Che cosa significa sostenibilità in relazione all’intelligenza artificiale (AI)? Certamente, esiste la questione dell’impatto che le tecnologie basate su AI hanno – e avranno sempre più – sul pianeta e sulla società. Ma c’è anche il potenziale di un uso responsabile e consapevole dell’AI per affrontare le sfide ambientali, sociali ed economiche globali. Di seguito, alcune brevissime riflessioni su questi temi.
Uno degli aspetti principali della sostenibilità nell’intelligenza artificiale (AI) è il “consumo energetico e di risorse”. L’AI è altamente energivora: anche se diventerà sempre più efficiente, il suo utilizzo è destinato a crescere esponenzialmente. Questo solleva interrogativi sul bilancio energetico complessivo.
Secondo uno studio dell’International Energy Agency1, il consumo energetico legato ai data center, all’AI e al settore delle criptovalute potrebbe raddoppiare entro il 2026, passando dai circa 460 terawattora (TWh) del 2022 a oltre 1.000 TWh. Questo livello di consumo di energia è paragonabile a quello dell’intero Giappone in un anno. Pertanto, senza investimenti significativi nell’efficienza tecnologica, nelle politiche e nelle regolamentazioni, l’AI potrebbe diventare un nuovo e potente attore in competizione per le risorse energetiche. Non tenerne da conto nella pianificazione della strategia energetica nazionale ed europea sarebbe un errore imperdonabile, perché ci precluderebbe come popolo l’accesso all’innovazione, inevitabile in un contesto globale.
AI per migliorare la sostenibilità economico-sociale
Non si può ridurre l’AI a un mero acceleratore di attività esistenti. È vero che l’AI può rendere le operazioni più rapide e meno costose, ma essa è anche una leva di innovazione che apre nuove possibilità. Spiace notare che la recente “strategia italiana per l’AI”2 menzioni solo tangenzialmente il ruolo dell’AI nel miglioramento della sostenibilità ambientale, concentrandosi piuttosto sulla riduzione delle dimensioni dei modelli per risparmiare energia. L’AI, infatti, ha il potenziale di contribuire significativamente in vari settori: dall’agricoltura di precisione, che ottimizza l’uso dell’acqua e dei fertilizzanti, alla gestione dei rifiuti, alla supply chain sostenibile, fino all’analisi delle immagini mediche per la diagnosi precoce di patologie.
Nel mondo del lavoro, un recente studio3 ha evidenziato come l’esposizione dei lavori all’AI sia in termini di attività, più che di professioni, proponendo l’ipotesi che sarà il lavoratore che farà dell’AI la propria alleata a “rubare” il lavoro a chi deciderà di non innovare. Ne consegue una policy chiara: l’AI sta diventando una commodity, è quindi necessaria una formazione aziendale ai livelli manageriali per comprendere i meccanismi che guidano l’AI e sfruttarli per definire strategia di innovazione capaci di efficientare il business in maniera sostenibile.
Investimenti e sostenibilità economica dell’AI
Una tecnologia giovane ha bisogno di investimenti per “scalare” e diventare sistemica e sostenibile, tuttavia, con l’AI siamo di fronte alla punta dell’iceberg. Per dare l’idea del fenomeno, si pensi che il budget dell’Agenzia Spaziale Europea (ESA) per il 2023 è di 7 miliardi di euro, mentre Ope- nAI ha raccolto 12 miliardi di dollari per il 2024, nonostante le perdite significative dell’anno precedente, nell’intorno dei 5 miliardi di dollari.
Questi numeri mostrano chiaramente che l’AI richiede investimenti massicci, oggi superiori a quelli destinati all’esplorazione spaziale, sforzo che portiamo avanti come europei, e non come singoli stati. Nessuno Stato, infatti, può sostenere autonomamente lo sforzo finanziario per sviluppare l’AI: si tratta di valori economici che solo grandi player con liquidità miliardarie e promesse di capital gain a 9 zeri possono permettersi. Questo solleva questioni importanti sulla sostenibilità economica e la responsabilità sociale delle aziende che dominano questo settore, senza tralasciare il tema strategico: come l’Italia dovrebbe investire le proprie esigue risorse nello sviluppo dell’AI? Qual è la strategia più efficiente alla luce dello scenario attuale?
Su questo tema, anche l’Europa rischia di perdere la sua posizione di protagonista. È come se, dopo l’invenzione dell’auto, l’Europa – animata dal desiderio di ridurre gli incidenti – avesse impiegato le risorse a costruire guardrail e a normare la viabilità, anziché sviluppare l’industria automobilistica che producesse macchine più belle, efficienti e sicure. L’unità e la pace tra i popoli europei dipendono dallo sviluppo della società, e l’AI è una componente fondamentale di questo progresso. Non agire in questo ambito significherebbe subire passivamente gli sviluppi tecnologici altrui e – di conseguenza – l’idea di sostenibilità di quelli che contano di più.
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[1] https://www.iea.org/reports/electricity-2024/executive-summary
[2] https://www.agid.gov.it/sites/agid/files/2024-07/Strategia_italiana_per_l_Intelligenza_artificiale_2024-2026.pdf
[3] Colombo, Mercorio, Mezzanzanica, Serino (2024) “Towards the Terminator Economy: Assessing Job Exposure to AI through LLMs” https://arxiv.org/abs/2407.19204
di Fabio Mercorio
Professore ordinario di AI e Data Science all’Università di Milano-Bicocca.
Direttore del master in BI and Big Data Analytics
( da CSRoggi Magazine – n.4 – Anno 9 – Settembre/Ottobre 2024; pag.51 )