Emissioni di addestramento AI: i sistemi abilitati all'IA contribuiscono alle emissioni globali di carbonio

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  Preveggenza quantistica
• 3 Maggio 2022

Riepilogo approfondimenti

L’impennata della tecnologia dell’intelligenza artificiale (AI) ha portato con sé una sfida ambientale inaspettata, poiché l’energia consumata durante l’addestramento dell’IA porta a significative emissioni di carbonio. Riconoscendo questo problema, l’industria sta esplorando soluzioni come lo sviluppo di modelli di intelligenza artificiale più efficienti dal punto di vista energetico, la collaborazione con aziende di energia rinnovabile e il trasferimento dei data center per ridurre al minimo il consumo di energia. Questi sforzi, insieme a potenziali misure normative, stanno plasmando un futuro in cui il progresso tecnologico e la responsabilità ambientale possono coesistere.

Contesto delle emissioni di addestramento dell'IA

È noto che i sistemi basati sull’intelligenza artificiale (AI) consumano quantità significative di energia durante le fasi di addestramento, portando all’emissione di grandi quantità di carbonio. Ciò, a sua volta, contribuisce al cambiamento climatico, creando una preoccupazione ambientale che non può essere trascurata. Poiché il settore dell’intelligenza artificiale continua a crescere, con una crescente domanda di modelli più grandi e complessi, la sfida diventa ancora più complessa. 

L’intelligenza artificiale sta svolgendo un ruolo sempre più importante nell’economia globale e guidando nuovi sviluppi nei settori sanitario, tecnologico ed energetico, per citarne solo alcuni. Tuttavia, nonostante il cambiamento benefico introdotto dai sistemi di intelligenza artificiale, gli studi hanno dimostrato che vengono prodotte elevate quantità di carbonio a causa dell’energia consumata dai sistemi di intelligenza artificiale durante l’addestramento e quando eseguono un gran numero di calcoli. Secondo una ricerca condotta nel 2019 dall’Università del Massachusetts ad Amherst, durante l’addestramento di un sistema di elaborazione del linguaggio AI standardizzato vengono generati circa 1,400 libbre di emissioni. Inoltre, a seconda della fonte di energia, quando un sistema di intelligenza artificiale con apprendimento profondo viene costruito e addestrato da zero vengono emessi circa 78,000 libbre di carbonio.

In riconoscimento del modo in cui la creazione e la formazione dei sistemi di intelligenza artificiale contribuiscono al cambiamento climatico, è emerso il movimento Green AI, che cerca di rendere i processi abilitati all'IA più puliti e rispettosi dell'ambiente. Il movimento ha osservato che alcuni algoritmi di apprendimento automatico consumano meno energia rispetto ad altri sistemi basati sull'intelligenza artificiale, mentre l'addestramento del sistema di intelligenza artificiale può essere spostato in località remote e può utilizzare energia da fonti rinnovabili. 

Impatto dirompente

Le aziende specializzate nella produzione e formazione di sistemi di intelligenza artificiale hanno il potenziale per avere un impatto positivo sull’ambiente abbracciando le fonti di energia rinnovabile. I governi e gli enti di regolamentazione possono incoraggiare questo cambiamento offrendo incentivi fiscali e sostegno a coloro che installano sistemi di energia rinnovabile per supportare le loro operazioni basate sull’intelligenza artificiale. I paesi con forti industrie di energia rinnovabile potrebbero diventare destinazioni attraenti per queste aziende, fornendo le infrastrutture necessarie. 

Le emissioni di carbonio prodotte durante l’addestramento degli algoritmi di intelligenza artificiale variano ampiamente, a seconda di fattori quali la fonte di generazione di elettricità, il tipo di hardware del computer utilizzato e la progettazione dell’algoritmo stesso. I ricercatori, compresi quelli di Google, hanno scoperto che è possibile ridurre queste emissioni in modo significativo, a volte di un fattore compreso tra 10 e 100 volte. Apportando modifiche ponderate, come lo sfruttamento delle energie rinnovabili e l’utilizzo di luoghi diversi, l’industria può fare passi da gigante nella riduzione della propria impronta di carbonio. 

