Negli ultimi tempi, gli strumenti di intelligenza artificiale generativa stanno diventando una presenza costante nella quotidianità. Utilizzati per scrivere e-mail, generare testi o risolvere problemi complessi, questi sistemi promettono efficienza e praticità. Tuttavia, dietro il loro utilizzo si celano costi ambientali rilevanti e spesso trascurati, legati soprattutto al consumo energetico e alle emissioni derivanti dai processi computazionali.
Dietro le quinte dell’intelligenza artificiale
Ogni comando impartito a un sistema di intelligenza artificiale viene tradotto in sequenze numeriche e inviato a data center di dimensioni imponenti, spesso alimentati da fonti energetiche non rinnovabili. L’elaborazione delle risposte richiede calcoli complessi e continui, che consumano molta più energia rispetto a una semplice ricerca sul web. Secondo alcune stime, il dispendio energetico di un singolo prompt elaborato da un modello linguistico può essere anche dieci volte superiore a quello necessario per una ricerca standard online. Il peso ambientale aumenta ulteriormente quando le domande poste sono articolate o richiedono spiegazioni dettagliate.
Domande più lunghe, impatto maggiore
Uno studio tedesco ha analizzato il consumo energetico di diversi modelli linguistici confrontando il modo in cui rispondono a quesiti semplici e complessi. Le domande più articolate, con richieste a risposta libera, hanno comportato un’emissione di anidride carbonica fino a sei volte superiore rispetto a domande a scelta multipla. I modelli più avanzati, dotati di un numero maggiore di parametri, si sono rivelati anche i più energivori. Per produrre risposte più accurate e articolate, richiedono infatti un numero più elevato di operazioni, traducendosi in un maggiore impatto ambientale.
La precisione ha un prezzo
L’accuratezza e la capacità di ragionamento di un modello sono direttamente proporzionali al suo dispendio energetico. Più un sistema è sofisticato, più risorse consuma. L’intelligenza artificiale, quindi, si trova a un bivio tra performance elevate e sostenibilità ambientale. Questo scenario pone interrogativi sull’effettiva necessità di utilizzare strumenti avanzati per compiti semplici. Non sempre è giustificato affidarsi a modelli potenti quando si tratta, ad esempio, di rispondere a domande scolastiche o generare contenuti brevi.
Come usare consapevolmente l’AI
Gli utenti possono contribuire a ridurre l’impatto ambientale attraverso un uso più consapevole dell’intelligenza artificiale. Evitare frasi superflue, richiedere risposte concise e limitare il numero di interazioni può fare una differenza significativa. Anche specificare una lunghezza desiderata per le risposte può contribuire a contenere il consumo energetico. Inoltre, scegliere il modello più adatto in base all’attività può ottimizzare l’uso delle risorse. I modelli progettati per scopi specifici, meno complessi e più mirati, spesso svolgono il compito richiesto in modo efficace e con un’impronta ambientale inferiore.
Verso un’Intelligenza artificiale più sostenibile
Un altro nodo critico riguarda la scarsità di informazioni sull’impatto ambientale effettivo dei modelli di IA. Le aziende raramente comunicano dati su consumi, emissioni o ottimizzazioni adottate. Questo ostacola la possibilità, per gli utenti, di compiere scelte consapevoli. Alcuni studiosi propongono di rendere visibili i dati relativi alle emissioni associate a ogni utilizzo del sistema, in modo da sensibilizzare l’opinione pubblica e incoraggiare comportamenti più responsabili. La conoscenza di questi elementi potrebbe far riflettere sull’uso eccessivo di strumenti avanzati per attività marginali. Con la crescente diffusione dell’intelligenza artificiale generativa in ambiti diversi il rischio è che l’uso diventi compulsivo e poco mirato. L’inserimento forzato dell’IA in ogni contesto rischia di aggravare ulteriormente il carico ambientale. A fronte di questo sviluppo, diventa essenziale promuovere una cultura digitale orientata alla sostenibilità, favorendo modelli efficienti e ottimizzando le risorse. Sebbene al momento manchi una regolamentazione stringente in materia, alcuni ricercatori confidano nell’efficienza economica come stimolo per migliorare i sistemi.