L'intelligenza artificiale (IA) esiste da poco tempo, ma è già considerata un elemento di svolta per il suo potenziale trasformativo. Tuttavia, il suo sviluppo, la sua manutenzione e il suo smaltimento sono tutti responsabili di un'enorme impronta di carbonio. Ciò fa sì che le persone si preoccupino dell'impatto ambientale dell'IA. In questo blog, approfondiremo questo dilemma nascosto.
Impatto ambientale reale dell'intelligenza artificiale: negativo vs positivo
Dietro ogni intelligenza artificiale si cela un processo ad alta intensità energetica con un'impronta di carbonio enorme. Oggi i data center dedicati all'IA funzionano 24 ore su 24, 7 giorni su 7 e utilizzano energia derivata principalmente da combustibili fossili . Essi rappresentano circa il 2.5-3.7% delle emissioni globali di gas serra.
Vi sorprenderà sapere che, secondo i ricercatori di OpenAI , la potenza di calcolo necessaria per addestrare i migliori modelli di intelligenza artificiale è raddoppiata ogni 3.4 mesi dal 2012. Un recente studio condotto da esperti dell'Università del Massachusetts, Amherst, ha inoltre analizzato l'impatto ambientale dell'addestramento di diversi modelli di intelligenza artificiale di grandi dimensioni. Hanno scoperto che questo processo potrebbe produrre oltre 626,000 libbre di anidride carbonica . Si tratta di quasi 5 volte le emissioni di un'auto americana media durante tutto il suo ciclo di vita.
La tabella seguente rappresenta i principali impatti positivi e negativi dell'IA:
| Impatti positivi | Impatti negativi |
| Aiuta a combattere la deforestazione, gli incendi boschivi, le malattie della fauna selvatica e a monitorare la biodiversità. | Elevato consumo di energia elettrica durante l'allenamento. |
| Incoraggia le iniziative di economia circolare. | Potenziale aumento dell'utilizzo di risorse come acqua e materie prime. |
| Ottimizza i processi di agricoltura, trasporto e gestione dei rifiuti. | Contribuisce alla generazione di rifiuti elettronici. |
| Prevede i modelli di consumo energetico e aumenta l'efficienza energetica. | Potrebbe aggravare i problemi ambientali esistenti. |
| Migliora le prestazioni delle fonti energetiche rinnovabili. | L'elevato tempo di elaborazione necessario per l'addestramento aumenta le emissioni di intelligenza artificiale. |
| Gestisce la fornitura di energia elettrica e ne aumenta l'affidabilità. | Le distorsioni nei dati di addestramento possono portare a decisioni distorte da parte degli algoritmi di intelligenza artificiale. |
| Analizza il terreno, prevede le rese e individua i parassiti per un'agricoltura sostenibile. | Maggiore richiesta di energia con l'aumento dell'uso dell'intelligenza artificiale. |
| Contribuisce a una risposta efficiente alle catastrofi. | L'allenamento che prevede l'uso intensivo di acqua dolce contribuisce alla carenza idrica. |
| Facilita la creazione di nuovi materiali. | Genera emissioni di CO2 paragonabili a quelle dell'aviazione, colpendo le comunità emarginate. |
| Supporta gli sforzi di conservazione della biodiversità. | Il consumo di energia provoca l'inquinamento atmosferico. |
Impatto negativo dell'intelligenza artificiale sull'ambiente
Il suo principale svantaggio è legato ai data center, poiché consumano molta energia per mantenere attivi i modelli di intelligenza artificiale. Rispetto agli edifici tradizionali, consumano dalle 10 alle 50 volte più energia per piano. Con la crescente dimensione dei modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) come GPT-4, il consumo energetico di questi data center continua ad aumentare . Analizziamo ora alcune delle sfide ambientali associate all'intelligenza artificiale.
1. Aumento del consumo energetico
I modelli di intelligenza artificiale per l'addestramento consumano un'enorme quantità di elettricità, prodotta principalmente da combustibili fossili. Tutto ciò si traduce in un aumento delle emissioni di gas serra.
Secondo l' Ufficio statunitense per l'efficienza energetica e le energie rinnovabili , i data center, compresi quelli utilizzati per l'intelligenza artificiale, rappresentano quasi il 2% del consumo totale di elettricità negli Stati Uniti.
2. Aumento del consumo di risorse
L'uso dell'IA in settori come la produzione può aumentare il consumo di risorse, tra cui acqua e materie prime. Ciò può danneggiare l'ambiente.