Le autorità di regolamentazione hanno un ruolo da svolgere nel garantire che i progetti di formazione sull’intelligenza artificiale rispettino gli standard ambientali. Se progetti specifici vengono identificati come contributori significativi ai livelli di emissioni di carbonio nelle loro giurisdizioni, le autorità possono imporre interruzioni dei lavori fino a quando le emissioni non saranno ridotte. Le tasse sui centri di intelligenza artificiale che producono grandi quantità di carbonio possono essere implementate come deterrente, mentre le aziende di intelligenza artificiale possono esplorare gli ultimi sviluppi nella scienza computazionale per eseguire più calcoli utilizzando meno energia.

Implicazioni delle emissioni di addestramento dell'IA 

Implicazioni più ampie delle emissioni di addestramento dell’IA possono includere:

• Lo sviluppo prioritario di nuovi modelli di intelligenza artificiale in grado di analizzare i dati in modo più efficiente con un consumo energetico minimo, portando a una riduzione della domanda energetica complessiva e a una corrispondente diminuzione dell’impatto ambientale.
• Le aziende hanno investito nello sviluppo dell’intelligenza artificiale collaborando con aziende di energia rinnovabile in modo che possano essere installate infrastrutture di energia pulita a supporto delle loro operazioni, promuovendo la collaborazione tra i settori tecnologico ed energetico.
• Trasferire l’ubicazione dei data center per sfruttare gli incentivi fiscali ed evitare la supervisione normativa, o trasferirli in località artiche per ridurre al minimo l’energia spesa per il raffreddamento dei server, portando a nuovi hub geografici per la tecnologia e potenziale crescita economica locale.
• La creazione di nuovi programmi educativi incentrati sullo sviluppo sostenibile dell’intelligenza artificiale, che portino a una forza lavoro più qualificata nel bilanciare il progresso tecnologico con la responsabilità ambientale.
• L’emergere di accordi e standard internazionali sulle emissioni di carbonio dell’IA, che portano a un approccio globale più unificato alla gestione dell’impatto ambientale dell’IA.
• Uno spostamento delle aspettative dei consumatori verso prodotti e servizi di intelligenza artificiale responsabili dal punto di vista ambientale, che porta a cambiamenti nel comportamento di acquisto e ad una maggiore domanda di trasparenza nel consumo energetico dell’intelligenza artificiale.
• Il potenziale di spostamento di posti di lavoro nei settori energetici tradizionali poiché le aziende di intelligenza artificiale si rivolgono sempre più a fonti di energia rinnovabile, portando a cambiamenti nel mercato del lavoro e alla necessità di programmi di riqualificazione.
• Lo sviluppo di nuove alleanze politiche e tensioni basate sulla disponibilità di energia rinnovabile e sulle esigenze dell’industria dell’intelligenza artificiale, che portano a cambiamenti nelle relazioni internazionali e negli accordi commerciali.
• Una maggiore attenzione alla progettazione di hardware ad alta efficienza energetica, specificatamente adattata per le applicazioni di intelligenza artificiale, porta a progressi tecnologici che danno priorità alla sostenibilità oltre alle prestazioni.
• Il potenziale per le aree rurali con abbondanti risorse di energia rinnovabile di diventare luoghi attraenti per lo sviluppo dell’intelligenza artificiale, portando a cambiamenti demografici e nuove opportunità di crescita economica in regioni precedentemente sottoservite.

Domande da considerare

• Pensi che dovrebbero essere approvate normative che stabiliscano che venga utilizzata solo l'energia rinnovabile quando le aziende di intelligenza artificiale pianificano di formare e sviluppare sistemi di intelligenza artificiale per il deep learning? 
• Gli ambientalisti dovrebbero tenere conto dei vantaggi in termini di risparmio energetico risultanti dall'analisi del sistema di intelligenza artificiale (ad esempio, progetti di calcolo per nuovi materiali a risparmio energetico, macchinari, instradamento della catena di approvvigionamento, ecc.) per calcolare il costo ambientale reale/completo dei sistemi di intelligenza artificiale?