Ogni anno negli Stati Uniti si stima che nell’atmosfera vengano aggiunti circa 5.130 milioni di tonnellate di anidride carbonica legata all’energia. Solo nelle imprese tecnologiche, l’esplosione dei dati non ha aiutato le cose, poiché l’innovazione nel settore continua a crescere rapidamente.
Alcuni esperti come Sanjay Podder, amministratore delegato e leader globale dell’innovazione della sostenibilità tecnologica di Accenture, affermano che, se non controllata, la crescita esponenziale dei dati potrebbe comportare un aumento della domanda di energia e delle emissioni di carbonio, contrastando i progressi sui cambiamenti climatici.
Tavola rotonda dall’alfabetizzazione ai dati alla competenza: un viaggio per intrecciare dati e apprendimento nella cultura aziendale
Gli ultimi due anni non hanno fatto che aumentare il problema. A seguito del COVID-19, l’adozione del cloud , l’ implementazione dell’IA e, di conseguenza , i dati , sono tutti aumentati in modo esponenziale con l’aumento della domanda di trasformazione digitale accelerata.
L’adozione accelerata di queste tecnologie potrebbe aver aiutato le aziende ad adattarsi, mantenere a galla l’attività, consentito ai dipendenti di mantenere il proprio lavoro durante un periodo instabile e spianato la strada all’innovazione futura, ma cosa ha fatto all’ambiente?
La raccolta e l’archiviazione dei dati, il cloud computing e l’intelligenza artificiale contribuiscono tutti in modo significativo alle emissioni di carbonio, ma quanto e cosa possono fare le aziende per mitigare gli impatti mentre avanzano con l’innovazione? E se i dati alimentano queste innovazioni, cosa viene fatto bene e cosa potrebbero fare meglio le aziende quando si tratta di sostenibilità dei dati?
“Si spera che le persone passino dal concentrarsi sui dati inattivi ai dati in movimento”, ha affermato Phil Tee, CEO di Moogsoft, una società di osservabilità guidata dall’intelligenza artificiale. “C’è una sorta di cultura che si è costruita attorno all’idea di non buttare via nulla e di mantenere ogni bit di dati che hai mai ricevuto. Il problema è quando questo viene trasformato nell’adozione di quell’approccio ai dati che non è necessario conservare. Quindi quello che succede è che i dati invece di essere semplicemente gettati via o conservati in minima parte, vengono conservati al massimo. Quindi, in altre parole, c’è una sorta di reazione istintiva che, poiché non buttiamo via nient’altro, non dobbiamo buttarlo via, anche se si tratta di dati che hanno un significato puramente in tempo reale, come letteralmente sei millisecondi — e dopo aver ricevuto quei dati non ne avrai più bisogno. Penso che alla fine sia se ti piace il frutto più basso su questo albero. “
Definizione del problema della sostenibilità dei dati
Le innovazioni tecnologiche non rallenteranno e, in effetti, stanno esplodendo . Un rapporto di Activate Consulting afferma che i dati e l’automazione nell’impresa stanno guidando l’esplosione . E mentre alcune di queste innovazioni probabilmente mireranno a creare una realtà migliore e più efficiente, il loro impatto ambientale potrebbe non essere così bello.
Un articolo dello Stanford Magazine cita che “il salvataggio e l’archiviazione di 100 gigabyte di dati nel cloud all’anno comporterebbe un’impronta di carbonio di circa 0,2 tonnellate di CO2, sulla base del consueto mix elettrico statunitense”. Tuttavia, il cloud e i suoi data center possono presentare una propria serie di problemi ambientali.
Il MIT ha riferito che “il Cloud ora ha un’impronta di carbonio maggiore rispetto al settore aereo. Un singolo data center può consumare l’elettricità equivalente a 50.000 abitazioni. Con 200 terawattora (TWh) all’anno, i data center consumano collettivamente più energia di alcuni stati-nazione”.
Il pezzo prosegue spiegando che sebbene l’energia dei data center rappresenti lo 0,3% delle emissioni complessive di carbonio, se il calcolo viene ampliato per includere i dispositivi che realizzano queste innovazioni come laptop, smartphone e tablet, il totale aggiunge fino al 2% di carbonio emissioni in tutto il mondo.
E l’IA, che utilizza grandi quantità di dati e spesso si appoggia al cloud, ha anche la sua parte di problemi, in parte i set di dati utilizzati per addestrare l’IA sono sempre più grandi e richiedono molta energia per essere eseguiti. I ricercatori di McKinsey lo hanno confermato, affermando in un articolo che “i ricercatori hanno scoperto che i costi ambientali della formazione aumentavano in proporzione diretta alle dimensioni del modello”. Allo stesso modo, il MIT ha scoperto che “l’addestramento di un singolo modello di intelligenza artificiale può emettere tanto carbonio quanto cinque auto nella loro vita”.