Anche l'addestramento dell'IA si basa sulle GPU (unità di elaborazione grafica). Per la loro produzione sono necessari metalli rari e un notevole consumo di acqua.
3. Aggiunta ai rifiuti elettronici
Questi rifiuti sono costituiti da sostanze chimiche nocive, tra cui piombo, mercurio e cadmio. Oltre a inquinare l'acqua e il suolo, possono causare danni significativi sia all'uomo che all'ambiente.
Secondo le previsioni del World Economic Forum , entro il 2050 produrremo oltre 120 milioni di tonnellate di rifiuti elettronici all'anno. Per evitare che ciò accada, abbiamo bisogno di una migliore gestione e riciclo dei rifiuti elettronici.
Riferimento incrociato: Gestione attuale dei rifiuti elettronici mediante tecniche di intelligenza artificiale
4. Impatto sugli ecosistemi naturali
Le tecnologie di intelligenza artificiale, come le auto a guida autonoma e i droni per le consegne, possono danneggiare gli animali e l'ambiente. Ciò può comportare un aumento degli sprechi e dei consumi, soprattutto nell'e-commerce, dove le merci vengono consegnate rapidamente e frequentemente.
L'intelligenza artificiale in agricoltura potrebbe anche comportare un uso eccessivo di fertilizzanti e pesticidi. Ciò può danneggiare l'acqua, il suolo e la biodiversità. L'impiego dell'IA in campo ambientale solleva inoltre questioni etiche. Dobbiamo trovare un equilibrio tra i benefici dell'IA e la tutela della natura affinché questi due aspetti possano coesistere.
5. Aumento delle emissioni di carbonio
Poiché le operazioni di IA sono responsabili del consumo di molta energia, sono le principali responsabili dell'aumento delle emissioni di carbonio. Milioni di ore di elaborazione vengono spese per addestrare nuove generazioni di modelli di IA. Ciò aumenta ulteriormente il consumo di energia.
Spesso, la produzione di questa energia dipende anche da gas naturale, petrolio, carbone o energia idroelettrica, che sono tutte importanti fonti di emissioni di anidride carbonica.
6. Promuovere la parzialità nel processo decisionale
Il problema principale che ogni oppositore dell'IA si trova ad affrontare è legato alla probabilità che l'IA prenda decisioni distorte. Gli algoritmi di IA dipendono fortemente dai dati su cui vengono addestrati. Decisioni distorte possono causare distorsioni in questi dati.
L'uso dell'intelligenza artificiale per controllare l'ambiente solleva una serie di preoccupazioni etiche. Se il suo algoritmo viene addestrato su dati che favoriscono la crescita economica rispetto alla cura dell'ambiente, potrebbe dare priorità ai guadagni economici a breve termine rispetto alla salute ambientale a lungo termine.
Riferimento incrociato: Cosa facciamo riguardo ai pregiudizi nell'IA?
7. Aumento della domanda di energia
Le tendenze attuali mostrano come l'IA abbia gradualmente conquistato un posto nelle nostre vite come strumento di aiuto. Con il tempo, il suo utilizzo aumenterà ulteriormente e così anche la sua richiesta di energia. Questo è quindi un fattore importante che contribuisce alle emissioni di gas serra.
Ad esempio, se le attuali tendenze dell'IA dovessero persistere, entro il 2027 NVIDIA potrebbe fornire quasi 1.5 milioni di server per l'IA ogni anno. Questi server potrebbero consumare circa 85.4 terawattora di elettricità all'anno . Questo supererebbe persino il consumo energetico di molti piccoli paesi.
8. Contribuire allo spreco di acqua e all'inquinamento atmosferico
Forse non lo sapete, ma l'addestramento dei modelli di intelligenza artificiale richiede una grande quantità di acqua dolce. Questo può contribuire allo spreco idrico. Uno studio recente suggerisce che ChatGPT necessita di quasi 500 ml di acqua ogni 20-50 domande e risposte per raffreddare i suoi data center. Quest'acqua può essere contaminata da sostanze chimiche e rifiuti. Pertanto, per poterla riutilizzare, potrebbe essere necessario un trattamento aggiuntivo.
Lo studio ha inoltre evidenziato che l'addestramento di GPT-3 potrebbe aver consumato oltre 700,000 litri di acqua pulita . Purtroppo, l'acqua evapora durante l'utilizzo e non può essere riutilizzata. Ciò aggrava il problema della scarsità idrica. L'energia utilizzata dall'IA può anche contribuire all'inquinamento atmosferico, soprattutto se si basa su fonti energetiche non rinnovabili.
