L’Intelligenza Artificiale è indiscutibilmente il motore che sta guidando l’innovazione in diversi settori chiave: la sua capacità di analizzare vaste quantità di dati e automatizzare task complessi ha aperto opportunità senza precedenti. Tuttavia, come già emerso, questo potere trasformativo comporta una riflessione sul costo significativo e crescente relativo al suo impatto ambientale. Con l’adozione globale dell’AI in rapida accelerazione, comprendere e mitigare le sue conseguenze in ambito sostenibilità è infatti diventato un imperativo critico.
L’Impronta Ambientale dell’AI
L’addestramento e la distribuzione di modelli di AI sofisticati, in particolare le architetture di deep learning con miliardi o trilioni di parametri, richiedono immense risorse computazionali. Ciò si traduce in un sostanziale consumo di energia, contribuendo all’aumento delle emissioni.
L’impatto, tuttavia, si estende ben oltre il semplice consumo energetico diretto, comprendendo altri fattori determinanti, tra cui:
- Emissioni di gas serra: Gartner (2025) prevede che i modelli di AI rappresenteranno il 50% delle emissioni di gas serra (GHG) del settore IT entro il 2028, un aumento significativo rispetto al circa 10% del 2025.
- Consumo idrico: i data center, che costituiscono l’infrastruttura portante dell’AI, necessitano di grandi quantità di acqua per il raffreddamento dei sistemi.
- E-Waste e risorse rare: il rapido ciclo di obsolescenza dell’hardware specializzato utilizzato per lo sviluppo e l’implementazione dell’AI contribuisce al crescente problema dei rifiuti elettronici. Inoltre, la produzione di tale hardware richiede l’estrazione di minerali rari, sollevando preoccupazioni etiche legate all’esaurimento delle risorse.
Al fine di garantire un’adozione sostenibile, l’impatto ambientale dell’AI deve essere pertanto misurato e mitigato andando oltre il calcolo diretto dell’energia utilizzata per l’addestramento e l’inferenza.
Etica, Sostenibilità e Misurazione
La gestione efficace dell’impatto dell’AI richiede un cambio di prospettiva che esige trasparenza e, soprattutto, l’adozione di quadri di misurazione olistici che integrino la sostenibilità all’interno della strategia di business aziendale.
Attualmente, gran parte della ricerca sull’AI tende a trattare etica e sostenibilità separatamente, perdendo connessioni trasversali cruciali e il potenziale per l’ottenimento di soluzioni informate. Integrare queste due aree è invece un imperativo per qualsiasi tecnologia destinata a durare.
In questo contesto, la misurazione è fondamentale: la complessità dei modelli AI in termini di dimensioni, numero di parametri e volume dei dati di addestramento determina direttamente il loro consumo di risorse. Mentre un approccio aggregato può fornire una comprensione di alto livello, per cogliere la complessità è necessario adottare metodologie specifiche per il modello. Queste includono:
- Misurazioni basate sui componenti: ovvero, scomporre l’impatto in parti, considerando separatamente hardware, software, ciclo di vita dei dati, uso dell’acqua ed energia, al fine di garantire una maggiore accuratezza.
- AI Energy Score: in altre parole, un quadro che permette di eseguire test standardizzati e fornire confronti relativi.
- Audit ricorrenti: è cruciale estendere gli audit dei sistemi AI esistenti o nuovi per includere valutazioni degli impatti etici e ambientali, come i bias e il consumo energetico, specialmente in contesti ad alto rischio, come sanità e istruzione.
Un Approccio Olistico e Consapevole
Per orientare l’AI verso un futuro sostenibile, è necessario un intervento umano guidato da decisioni consapevoli, adottando un approccio olistico che combini soluzioni tecnologiche e pratiche di sviluppo responsabili.
Le strategie per mitigare l’impatto ambientale e costruire una Green AI sono svariate e vanno valutate in base al contesto e le esigenze specifiche.
Un pilastro di queste strategie è l’ottimizzazione e riutilizzo del modello. Ad esempio, tecniche come il transfer learning e il fine-tuning permettono di riutilizzare modelli già addestrati, riducendo in modo significativo i tempi di addestramento e il conseguente consumo energetico rispetto all’addestramento da zero. Inoltre, la progettazione di architetture efficienti, può tagliare drasticamente il consumo computazionale dei modelli. Infine, è cruciale preferire l’uso di modelli specializzati: utilizzare modelli di assistenza specifici per compiti mirati anziché ricorrere a LLM generici come ChatGPT, può garantire funzionalità analoghe ma con costi ambientali notevolmente inferiori.
Altro aspetto fondamentale è l’ottimizzazione delle infrastrutture. Questo passa innanzitutto dall’adozione di hardware e data center efficienti, privilegiando sempre l’utilizzo di fonti di energia rinnovabile e di componenti specializzati per minimizzare i consumi. Inoltre, è importante procedere a una valutazione caso per caso delle opzioni di deployment, confrontando l’efficacia e l’impatto tra soluzioni cloud e on-premise, tenendo in considerazione la trasparenza e l’efficienza operativa complessiva. Infine, pratiche come l’edge computing e la compressione dati giocano un ruolo chiave, contribuendo a ridurre significativamente il consumo energetico tipicamente associato al trasferimento e all’addestramento centralizzato di grandi volumi di dati.
Anche la collaborazione tra stakeholder e l’impegno sociale rappresentano un fronte cruciale per la sostenibilità dell’IA. Una tecnica rilevante, per esempio, è il federated learning, che consente di addestrare i modelli direttamente su dispositivi distribuiti, come sensori o smartphone, riducendo significativamente il consumo di energia legato al trasferimento centrale dei dati. Altro aspetto cruciale è l’integrazione etica: inserire le considerazioni ambientali all’interno dei quadri etici complessivi assicura infatti un impiego dell’Intelligenza Artificiale che sia responsabile e che porti benefici concreti non solo alla società, ma anche all’ambiente. Infine, la dimensione dell’equità sociale può essere migliorata attraverso l’adozione di schemi di riutilizzo innovativi per i data center. Questi schemi includono, per esempio, l’avvio di iniziative di riciclo dell’acqua per l’irrigazione, pratica che genera un valore tangibile per la comunità locale e, al contempo, rafforza la fiducia degli stakeholder dell’azienda.
Conclusioni
L’impronta ambientale dell’Intelligenza Artificiale richiede un’azione immediata e coordinata: concentrandosi per esempio sull’efficienza di algoritmi e hardware, e adottando pratiche di sviluppo responsabili, è possibile mitigare le conseguenze ambientali dell’AI.
Perseguire la sostenibilità nell’ambito dell’IA richiede un impegno corale da parte di tutti gli attori coinvolti, integrando etica e impatto sociale in una strategia di governance consapevole.
In Bitrock, crediamo che l’AI sostenibile sia non solo un imperativo etico, ma anche un vantaggio strategico concreto per le aziende. La nostra mission è guidare i clienti verso implementazioni di AI più responsabili. Il nostro approccio human-centric alla tecnologia ci impone di progettare e implementare soluzioni che amplifichino la dignità umana e che considerino l’impatto etico e sociale fin dalle prime fasi di progettazione e sviluppo, come esposto nel nostro blog post “AI-Human Armonization”.
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