L'intelligenza artificiale ha un potenziale incredibile, ma ci sono alcuni seri inconvenienti che devono essere considerati.
Con la corsa all'intelligenza artificiale che avanza più velocemente che mai, molti si preoccupano di come queste tecnologie influenzeranno l'ecosistema. L'adozione dell'IA continua ad aumentare. Insieme ad esso, la sua impronta di carbonio peggiorerà solo se sviluppatori, utenti finali e organismi di regolamentazione continueranno a scrollarsi di dosso il suo impatto ambientale.
Detto questo, l'adozione di massa sostenibile è ancora possibile. Ma gli individui e le organizzazioni devono lavorare insieme per risolvere il modo in cui l'IA danneggia l'ambiente.
Punti chiave
- L'intelligenza artificiale consuma enormi quantità di energia, contribuendo alla sua grande impronta di carbonio. Gli sviluppatori e gli utenti dovrebbero essere consapevoli dell'impatto ambientale e prendere in considerazione pratiche più sostenibili.
- I rapidi sviluppi nell'IA perpetuano una cultura dell'usa e getta, che porta a uno spreco di risorse. I consumatori dovrebbero evitare acquisti non necessari e le aziende dovrebbero dare la priorità a innovazioni significative.
- Attualmente non esiste un organo di governo centrale che regoli l'uso e lo sviluppo dell'IA, lasciando le preoccupazioni ecologiche in fondo all'elenco delle priorità. La collaborazione tra governo e gruppi ambientalisti è necessaria per ridurre al minimo l'impatto ambientale dell'IA.
1. L'intelligenza artificiale richiede un'enorme quantità di energia
Il principale colpevole dell’enorme impronta di carbonio dell’intelligenza artificiale generativa è il suo consumo energetico. Prendi i chatbot come esempio. Il limite massimo di token di ChatGPT e la rapida elaborazione degli input comportano enormi richieste di energia. La maggior parte degli utenti non si rende conto delle risorse richieste per ogni query di ricerca: inondano senza pensarci i chatbot con istruzioni casuali.
Semianalisi ha creato un modello di costo di ChatGPT. Dicono che OpenAI gestisce 3.617 server HGX A100 per rispondere ai milioni di richieste che ChatGPT riceve quotidianamente.
Ogni server consuma 3.000 wattora se sono simili a Nvidia HGX A100. Quindi, affinché 3.617 unità funzionino 24 ore su 24, 7 giorni su 7, hanno bisogno di ben 95.054.760.000 wattora o 95.054,76 megawattora all'anno. Per riferimento, New York City utilizza da 5.500 a 10.000 megawattora al giorno.
La rapida crescita dell'IA perpetua una cultura dell'usa e getta. I consumatori di tecnologia sono spinti a ottenere i sistemi più recenti sul mercato, indipendentemente dal fatto che ne abbiano bisogno o meno. Alcuni capiscono a malapena questi gadget. Perseguono la "prossima grande novità" perché le aziende promettono funzionalità nuove e dirompenti.
Soccombendo a questo stile di vita insostenibile, i consumatori consentono ai leader tecnologici di controllare la domanda di piattaforme AI. Le risorse vengono sprecate in strumenti ridondanti che producono vantaggi trascurabili.
Prendi ChatGPT, per esempio. Milioni di sviluppatori hanno capitalizzato il suo boom rilasciando i loro chatbot basati sull'intelligenza artificiale. Mentre leader tecnologici come Microsoft, Meta e Google hanno creato modelli linguistici innovativi, la maggior parte delle aziende ha semplicemente seguito la tendenza.
Evita di scaricare chatbot AI non verificati online. Gli hacker usano app ChatGPT false per indurre gli utenti a divulgare informazioni personali e pagare quote di abbonamento esorbitanti.
3. Nessun organo di governo centrale regola l'uso e lo sviluppo dell'IA
I rapidi progressi dell'IA superano le linee guida e le restrizioni governative. Anche ai leader tecnologici globali piace Sam Altman, CEO di OpenAI, chiede un intervento normativo più rigoroso sull'IA per controllare modelli potenti. A partire da ora, nessuna singola autorità monitora e regola le attività dell'IA.
Ma anche se gli enti governativi iniziano ad affrontare i rischi legati all'IA, il danno ecologico sarà in fondo alla loro lista. Probabilmente daranno la priorità alle allucinazioni dell'IA, alle violazioni etiche e alle minacce alla privacy. Sebbene ugualmente importanti, queste questioni non dovrebbero oscurare gli impatti ecologici negativi dell'IA.
Il governo deve collaborare con i gruppi ambientalisti per monitorare le aziende tecnologiche. Potrebbero ridurre al minimo l'impronta di carbonio degli sviluppatori di intelligenza artificiale regolando il loro consumo energetico, i metodi di smaltimento e l'estrazione di minerali.
4. Gli sforzi agricoli guidati dall'intelligenza artificiale danno la priorità ai raccolti rispetto alla salute dell'ecosistema
I settori agricoli stanno esplorando modi per integrare i sistemi basati sull'intelligenza artificiale nell'agricoltura. L'implementazione strategica potrebbe aiutare a massimizzare la crescita delle colture, automatizzare il lavoro manuale e combattere le calamità naturali riducendo al minimo le spese generali. L'IA agricola è un settore in crescita. Mercato.us prevede addirittura che le dimensioni del mercato globale supereranno i 10,2 miliardi di dollari entro il 2032.