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9. Mancanza di responsabilità e trasparenza
Spesso, lo sviluppo e l'utilizzo dell'IA non sono trasparenti né soggetti a responsabilità. Molte aziende privilegiano il profitto finanziario e la competitività rispetto ai potenziali danni ambientali causati dalle tecnologie di IA.
Le IA sono complesse e, proprio a causa di questa complessità, gli utenti faticano a calcolarne la reale impronta ambientale. Inoltre, i dati nascosti e i metodi di addestramento segreti utilizzati per lo sviluppo dell'IA ostacolano una valutazione accurata dell'impronta di carbonio o dell'impatto ambientale dell'IA stessa. Per garantire che l'IA sia in linea con le preoccupazioni ambientali, è necessario sviluppare e implementare procedure e leggi trasparenti.
10. Può danneggiare le comunità storicamente emarginate
Questa tecnologia è utilizzata in diversi settori e genera emissioni di anidride carbonica simili a quelle del settore aeronautico. Queste maggiori emissioni sono particolarmente dannose per le comunità storicamente emarginate che vivono in aree fortemente inquinate, in quanto più vulnerabili ai rischi per la salute associati all'inquinamento.
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Impatto positivo dell'intelligenza artificiale sull'ambiente
Non limitarti a sovraccaricarti con i suoi aspetti negativi, ne ha anche molti positivi. Ha la capacità di analizzare grandi quantità di dati, come quelli dei satelliti meteorologici. Gli altri impatti positivi ad esso associati sono discussi di seguito:
1. Mitigare il cambiamento climatico
L'intelligenza artificiale ha un enorme potenziale per aiutarci a preservare la natura e a contrastarne gli effetti. Contribuisce a un monitoraggio più rapido e capillare dei cambiamenti climatici. I suoi dati possono aiutarci a prevedere con precisione i disastri naturali . Questo non solo facilita un'evacuazione più efficiente, ma riduce anche al minimo i danni. Ecco alcuni modi in cui contribuisce a mitigare i cambiamenti climatici:
- Combattere la deforestazione: Analizzando le immagini satellitari, aiuta organizzazioni come WWF utilizzare l'intelligenza artificiale, come Previsione forestale individuare e prevenire la deforestazione illegale.
- Lotta agli incendi boschivi: Analizzando dati come i filmati delle telecamere, può aiutare a localizzare e prevedere la crescita degli incendi boschivi. Ciò consente ai vigili del fuoco di rispondere in modo più efficace.
- Rilevamento delle malattie della fauna selvatica: È veloce nell'identificare i segnali di malattie nella fauna selvatica. Ciò è molto utile nella diagnosi precoce e nella prevenzione.
- Monitoraggio della biodiversità: Quando l'IA è combinata con droni e riprese satellitari, può monitorare in modo efficiente i cambiamenti nel comportamento degli animali. Può non solo tracciare diverse popolazioni animali, ma anche identificare minacce alla biodiversità.
- Prevenire la pesca eccessiva: Strumenti di intelligenza artificiale come il Iniziativa barca intelligente può aiutarci a monitorare le pratiche di pesca e a prevenire le attività di pesca illegali.
Riferimento incrociato: il monitoraggio basato sull'intelligenza artificiale aiuta a individuare le malattie in azienda agricola
2. Contribuire all'economia circolare
Possono contribuire a un'economia circolare:
- Identificazione e recupero dei materiali riciclabili: I robot guidati dall'intelligenza artificiale sono più rapidi ed efficienti nello smistamento dei materiali riciclabili. Contribuiscono a promuovere il riciclaggio e a ridurre le emissioni di gas serra.
- Riciclaggio e riutilizzo dell'acqua: Puoi usare strumenti AI per monitorare la qualità dell'acqua. Aiutano a rilevare l'inquinamento in anticipo e assistono anche nei processi di trattamento delle acque.
3. Ottimizzazione delle operazioni
Ottimizzano le operazioni in un'ampia gamma di settori:
- Agricoltura: In questo settore, gli strumenti di intelligenza artificiale vengono utilizzati per possedere dati su suolo e meteo. Ciò non solo aiuta a migliorare l'agricoltura di precisione, ma aumenta anche le rese.
- Trasporto: I suoi strumenti possono essere utilizzati per ottimizzare i percorsi e ridurre la congestione del traffico. In generale, riducono al minimo le emissioni causate dai trasporti.
