A distanza di poco più di un anno dal lancio di Chat GPT e di circa un anno da quello di Google Bard (oggi Gemini) alcuni esperti sembrano essere concordi sul fatto che si tratti di una “invenzione prometeica” (rivoluzionaria) in grado di essere pervasiva in molti settori del nostro vivere quotidiano.
Numeri da capogiro
Si stima che tra il 2023 e il 2024 gli utenti delle due piattaforme di intelligenza artificiale “generativa” siano stati circa ottanta milioni. Ma l’utente che utilizza queste piattaforme è informato sull’impatto di ciascuna sua richiesta? In particolare sull’impiego di acqua e carbonio? La risposta è no. E viene da chiedersi se il numero degli utenti sarebbe lo stesso qualora le piattaforme fossero obbligate a rendere noti tali consumi ad ogni interazione. Già, perché ad oggi gli utenti non hanno alcuna informazione sull’impatto dell’IA. Una interazione con dieci o quindici domande, tanto per fare un esempio, potrebbe valere una bottiglia d’acqua.
Pensiamo a quanti utenti potranno avere sempre di più libero accesso a questa tecnologia pervasiva, dagli studenti agli insegnanti, dai ricercatori, programmatori ad interi compartimenti industriali. Sebbene quella di disaccoppiare la crescita economica dal consumo di risorse naturali sembra essere un obiettivo ampiamente condiviso, si continua a procedere per accumulazione e la nuova tecnologia sembra rispecchiare questo trend nonostante la si sia prospettata come soluzione agli attuali e crescenti problemi ambientali.
Un impatto preoccupante
L’IA è infatti direttamente coinvolta nelle emissioni di carbonio per l’utilizzo di energia elettrica prodotta da fonti non rinnovabili ed è inoltre responsabile dell’utilizzo di milioni di litri di acqua dolce (priva di batteri e impurità) necessaria per raffreddare componenti elettronici nei data center. Così, mentre ci divertiamo a produrre immagini di Papa Francesco che veste i panni del rapper, di come sarebbero oggi celebrità ormai defunte, mentre lasciamo all’IA generativa il compito di scrivere i nostri testi creativi, non abbiamo minimamente idea di come questo influisca sul consumo di acqua dolce e sulle emissioni di carbonio.
Di tutta l’acqua presente sulla terra, il 97,5% è acqua salata e solamente il 2,5% è dolce. Di questa solamente il 30% è disponibile per l’uomo. Non essendo una risorsa infinita è legata ad un delicato equilibrio di ricarica. Sono anni però che la velocità di consumo si accinge a superare quella della ricarica naturale.
Ma l’uso di acqua dolce dei data center non è solo un problema globale ma anche locale, molti di questi sono dislocati in aree colpite da siccità e l’acqua usata per il raffreddamento è la stessa che occorre alla popolazione per dissetarsi e non solo. Ad oggi non vi è trasparenza di dati sull’impiego di acqua dolce e lì dove sono visibili, gli andamenti sono preoccupanti. Nella città di The Dalles, Oregon (US), zona più volte colpita dalla siccità, il consumo di acqua dei tre data center di Google, è pari a 355 milioni di litri di acqua, che corrisponde a circa il 29% del consumo totale della città.
Numeri destinati a crescere
Sebbene quanto sia più grande il data center, tanto più sarà efficiente energeticamente, il loro impatto è notevole. Un data center espandibile può partire da 9mila metri quadrati ed arrivare fino a 200mila metri quadrati. I data center cloud di tutto il mondo sono in aumento e oggi se ne contano circa 11mila di cui la maggior parte sono dislocati in America. Secondo l’Agenzia internazionale per l’energia (IEA) il consumo di elettricità dei data center raddoppierà entro il 2026.
Come spesso accade il progresso della tecnologia e l’obiettivo economico corrono più velocemente del legislatore. Una prospettiva di cambiamento la si intravede nell’Unione Europa, con l’approvazione, lo scorso 13 marzo 2024, dell’A.I. Act. Con questa legge, che entrerà in vigore l’anno prossimo in Europa, viene richiesto che i modelli di alimentazione dell’IA rendicontino il consumo di energia, l’uso delle risorse, nonché il loro impatto durante il loro ciclo di vita.
Quello che ad oggi ancora manca sono dei criteri ben definiti per creare una intelligenza artificiale “sostenibile”. Criteri uniformi per misurarne e migliorare l’efficienza energetica, nonché il consumo di acqua con l’obiettivo di un suo uso consapevole.
