Un nuovo studio dell’United Nations University Institute for Water, Environment and Health ha analizzato il rapporto tra l’utilizzo dei chatbot basati sull’intelligenza artificiale e il consumo di risorse infrastrutturali, evidenziando come anche piccoli cambiamenti nelle modalità di interazione possano influenzare il volume complessivo di elaborazione richiesto dai modelli generativi.
La ricerca ha esaminato l’impatto delle espressioni di cortesia comunemente utilizzate nelle conversazioni con i chatbot, come “per favore” e “grazie”, osservando che la loro eliminazione potrebbe ridurre il numero totale di token elaborati di circa il 30%. Secondo le stime presentate dagli autori, una riduzione sistematica del volume di testo elaborato potrebbe tradursi in un risparmio energetico compreso tra 87 e 98 gigawattora all’anno, evidenziando come l’efficienza dell’interazione uomo-macchina possa avere effetti misurabili quando viene applicata su scala globale.
Lo studio utilizza questo esempio per affrontare una questione più ampia: l’impatto fisico dell’intelligenza artificiale. Sebbene i servizi generativi vengano spesso percepiti come strumenti esclusivamente digitali, il loro funzionamento dipende da infrastrutture composte da data center, sistemi di raffreddamento, reti elettriche, risorse idriche e catene di approvvigionamento hardware. Ogni richiesta inviata a un modello linguistico richiede infatti attività di calcolo che comportano consumo energetico, utilizzo di acceleratori hardware e dissipazione termica.
Secondo l’analisi, la crescente diffusione dell’intelligenza artificiale generativa sta rendendo sempre più evidente il legame tra utilizzo dei modelli e costi computazionali. Ogni parola elaborata viene convertita in token che devono essere processati dall’infrastruttura sottostante, trasformando il linguaggio naturale in una quantità misurabile di operazioni computazionali. Questo fenomeno assume particolare rilevanza con la diffusione di agenti AI, strumenti di coding assistito e workflow automatizzati che generano volumi di richieste molto superiori rispetto ai tradizionali motori di ricerca.
Lo studio sottolinea inoltre che il dibattito non riguarda esclusivamente le emissioni di carbonio. L’espansione delle infrastrutture AI comporta anche un aumento del consumo di acqua per il raffreddamento dei data center, dell’utilizzo di terreno per la costruzione delle strutture e della domanda di componenti hardware specializzati. Secondo le stime riportate nel rapporto, i data center globali hanno consumato nel corso dell’ultimo anno circa 448 terawattora di elettricità, un livello paragonabile al fabbisogno energetico annuale di interi paesi industrializzati.
Gli autori evidenziano inoltre un fenomeno già osservato in altri settori tecnologici: il miglioramento dell’efficienza non sempre si traduce in una riduzione dei consumi complessivi. La diminuzione del costo per token e l’aumento dell’efficienza dei modelli stanno infatti favorendo una crescita ancora più rapida dell’utilizzo dell’intelligenza artificiale, con il rischio che il consumo totale continui ad aumentare nonostante i progressi tecnologici.
Il rapporto utilizza quindi l’esempio delle formule di cortesia non come una proposta normativa o comportamentale, ma come uno strumento per rendere visibili i costi infrastrutturali normalmente nascosti dietro l’utilizzo quotidiano dell’intelligenza artificiale. L’obiettivo dichiarato è stimolare una riflessione sull’impatto materiale dei sistemi AI e sulla necessità di considerare energia, acqua, territorio e risorse hardware come componenti centrali della crescita futura del settore.