- Gestione dei rifiuti: L'intelligenza artificiale può essere utilizzata per prevedere la domanda e ottimizzare l'inventario. Ciò può migliorare i processi di gestione dei rifiuti per ridurre gli sprechi e migliorare l'efficienza.
4. Migliorare l'efficienza energetica
I punti sottostanti mostrano come l'intelligenza artificiale può migliorare questa efficienza:
- Previsione del consumo energetico: È in grado di prevedere i modelli di consumo energetico e di individuare le aree di risparmio energetico.
- Ottimizzazione dei sistemi di raffreddamento: Aziende come Google usano l'intelligenza artificiale per ottimizzare i sistemi di raffreddamento. Questo non solo riduce il consumo energetico, ma anche le emissioni di carbonio.
5. Sostenere l'energia rinnovabile
Supporta inoltre la fioritura di fonti di energia rinnovabili come l'energia solare ed eolica. Lo fa prevedendone la produzione energetica, migliorandone le prestazioni e semplificandone la manutenzione.
Ad esempio, GE Renewable Energy utilizza l'intelligenza artificiale nelle sue turbine eoliche. Queste turbine sono dotate di sensori e algoritmi di intelligenza artificiale in grado di prevedere i cambiamenti delle condizioni del vento e di regolare di conseguenza il loro funzionamento. Questa capacità predittiva non solo aumenta la produzione di energia, ma garantisce anche un funzionamento efficiente delle turbine.
6. Assistenza alle reti intelligenti
L'intelligenza artificiale contribuisce a rendere le reti energetiche più intelligenti. Analizza le informazioni provenienti da sensori e contatori. Queste informazioni aiutano le aziende di servizi pubblici a gestire l'offerta e la domanda di elettricità, riducendo ulteriormente gli sprechi energetici e migliorando l'affidabilità del servizio.
Microsoft utilizza l'intelligenza artificiale anche per migliorare l'efficienza energetica nei suoi data center. Nell'ambito dei suoi obiettivi di sostenibilità, punta a raggiungere la neutralità carbonica entro il 2030.
7. Aiutare l'agricoltura sostenibile
L'intelligenza artificiale può essere un valido supporto per l'agricoltura sostenibile. Come, vi chiederete? Ebbene, può analizzare i dati del suolo e prevedere i raccolti. Può anche individuare focolai di parassiti e malattie. Può aiutare gli agricoltori a massimizzare la produzione agricola e a ridurre al minimo l'uso di fertilizzanti e pesticidi.
FarmWise è un esempio di come l'intelligenza artificiale venga utilizzata nell'agricoltura sostenibile. L'azienda impiega robot dotati di intelligenza artificiale per identificare ed eliminare con precisione le erbacce dai campi. Questo riduce la necessità di erbicidi chimici e contribuisce a sostenere i metodi di agricoltura sostenibile.
8. Assistenza nella risposta ai disastri
L'intelligenza artificiale può accelerare il progresso tecnologico. Questo può rappresentare una svolta decisiva nella gestione delle emergenze. Gli strumenti di intelligenza artificiale possono fornire previsioni accurate su eventi ambientali di grande portata come cambiamenti climatici, erosione e frane. Una conoscenza più precisa del verificarsi di un disastro ci consentirà di essere più preparati ad affrontarlo.
9. Creazione di nuovi materiali
Questa tecnologia può essere utile anche per la creazione di materiali ecocompatibili. Tali materiali possono essere progettati per possedere determinate qualità, come leggerezza o resistenza. Possiamo utilizzarli nell'edilizia o nel settore aerospaziale.
Se riusciamo a ricavare i materiali da fonti rinnovabili, ridurremo anche la nostra dipendenza dai combustibili fossili. Ciò ridurrà al minimo anche il danno ambientale associato alla produzione di materiali.
10. Promuovere la biodiversità
Questo è uno dei principali impatti ambientali positivi dell'IA. Contribuisce alla protezione di diversi ecosistemi e specie. È in grado di analizzare grandi quantità di dati. Sfrutta questa capacità per analizzare dati relativi alla popolazione, all'habitat e alle minacce che interessano diversi ecosistemi e specie.
Ora, discutiamo la relazione tra AI e sostenibilità ambientale. Ci aiuterà a determinare se possono coesistere.
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La sostenibilità ambientale è possibile grazie all'intelligenza artificiale?
Sì, l'intelligenza artificiale può essere molto utile per migliorare la sostenibilità ambientale. Alcuni dei modi in cui può rendere possibile la sostenibilità ambientale sono illustrati di seguito.