Innovare mitigando
Ma non è tutto rovina e oscurità. George Kamiya, analista dell’Agenzia internazionale per l’energia (IEA), afferma che, sebbene sia importante prestare attenzione alle questioni di sostenibilità, tieni presente che “le aziende tecnologiche hanno diversi tipi di effetti sulle emissioni: 1) emissioni dirette dalle operazioni (ad es. la loro impronta); 2) effetti indiretti positivi utilizzando le loro tecnologie per ridurre le emissioni; 3) effetti indiretti negativi in cui le loro tecnologie si traducono effettivamente in un aumento netto delle emissioni.
Sostiene che mentre una grande quantità di attenzione finora si è concentrata sull’impronta di carbonio diretta delle aziende, queste emissioni sono relativamente piccole rispetto agli effetti sulle emissioni derivanti dall’uso di tecnologie, servizi e piattaforme digitali.
“Abbiamo sicuramente bisogno che le aziende riducano le loro impronte di emissioni, ma le aziende e i responsabili politici non dovrebbero perdere di vista il fatto che l’uso di queste tecnologie potrebbe avere impatti molto maggiori in termini sia di riduzione delle emissioni che di aumento delle emissioni in altri settori e servizi”, Kamiya disse. “Ad esempio, la videoconferenza potrebbe aiutare a ridurre le emissioni dell’aviazione ‘sostituendo’ alcuni viaggi di lavoro, ma alcuni usi dell’apprendimento automatico potrebbero promuovere un maggiore consumo o aumentare la competitività dei combustibili fossili, con conseguente aumento delle emissioni complessive. Concentrarsi solo sull'”impronta” rischia di perdere opportunità – (e rischi) – di maggiori impatti sulle emissioni in altri settori e servizi”.
Dottorato di ricerca a Stanford e il candidato di Juris Doctor Peter Henderson, un ricercatore sull’elaborazione del linguaggio naturale, l’apprendimento per rinforzo, l’apprendimento automatico, l’intelligenza artificiale, la visione artificiale e l’etica dell’IA, concordano sul fatto che ci sono azioni ragionevoli che i dirigenti possono intraprendere per mantenere il flusso dell’innovazione riducendo i danni ambientali.
“Qualsiasi attività di generazione richiede molti dati, soprattutto se non si hanno vincoli sull’argomento o sull’argomento che il modello deve affrontare. Quindi, è vero che alcune aree necessitano solo di molti dati. Ma quando crei un modello, hai in mente un compito target, giusto? E in quei casi, in cui hai in mente un’attività target, non hai bisogno di tutti i dati del mondo. Ciò di cui hai bisogno viene mostrato nei benchmark ML”, ha affermato Henderson. “Molti benchmark sono già vicini all’accuratezza sovrumana sui sentimenti, come la classificazione o l’analisi… e quindi, in quei casi, è molto chiaro che non hai bisogno di tutti i dati del mondo perché siamo in grado di risolverli con molto meno. Penso che le persone debbano davvero pensare alle attività target che stanno utilizzando, e pensa a come puoi limitare la quantità di dati che stai utilizzando per ottenere comunque il tuo vantaggio riducendo l’importo dei costi. Detto questo, non è chiaro come interagisca con la scala”.
Stanford ha adottato uno strumento specificamente progettato per misurare i costi nascosti del carbonio di AI e ML.
Inoltre, in un articolo intitolato Energy and Policy Considerations for Deep Learning in NLP , i ricercatori Emma Strubell, Ananya Ganesh e Andrew McCallum hanno scoperto che quattro modelli di deep learning NLP – Transformer, ELMo, BERT e GPT-2 – sono stati responsabili della maggior parte miglioramenti significativi delle prestazioni in termini di efficienza energetica.
Un altro modo per mitigare l’impatto dell’esplosione dei dati è considerare come viene misurato l’impatto. Strumenti come Microsoft Cloud for Sustainability , SustainLife e Net Zero Cloud di Salesforce offrono modi per misurare l’impronta di carbonio di un’azienda e l’impatto sulla sostenibilità e persino archiviare i dati necessari alle aziende per vedere e comprendere visivamente potenziali passi falsi e opportunità di miglioramento.
