Negli ultimi anni, l’intelligenza artificiale ha guadagnato una posizione centrale nelle discussioni riguardanti l’innovazione tecnologica e la trasformazione economica. Tuttavia, un aspetto cruciale che merita attenzione è il nesso tra il consumo energetico associato all’implementazione dell’IA e gli investimenti in questo settore. In un contesto globale sempre più orientato verso la sostenibilità, è fondamentale esplorare come le applicazioni dell’ IA possano influenzare il consumo di energia e quali strategie possano essere adottate per minimizzare il loro impatto ambientale.
Il Prof. Mele, economista e amministratore unico della SFBM (GSE), spiega che “l’implementazione continua di modelli di intelligenza artificiale necessita di risorse computazionali importanti che si traducono in un elevato consumo e richiesta di energia. La letteratura economica si sta arricchendo di studi al riguardo. Penso a quello condotto da Strubell et al. (2019), dove si evidenzia come il training di un singolo modello di deep learning può emettere tanto carbonio quanto una singola auto nel corso della sua vita. In particolare, gli autori mettono in luce come il costo energetico associato ad alcuni modelli di linguaggio possa superare i 626.000 dollari in costi di calcolo e generare circa 283.000 chilogrammi di emissioni di CO2. Altri autori come L. R. Hinton et al. (2022) in una loro analisi sono riusciti a dimostrare che i data center responsabili del funzionamento della cloud computing assorbono circa il 2% dell’energia globale, con un trend in crescita fino al 10% ultimamente. Questo lo chiamo il nuovo paradosso energetico perché solleva interrogativi sulle pratiche di investimento nell’ IA: come può un settore dotato di potenziale innovativo per la sostenibilità, come nel caso dell’ottimizzazione delle risorse e del miglioramento delle efficienze, sostenere anche un carico energetico così elevato?”
Per l’economista, quindi, ” bisognerebbe adottare una prospettiva olistica che integri considerazioni energetiche, sostenibilità ambientale e progresso tecnologico. Solo attraverso un approccio equilibrato potremo realizzare il pieno potenziale dell’ IA senza compromettere il nostro ambiente”.