- Per l'agricoltura, può essere utilizzato per monitorare le condizioni ambientali e le rese delle colture. Può persino aiutare a ridurre l'uso di acqua e fertilizzanti.
- Può ottimizzare l'uso dell'acqua e fornire gestione efficiente delle risorse idricheCerca di ridurre i costi di gestione e l'impatto ambientale.
- Nella produzione può aiutare realizzare progetti di sistema precisiCiò può aiutare a ridurre gli sprechi e l'uso di energia nella produzione.
- Riciclando il calore e monitorando l'occupazione, può ottimizzare l'uso dell'energia negli edifici. Può quindi essere ottimo per la gestione delle strutture.
- L'intelligenza artificiale con le immagini satellitari aiuta rilevare cambiamenti nell'uso del suolo e malattie delle colture fin dall'inizio. Ciò aiuta nell'uso sostenibile del territorio.
- Può monitorare l'inquinamento atmosferico livelli e avvisare i residenti urbani sulle fonti di inquinamento.
- È in grado di gestire in modo efficiente l'approvvigionamento energetico e ha migliorato le previsioni sulla produzione di energia rinnovabile.
- Rileva l'inquinamento in anticipo e quindi riduce le emissioni di gas serra dai veicoli.
- Può aiutare conservare le risorse naturaliCiò avviene semplificando gli input agricoli, riducendo gli sprechi nella produzione e ottimizzando l'uso dell'energia negli edifici.
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Riflessioni sulla sostenibilità dell'intelligenza artificiale generativa da parte di CEO del settore tecnologico e scuole di business
Questo è un altro tipo di intelligenza artificiale che può creare diversi tipi di contenuti, tra cui immagini, suoni, testo e dati sintetici. Il recente entusiasmo che lo circonda è dovuto alle sue interfacce facili da usare, che consentono agli utenti di creare rapidamente testo, grafica e video di prima qualità.
Ecco cosa dicono dell'intelligenza artificiale generativa i più rinomati CEO, aziende e business school del settore tecnologico:
1. Secondo Paul Daugherty , Chief Technology and Innovation Officer di Accenture, la sua azienda promuove un coinvolgimento attivo nell'intelligenza artificiale generativa. Sostiene che le aziende dovrebbero immergersi in essa, utilizzarla, sperimentare e acquisire esperienza diretta . Questo approccio viene seguito anche internamente da Accenture.
2. Secondo IBM , l'intelligenza artificiale generativa può migliorare l'efficienza delle risorse aziendali. Può farlo analizzando i dati per la distribuzione dell'energia in tempo reale, riducendo costi ed emissioni. Aiuta gli amministratori delegati a progettare imprese sostenibili. Ciò garantisce che gli ideali si traducano in strategie attuabili e risultati misurabili. Questo aiuterà il management a soddisfare efficacemente le aspettative degli stakeholder.
3. L'Harvard Business Review afferma che l'intelligenza artificiale generativa può stimolare la creatività di dipendenti e clienti. Può contribuire a generare e individuare nuove idee e a migliorarne la qualità. Può inoltre promuovere il pensiero divergente, contrastare i pregiudizi legati alle competenze, valutare le idee, perfezionarle e favorire la collaborazione.
4. EY riporta un altro dato interessante. Ha scoperto che quasi il 70% degli amministratori delegati riconosce l'urgenza di adottare l'intelligenza artificiale generativa (GenAI) per rimanere competitivi. Tuttavia, il 68% nutre anche notevoli incertezze riguardo a questa tecnologia. Questa mancanza di certezze ostacola la loro capacità di agire tempestivamente.
5. Secondo l'analisi di Deloitte , un'efficace trasformazione digitale può incrementare il valore di mercato fino a 1.25 miliardi di dollari . E l'intelligenza artificiale di nuova generazione (Gen AI) fungerà da catalizzatore principale per questo cambiamento. Con il mercato della Gen AI che raddoppia ogni due anni, le previsioni indicano che i miglioramenti della produttività guidati dall'IA potrebbero aggiungere 7 miliardi di dollari al PIL globale nel prossimo decennio.
Quindi, l'IA generativa è ancora nuova ma è sicuramente elogiata per le sue capacità. Può migliorare la tua creatività, aumentare l'efficienza delle risorse e persino guidare le trasformazioni digitali. Sebbene il vero impatto ambientale dell'IA sia riconosciuto, i CEO sono ancora un po' incerti sulla sua adozione. Per altri contenuti informativi di questo tipo, resta sintonizzato sul nostro sito web.
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