Come può l’intelligenza artificiale salvare il pianeta (e a quale prezzo)?

L’intelligenza artificiale (IA) è diventata un tema di grande attualità, con discussioni che spaziano dalle sue potenzialità alle preoccupazioni per i suoi rischi. Tuttavia, un aspetto meno esplorato riguarda il suo impatto ambientale. Le intelligenze artificiali, come ChatGPT e Midjourney, sono sistemi informatici progettati per simulare il pensiero umano, e il loro funzionamento richiede enormi quantità di energia e risorse. Questo articolo esplora in dettaglio il bilancio tra i benefici e i costi ambientali dell’IA, con particolare attenzione alle sue applicazioni nella lotta contro la crisi climatica.

Impatto Ambientale dell’Intelligenza Artificiale

L’IA ha il potenziale di diventare un alleato nella lotta contro la crisi climatica, ma il suo impatto ambientale non può essere ignorato. Secondo una ricerca del 2019 dell’Università del Massachusetts, la fase di addestramento di un’intelligenza artificiale generativa può produrre circa 280 tonnellate di anidride carbonica, equivalenti a cinque volte le emissioni di un’automobile nel suo ciclo di vita. Con l’evoluzione dei software, come ChatGPT-3 e ChatGPT-4, le emissioni sono cresciute esponenzialmente, raggiungendo stime di 550 milioni di tonnellate di CO2 per la fase di addestramento di ChatGPT-3.

Inoltre, i server che supportano queste tecnologie richiedono enormi quantità di acqua per il raffreddamento. L’addestramento di ChatGPT-3 ha richiesto 3,5 milioni di litri d’acqua, e una singola conversazione di venti scambi può consumare mezzo litro d’acqua. Questo solleva preoccupazioni sul futuro, considerando la crescente scarsità idrica globale.

AI e Crisi Climatica: Un Doppio Taglio

Nonostante l’impatto ambientale significativo, l’IA offre anche soluzioni promettenti per combattere il cambiamento climatico. Secondo lo State of Science Index 2023, l’81% degli italiani crede che l’IA possa giocare un ruolo di primo piano nella costruzione di un futuro sostenibile. Le tecnologie basate sull’IA possono elaborare enormi volumi di dati, migliorando i modelli predittivi e aumentando la capacità di prevedere eventi meteorologici estremi.

Un esempio concreto è l’applicazione MyAnga, che aiuta i pastori del Kenya a prepararsi alla siccità utilizzando dati meteorologici e satellitari. Inoltre, l’IA può migliorare la pianificazione urbana e la gestione del traffico, rendendo le città più sostenibili e vivibili. La manutenzione predittiva, guidata dall’IA, può ridurre i tempi di inattività nella produzione di energia, contribuendo a ridurre l’impronta di carbonio del pianeta.

Applicazioni Pratiche dell’IA per la Sostenibilità

L’IA sta rivoluzionando vari settori con applicazioni pratiche per la sostenibilità ambientale. In agricoltura, startup come Agvolution utilizzano sensori per monitorare fattori come umidità e temperatura, ottimizzando le pratiche agricole e riducendo gli sprechi. Nel settore della moda, l’IA può ottimizzare le catene di fornitura e promuovere processi produttivi sostenibili, riducendo l’impatto ambientale di un’industria da 2,4 trilioni di dollari.

L’IA è anche cruciale nella prevenzione degli incendi boschivi. La piattaforma Firemap, sviluppata dal WIFIRE Lab dell’Università della California San Diego, utilizza dati delle chiamate al 911 e telecamere alimentate dall’IA per localizzare con precisione gli incendi boschivi e prevederne la crescita. Questa tecnologia è stata testata con successo dai vigili del fuoco in California.

Bullet Executive Summary

In conclusione, l’intelligenza artificiale rappresenta un potente strumento nella lotta contro il cambiamento climatico, ma il suo impatto ambientale non può essere trascurato. La trasparenza delle aziende nel divulgare i dati sul consumo energetico e idrico è fondamentale per una valutazione accurata. L’AI Act dell’Unione Europea, che entrerà in vigore nel 2025, obbligherà le aziende a riferire dettagliatamente il consumo di energia e risorse, un passo importante verso una maggiore sostenibilità.

Nozione base di intelligenza artificiale: L’IA si basa su algoritmi di apprendimento automatico che analizzano grandi quantità di dati per fare previsioni e prendere decisioni. Questo processo richiede risorse computazionali significative, che a loro volta hanno un impatto ambientale.

Nozione avanzata di intelligenza artificiale: Il paradosso di Jevons suggerisce che rendere più efficiente l’uso di una risorsa può aumentare il consumo complessivo di quella risorsa. Questo è particolarmente rilevante per l’IA, dove l’aumento dell’efficienza potrebbe portare a un uso più diffuso e, di conseguenza, a un maggiore impatto ambientale.

La riflessione finale è che, mentre l’IA offre soluzioni innovative per la sostenibilità, è essenziale bilanciare i benefici con una gestione responsabile delle risorse. Solo attraverso una collaborazione tra scienziati, istituzioni e aziende possiamo massimizzare l’impatto positivo dell’IA sull’ambiente, costruendo un futuro più verde e resiliente.