Quanto inquina una domanda a ChatGPT? Uno studio dell'ONU rivela l'enorme impronta ecologica dell'intelligenza artificia

Ogni richiesta a una chat di intelligenza artificiale attiva una macchina invisibile, ma estremamente energivora. Dietro quella risposta quasi istantanea si nascondono migliaia di server e immense infrastrutture fisiche che elaborano milioni di dati in tempo reale.

I modelli di intelligenza artificiale oggi così popolari richiedono un approvvigionamento costante di risorse naturali. Il loro impatto ambientale è enorme e va ben oltre l'impronta di carbonio. Anche l'acqua e il suolo che consumano li pongono sempre più sotto osservazione.

Un "Paese virtuale" poco sostenibile

Un nuovo rapporto dell'Università delle Nazioni Unite (UNU-INWEH) avverte che, in meno di cinque anni, i data center che alimentano l'IA consumeranno più energia della grande maggioranza dei Paesi del pianeta. Entro il 2030, questa impronta rappresenterà quasi il 3% dell'elettricità consumata a livello mondiale.

Se questo insieme di server fosse un Paese, oggi sarebbe già l'undicesimo maggiore consumatore di elettricità al mondo, superando l'Arabia Saudita e collocandosi subito dietro la Francia. Nel 2030 salirebbe al sesto posto.

Non si tratta soltanto di emissioni di carbonio: la quantità di acqua dolce necessaria per raffreddare questi giganteschi computer e gli ettari di terreno occupati dalle infrastrutture stanno lasciando una impronta ecologica senza precedenti.

L'impronta dell'IA: carbonio, acqua e suolo

La popolarità dei modelli di IA generativa — capaci di creare contenuti originali partendo da zero — è tale che si stima che, solo lo scorso anno, siano state effettuate 2,5 miliardi di richieste al giorno su ChatGPT. Mantenere questo ritmo ha comportato un consumo energetico annuale equivalente a quello necessario per rifornire circa 3 milioni di persone nell'Africa subsahariana (circa 383 GWh).

Ma non è tutto. Questo volume di utilizzo equivale a un consumo annuo di 3,8 miliardi di litri d'acqua (oltre 1.500 piscine olimpioniche circa) e a 5,9 km² di superficie terrestre, considerando soltanto uno dei modelli di IA.

Secondo il rapporto, il funzionamento complessivo dei data center previsti per il 2030 comporterà un'impronta idrica di 9,3 bilioni di litri (oltre 3,7 milioni di piscine olimpioniche). L'infrastruttura necessaria per produrre l'energia destinata a questi centri dati occuperà inoltre più di 14.500 km² di territorio.

Il mito che il maggiore consumo energetico avvenga durante l'addestramento

La fase di addestramento di un sistema di IA richiede quantità enormi di risorse. GPT-4, ad esempio, ha richiesto tra 50 e 70 GWh al giorno per circa 100 giorni, generando l'equivalente di 25.000 tonnellate di gas serra (CO₂e). Per compensare la sola impronta di carbonio sarebbe necessario piantare 420.000 alberi per un periodo di 10 anni. Inoltre, sono stati utilizzati circa 600 milioni di litri d'acqua.

Tuttavia, non è questa la fase con l'impatto maggiore. Sebbene una singola richiesta possa sembrare insignificante, la somma di miliardi di interazioni quotidiane rende l'utilizzo quotidiano dell'IA responsabile dall'80% al 90% del consumo energetico totale nel lungo periodo.

Il costo energetico varia drasticamente in base al tipo di richiesta. Una normale domanda testuale consuma circa 200 volte più energia di un filtro automatico antispam. Generare un'immagine richiede invece circa 1.450 volte più elettricità, mentre creare un breve video può consumare tanta energia quanto l'elaborazione simultanea di 200.000 email di spam.

La scelta del modello, la lunghezza della richiesta, il formato dell'output e la risoluzione influenzano significativamente il consumo energetico. Tuttavia, la maggior parte di queste decisioni viene presa in modo invisibile attraverso configurazioni predefinite del modello che l'utente non vede mai.

Un invito a un utilizzo responsabile

I ricercatori sottolineano che il rapporto non rappresenta una critica all'intelligenza artificiale, che riconoscono come uno strumento in grado di migliorare la vita di milioni di persone. L'obiettivo è piuttosto lanciare un appello a un utilizzo responsabile e ad affrontare in modo proattivo i suoi impatti ambientali, affinché possa essere sostenibile ed equa.

L'esperto sottolinea inoltre che è fondamentale che le comunità che forniscono i minerali essenziali per lo sviluppo dell'IA, quelle che ospitano le sue infrastrutture e quelle che gestiscono i rifiuti elettronici possano beneficiare anch'esse dei vantaggi di questa tecnologia.

Riferimenti

United Nations University. Rapporto: Carbon, Water and Land Footprints.

United Nations University. Comunicato stampa. Rising emissions, depleting water and vanishing land—UN scientists: AI is threatening natural resources for billions.