Le principali aziende tecnologiche non sono estranee a fare grandi promesse, e i loro obiettivi climatici non sono un’eccezione. Amazon, Microsoft e Google si sono tutti impegnati a raggiungere l’obiettivo di zero emissioni nette di carbonio, ma l’intelligenza artificiale, che allo stesso tempo li mantiene rilevanti oggi, sembra allontanarli da questa meta.
Non è un segreto che gli algoritmi all’avanguardia richiedano una grande quantità di risorse di calcolo per l’addestramento e l’implementazione, ma c’è un costo nascosto in termini di carbonio che spesso viene trascurato: l’elettricità. Le “server farm” che addestrano i modelli di intelligenza artificiale diventeranno solo più grandi in futuro, con l’aumento dell’uso dell’IA, ma le aziende saranno in grado di bilanciare tutto ciò con i loro obiettivi di zero emissioni nette?
Le grandi aziende tecnologiche rilasciano raramente informazioni sul costo ambientale dell’addestramento degli algoritmi di intelligenza artificiale, e sembra esserci un motivo per nascondere questi dati. Hugging Face, una comunità di intelligenza artificiale open source, ha portato alla luce l’impronta di carbonio approssimativa dell’addestramento del loro modello di linguaggio BLOOM. Secondo i loro ricercatori, l’addestramento di questo modello ha prodotto circa 24,7 tonnellate di carbonio solo per il consumo energetico, salendo a 50 tonnellate se si considera l’impronta di carbonio complessiva, inclusa la produzione dell’hardware.
Un documento pubblicato nel 2021 stimava che l’addestramento di GPT-3 avesse richiesto circa 1.287 gigawattora di energia, sufficiente per alimentare 618 case indiane per un anno. Ciò si traduce in 502 tonnellate di emissioni di carbonio, e queste sono solo stime per GPT-3. GPT-4 potrebbe aver richiesto una quantità ancora maggiore di risorse, ma non abbiamo modo di saperlo. Inoltre, questo non tiene conto del costo operativo di ChatGPT e dei suoi 100 milioni di utenti, grazie alla partnership tra Microsoft e OpenAI, che si è svolta sul supercomputer cloud di Microsoft Azure. Coincidenza o meno, nel 2021 Microsoft ha pagato per la rimozione di 1,3 milioni di tonnellate di CO2 dall’atmosfera.
L’acquisto di crediti di carbonio per compensare l’impatto ambientale dell’addestramento dei modelli di intelligenza artificiale sembra essere la tendenza del momento. Google ha recentemente acquistato 300.000 crediti di carbonio, mentre Meta (ex Facebook) ne ha acquistati 7 milioni all’inizio di questa settimana. Sebbene i dettagli completi degli acquisti di compensazione delle emissioni di carbonio non siano di dominio pubblico, la tempistica di questi acquisti sembra riflettere un rinnovato entusiasmo delle aziende verso la sostenibilità, che sembrano già intraprendere la giusta strada.
Una possibile spiegazione è che l’addestramento e l’implementazione dei modelli di intelligenza artificiale rappresentano una sfida per le aziende, e l’acquisto di crediti di carbonio compensa i loro obiettivi di riduzione delle emissioni. Mentre i media spesso sottolineano l’impatto ambientale negativo del processo di addestramento dell’IA, i giganti tecnologici solitamente presentano una narrazione positiva.
Un documento pubblicato da Google prevede che l’impronta di carbonio dell’addestramento dell’IA si stabilizzerà e poi diminuirà, grazie all’adozione di pratiche migliori. Queste pratiche includono l’utilizzo di modelli efficienti, calcolo ottimizzato e cloud computing. Secondo i ricercatori, ciò potrebbe ridurre i costi energetici fino a 100 volte e le emissioni fino a 1000 volte.
In effetti, ci sono ricerche che dimostrano che l’ottimizzazione dei modelli di machine learning si traduce in una minore impronta di carbonio. Sono state sviluppate soluzioni che riducono in modo intelligente il consumo energetico delle GPU, portando a una riduzione dei costi fino al 75%. Mentre il mondo dell’intelligenza artificiale si avvicina alle migliori pratiche di Google, sviluppando chip specializzati per il calcolo dell’IA, sembra che i modelli di intelligenza artificiale stiano diventando più grandi e più complessi da addestrare.
La sostenibilità è diventata più di una semplice parola d’ordine per i giganti della tecnologia, con molte aziende che cercano di soddisfare gli azionisti e il pubblico con i loro obiettivi ambientali. Questo ha portato Amazon, Microsoft e Google, tra gli altri, a impegnarsi a raggiungere emissioni nette zero entro determinati periodi di tempo. Mentre Microsoft e Google hanno fissato l’obiettivo per il 2030, Amazon ha un termine più lungo, puntando al 2040. Meta, invece, ha già raggiunto la neutralità del carbonio e sta ora lavorando per ottenere un’impronta di carbonio negativa.
Qualunque sia il caso, queste aziende stanno facendo progressi rapidi verso un futuro a zero emissioni di carbonio. C’è una corsa in corso dietro le quinte, soprattutto quando si tratta di sviluppare nuove tecnologie per la generazione di energia senza emissioni di carbonio e per il sequestro del carbonio.
Ad esempio, Google ha lanciato un’iniziativa chiamata “24/7 carbon-free energy compact” che mira a decarbonizzare i sistemi energetici in tutto il mondo. Microsoft ha investito 1 miliardo di dollari nel Climate Innovation Fund per accelerare lo sviluppo di tecnologie che riducono l’impatto climatico. Amazon, con la sua vasta catena logistica, deve affrontare una sfida ancora più grande, ma ha già diversi piani di responsabilità sociale d’impresa per ridurre il proprio impatto sul clima.
Tuttavia, al di là delle promesse superficiali, persiste una rappresentazione ingannevole della sostenibilità. Amazon ha dimostrato di sottostimare drasticamente la sua impronta di carbonio, mentre Microsoft sta progressivamente mancando il suo obiettivo del 2030 nonostante le pressioni delle autorità regolamentari. Inoltre, l’intelligenza artificiale sembra essere una grande sfida per i giganti tecnologici.
Pare che le grandi aziende tecnologiche non dispongano ancora di una soluzione di sostenibilità per far fronte all’attuale crescita della domanda di intelligenza artificiale, e si affidino principalmente all’acquisto di crediti di carbonio per mantenere l’allineamento con i loro obiettivi ambientali. Mentre ci avviciniamo al 2030, queste aziende possono solo sperare che le ottimizzazioni e il calcolo specializzato riducano l’impronta di carbonio dell’IA, consentendo loro di mantenere gli impegni climatici presi.