“Cerchiamo continuamente modi per far avanzare la nostra rendicontazione delle emissioni di carbonio e migliorare il nostro processo di contabilità del carbonio per fornire dati più veloci, migliori e più accurati”, ha affermato Ari Alexander, direttore generale di Net Zero Cloud di Salesforce . “La stragrande maggioranza delle emissioni di un’organizzazione proviene dalla sua catena del valore, nota anche come emissioni scope 3. Ciò include le emissioni di carbonio di partner come fornitori di servizi cloud e dati. Con Net Zero Cloud, i clienti possono tenere traccia delle emissioni di scopo 1, 2 e 3 e semplificare il modo in cui tengono traccia dei dati sull’impronta di carbonio della loro catena di approvvigionamento per impegnarsi efficacemente con i fornitori per allinearsi sugli sforzi di sostenibilità, tutto in un unico posto”.
Naturalmente, anche come e dove vengono archiviati i dati, anche nel cloud, fa la differenza.
“Molte volte, i più grandi lavori di machine learning vengono eseguiti nel cloud e molte volte possono essere spostati in diverse parti del mondo”, ha affermato Henderson. “Gran parte delle emissioni di carbonio derivanti dai costi energetici possono essere mitigate semplicemente spostando i propri posti di lavoro in una regione a basso impatto ambientale come Montreal , ad esempio, che ha molti data center che funzionano con quasi tutta l’energia idroelettrica. Quindi, eseguire tutti i tuoi lavori di machine learning lì ridurrebbe le emissioni. ”
Tuttavia, Henderson osserva che se tutti trasferissero lavori di apprendimento automatico a Montreal, potrebbero sopraffare la rete energetica in quella regione. Ma fare piccoli passi per pensare a come spostare le prestazioni può fare la differenza quando si tratta di impatto sul clima.
I fornitori di data center come Equinix stanno innovando verso lo storage dei dati ecologici . L’azienda in particolare, che fornisce servizi di data center a clienti del calibro di clienti aziendali come Zoom, Netflix, Salesforce, AT&T e Verizon, si concentra anche sulla sostenibilità della costruzione e della progettazione dei propri data center ed è impegnata in questo lavoro da più di una decade.
“Sembra probabile che l’efficienza energetica nei data center continuerà a migliorare, ma la domanda chiave è se sarà in grado di tenere il passo con l’aumento della domanda di servizi dati, in altre parole, se il consumo energetico complessivo dei data center continuerà a rimanere relativamente piatto (come abbiamo visto negli ultimi 10 anni) o se comincerà ad aumentare più rapidamente perché l’efficienza energetica non può tenere il passo con la crescita della domanda”, osserva Kamiya. “Alcune delle opportunità di efficienza più facili (vale a dire, frutti a bassa quota) sono già state sfruttate (in particolare il passaggio da data center aziendali meno efficienti a data center cloud e iperscalabili più efficienti), quindi è possibile che si possa assistere a un moderato aumento consumo energetico totale del data center nei prossimi anni. Ma quanto e quanto velocemente è incerto,
Per mantenere la prospettiva, Kamiya ha anche osservato che lo sviluppo dei data center non è uniforme in tutto il mondo.
“Anche se a livello globale il consumo di energia è stato per lo più piatto, ci sono stati enormi aumenti negli hub dei data center come l’Irlanda, come notato dal loro ufficio centrale di statistica . Allo stesso modo, negli Stati Uniti, ci saranno stati in cui il consumo di energia del data center aumenterà molto e altri in cui rimarrà piatto e altri in cui potrebbe diminuire”, ha affermato.
Previsioni di settore per dati ed efficienza energetica
Mentre la SEC sta procedendo con i requisiti normativi di rendicontazione ESG per le aziende, questa è una nuova area in cui molte aziende possono navigare in questo momento, in particolare negli Stati Uniti, dove questo tipo di rendicontazione non era stata obbligatoria prima.
“Penso che sia importante che la SEC e altre agenzie di regolamentazione agiscano in questo senso, ma penso che le aziende stiano già agendo senza di essa”, ha osservato Henderson. “Allo stesso tempo, è importante avere quel livello di trasparenza di base su tutta la linea. Penso che ci siano altre azioni normative che possono essere intraprese per aiutare a portare avanti questo processo in termini di assicurarsi che le impronte di carbonio e la compatibilità ambientale siano mitigate”.
Per quanto riguarda il futuro mentre le azioni normative sono in sospeso, Kamiya suggerisce che le aziende possono anche concentrare gli sforzi sulla riduzione dell’impatto ambientale attraverso le loro catene di approvvigionamento, nonché “utilizzare le loro piattaforme e strumenti per informare i consumatori su come ridurre le emissioni (ad esempio, fornendo informazioni su gli impatti ambientali di diversi prodotti o opzioni di spedizione, suggerendo opzioni di viaggio a basse emissioni di carbonio nelle app di mappe e affrontando la disinformazione/disinformazione sul clima sui social media). Questi servizi di base forniti da queste aziende sono i luoghi in cui è possibile realizzare importanti impatti aggiuntivi sulle emissioni”.
