I costi nascosti dell’AI sono un pericolo per l’ambiente?

Massimo De Vincenti
| 2 min read

Sebbene l’intelligenza artificiale prometta una rivoluzione nelle nostre vite vi è un aspetto che spesso sfugge: questa tecnologia richiede ingenti quantità di acqua ed energia per operare, e tale necessità non farà altro che crescere con l’aumentare della potenza dei modelli utilizzati.

L’IA si basa su processori informatici, detti “chip”, solitamente ospitati in rack di server all’interno di enormi data center. Questi chip richiedono energia elettrica e tendono a surriscaldarsi rapidamente, a meno che non siano raffreddati.

Qui entra in gioco l’elemento acqua, utilizzata in grandi quantità per mantenere la temperatura dei data center sotto controllo.

Valutare con precisione il consumo di acqua ed energia dell’IA è complesso, in quanto molte aziende non divulgano informazioni dettagliate. Tuttavia, alcuni studi stimano i consumi.

Un’indagine accademica suggerisce che OpenAI (sostenuta da Microsoft, società madre di LinkedIn) potrebbe aver utilizzato fino a 3,5 milioni di litri d’acqua per addestrare GPT-3 nei propri data center.

Tuttavia, questa cifra potrebbe crescere se l’addestramento fosse avvenuto nei meno efficienti data center di Microsoft in Asia.

Un’altra analisi, condotta da ricercatori di Google e Berkeley, stima che l’addestramento di GPT-3 abbia comportato il consumo di 1.287 MWh e l’emissione di oltre 550 tonnellate di anidride carbonica equivalente, paragonabile all’impatto ambientale di 550 voli di andata e ritorno tra New York e San Francisco.

Come ottimizzare le infrastrutture informatiche?


Sasha Luccioni, ricercatore di etica e sostenibilità nell’IA presso Hugging Face, sottolinea l’importanza di affrontare l’impatto ambientale dell’IA.  Luccioni evidenzia che per utilizzare l’IA per la preservazione ambientale occorre considerare anche l’impatto ambientale del suo stesso funzionamento.

Esperti di tutto il mondo hanno condiviso idee su come rendere l’IA più ecologica. Julia Meshcheryakova di DataArt ha sottolineato l’importanza dell’efficienza energetica dei data center e dello sviluppo di algoritmi efficienti. Paul Edge, dal Dipartimento della Salute dell’Isola di Man, ha suggerito ottimizzare gli algoritmi per il basso consumo energetico e l’utilizzo di fonti rinnovabili.

In un mondo in cui l’IA evolve rapidamente, la sua sostenibilità ambientale e sociale sono questioni cruciali che richiedono attenzione continua e soluzioni innovative.

L’AI anche in ambito blockchain


Prevedere l’andamento delle criptovalute è da sempre una sfida complessa anche se l’Intelligenza Artificiale (AI) sta aprendo nuove possibilità.

Grazie ai recenti progressi nel campo dell’IA, i nuovi modelli algoritmici possono analizzare enormi quantità di dati e identificare tendenze che potrebbero sfuggire all’occhio umano.

In questo contesto spicca un nuovo progetto crypto chiamato yPredict, che punta ad utilizzare l’IA e i segnali di trading per fornire previsioni accurate.

Attualmente yPredict si trova nella fase di prevendita e ha già raccolto 3,4 milioni di dollari dimostrando un interesse significativo da parte degli investitori.

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