetici e ambientali distinti.
Il rapporto sostiene che un’IA responsabile richiede una governance dell’intera catena del valore, dall’approvvigionamento dei minerali al riciclaggio e allo smaltimento sicuro.
Richiede un connubio tra capacità e gestione ambientale – pensando sia a ciò che l’IA può fare per noi sia alla protezione dell’ambiente naturale.
Ciò significherebbe rendere le dichiarazioni ambientali una parte integrante dello sviluppo dell’IA, sia a livello di modello che di compito, e incorporare la domanda prevista di IA nella pianificazione climatica ed energetica.
L’IA responsabile è cruciale poiché i paesi promuovono e adottano l’IA in tutto il governo e nel settore pubblico.
In Aotearoa, Nuova Zelanda, il governo ha lanciato una strategia nazionale sull’IA e un quadro di riferimento per l’IA nel servizio pubblico.
Mentre il quadro è stato informato dai principi dell’IA basati sui valori dell’OCSE, compreso lo sviluppo inclusivo e sostenibile, non vi è alcun requisito per le dichiarazioni ambientali e nessun regolatore che compili l’uso di energia o le emissioni.
Allo stesso modo in Australia, il miglioramento dei servizi pubblici fa parte del piano nazionale sull’IA. Ad esempio, il National Film and Sound Archive of Australia ha creato Bowerbird, un motore di trascrizione audio e video di massa abilitato dall’apprendimento automatico, per documentare materiale. Il Dipartimento degli Affari dei Veterani ha sviluppato uno strumento di prova di concetto per verificare se l’IA possa aiutare ad accelerare l’elaborazione delle richieste.
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Entrambi i paesi adottano un approccio normativo deliberatamente “leggero” e basato sui principi nei confronti dell’IA. Ma questo approccio rischia di trascurare il crescente costo ambientale dell’IA che non può essere risolto migliorandola.
L’ambiente naturale è fondamentale per l’economia, la cultura e il benessere. Dovrebbe essere al centro del nostro pensiero. È ora di ripensare il modello di innovazione dell’IA e spostare l’attenzione verso un futuro tecnologico sostenibile.
Questo articolo modificato è ripubblicato da The Conversation sotto licenza Creative Commons. Leggi l’articolo originale.
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