Tuttavia, nonostante questi vantaggi, l'intelligenza artificiale agricola trascura ancora l'enorme consumo energetico della formazione e della costruzione di questi sistemi. Dare la priorità a raccolti elevati e metodi di raccolta efficienti compromette anche l'ecosistema. A questo ritmo, l'intelligenza artificiale potrebbe inavvertitamente promuovere pratiche agricole intensive che distruggono e disidratano la terra.
5. L'addestramento dell'intelligenza artificiale richiede tentativi ed errori
L'addestramento di piattaforme guidate dall'intelligenza artificiale su miliardi di parametri richiede enormi risorse. Tra la preparazione di set di dati per lo scraping e l'inserimento nei modelli di intelligenza artificiale, il processo potrebbe facilmente consumare milioni di wattora.
Inoltre, il test dei dati consiste in rigorosi tentativi ed errori. Gli sviluppatori continueranno a consumare enormi risorse energetiche mentre sviluppano iterazioni del modello, risolvono problemi e correggono imprecisioni.
Prendiamo ChatGPT come esempio. UN studio della Cornell University mostra che OpenAI ha consumato 405 anni di energia GPU V100 per addestrare GPT-3 su 175 miliardi di parametri. Più semplicemente, una GPU V100 impiegherebbe 405 anni per costruire ChatGPT.
Supponendo che OpenAI utilizzi qualcosa di simile a GPU Nvidia V100, che consumano 300 wattora, 405 anni di consumo energetico equivalgono a 1.064.340.000 wattora. Per riferimento, la maggior parte delle famiglie consuma 30.000 wattora al giorno. Quindi l’energia utilizzata inizialmente da OpenAI per addestrare ChatGPT potrebbe alimentare 35.478 case per 24 ore.
L’hardware utilizzato nella costruzione, nell’addestramento e nella commercializzazione dei programmi di intelligenza artificiale è costituito da vari metalli terrosi. Prendi le GPU come esempio. La loro produzione richiede rame, stagno, argento e zinco, tra le altre materie prime, e le aziende tecnologiche hanno bisogno di migliaia di GPU per mantenere i sistemi di intelligenza artificiale.
Gli sviluppatori dovrebbero esplorare metodi alternativi per l’approvvigionamento delle materie prime. Altrimenti, le attività minerarie dannose non potranno che aumentare con l’aumento della domanda di hardware legato all’intelligenza artificiale. Anche le miniere più grandi si prosciugherebbero dopo diversi decenni.
7. Potenziale congestione del traffico
L'IA può costruire un sistema più efficiente dal punto di vista energetico, futuro intelligente per l'industria automobilistica. Uno studio del Giornale internazionale di ricerca ambientale e salute pubblica afferma che le auto a guida autonoma producono dal 50 al 100% in meno di emissioni di carbonio rispetto ai veicoli tradizionali. I produttori automobilistici di tutto il mondo integreranno gradualmente l’intelligenza artificiale nelle loro unità.
Sebbene efficiente in termini di consumo di carburante, l’emergere di automobili guidate dall’intelligenza artificiale aumenta anche la congestione del traffico nelle città densamente popolate. I veicoli privati continueranno a superare in numero gli snodi del trasporto pubblico. UN indagine longitudinale dell’Università di Adelaide afferma che i consumatori preferirebbero acquistare auto senza conducente rispetto al pendolarismo o al car sharing.
8. AI Evolution aumenta i rifiuti elettronici
L’intelligenza artificiale si sta evolvendo rapidamente perché gli sviluppatori continuano a rilasciare nuovi prodotti hardware e software. Tutti vogliono prima dominare il mercato globale. Sfortunatamente, la ricerca di tecnologie dirompenti non fa che aggravare il crescente problema dei rifiuti elettronici nella società. Ricorda: il mantenimento dei sistemi di intelligenza artificiale richiede migliaia di GPU e server, la maggior parte dei quali non può essere riciclata.
Il mondo conta riferisce che l’85% dei rifiuti elettronici finisce nelle discariche e negli inceneritori e il 70% contiene elementi tossici. Gli sviluppatori di intelligenza artificiale dovrebbero esplorare metodi di smaltimento più sostenibili. Pratiche ecologiche come la riduzione del consumo di combustibili fossili, il prolungamento dei cicli di vita dell'hardware e la progettazione di metodi di riciclaggio rinnoveranno il settore.
L'intelligenza artificiale fa male all'ambiente?
Nonostante gli effetti dannosi sull’ambiente dell’intelligenza artificiale, non è intrinsecamente insostenibile. La maggior parte dei problemi di cui sopra deriva dal modo in cui gli esseri umani progettano, programmano, implementano e gestiscono le tecnologie basate sull'intelligenza artificiale. Le aziende tecnologiche dovrebbero smettere di sacrificare le pratiche ecologiche per un rapido progresso. Anche il raggiungimento del picco dell’intelligenza artificiale generale non giustificherà l’esaurimento delle risorse naturali della Terra.
Le aziende devono anche dare la priorità alla tecnologia ecocompatibile. Le applicazioni aziendali, commerciali e industriali dell'IA ne oscurano il potenziale per aiutare l'ambiente. Il settore è già invaso da app e strumenti di intelligenza artificiale casuali. Ma non un numero sufficiente di sviluppatori si interessa a sfruttare l'intelligenza artificiale per la conservazione delle risorse e il cambiamento climatico.
